船用防污涂料浅海浸泡试验防污性能评价方法

针对防污漆样板浅海浸泡试验防污性评定,通过分析不同类别的生物污损对防污涂料涂层的影响,根据其影响程度的不同划分合适的评分比例,并选取单体污损作为主要评价标尺。参考国标《防污漆样板浅海浸泡试验方法》,结合浅海浸泡试验,在实际运用中发现现行评价体系的不足之处,并提出相应的解决方案,在此基础上建立一套行之有效的船用防污涂料防污性评价方法。     

汽车车内气动噪声客观评价分析EI北大核心CSCD

本文中通过整车气动声学风洞试验,分别采用A计权声压级、响度和语音清晰度3种指标,对不同风速和不同偏航角下,车内气动噪声的变化以及后视镜密封和雨刮器对车内噪声的影响进行了分析。结果表明:不同风速下车内气动噪声的频谱特征相似;随着风速的增加,车内的A计权总声压级和响度几乎呈线性增加,而语音清晰度呈线性降低。不同偏航角下,车内风噪水平也有明显变化。随偏航角绝对值的增加,A计权总声压级和响度增大,而语音清晰度下降,但上升或下降的线性度稍差。此外,后视镜密封在0. 5-3kHz的中高频段对车内噪声的影响较大,而雨刮器的影响则主要在3-6. 3kHz的高频段。从数值上看,无论对后视镜的密封还是雨刮的影响进行分析时,语音清晰度都比响度和A计权总声压级更敏感。     

基于AHP的晋南煤矿采空区风险评价研究

针对晋南煤矿采空区地面塌陷风险,应用层次分析法建立层次分析模型,归纳了主要影响因素,对塌陷过程进行分析,结合理论分析对采空区地面塌陷进行预测,分析影响程度,作出采空区地面塌陷风险评价,并提出治理措施。     

沉管隧道基槽爆破开挖作用下邻近地铁隧道力学响应

为确保邻近地铁隧道在沉管隧道基槽爆破开挖过程的安全性,通过现场实测评价地铁隧道运营现状,借助数值分析法探索地铁隧道对沉管基槽爆破开挖的力学响应特征,并制定既有隧道结构的安全判据和沉管基槽爆破振动安全距离。研究表明： 既有地铁区间隧道现状累计最大沉降为1.89 mm,近半年最大沉降速率为0.01 mm/d,均小于规范规定的控制值,隧道结构现状处于稳定状态;沉管隧道基槽爆破振动引起的地铁隧道结构最大振速为0.359 cm/s,远小于振速安全阈值（2.0 cm/s）,说明地铁结构受爆破振动影响较小,且爆破振动的安全距离为25 m; 基槽开挖应力扰动后引起的地铁隧道累计最大沉降为3.16 mm,小于位移预警值,隧道结构处于稳定状态。     

雾天不同能见度条件下高速公路限速建议值研究

高速公路雾天不同能见度条件下,驾驶员对道路线形走向的敏感性有所变化,驾驶员需要不断调整方向盘,以不同的车速行驶在线形不断变化的高速公路上.为了探寻在雾天不同能见度条件下,驾驶员以不同车速通过不同曲率道路时的驾驶行为安全特性,利用UC-win/Road建立道路驾驶模拟环境,采集驾驶员在单因素和正交多因素实验方案条件下的车辆运行轨迹数据,结合驾驶行为特点提出了新的评价指标(车辆横向偏移系数)对驾驶员的驾驶行为进行分析.结果表明,能见度、圆曲线半径和车速对车辆横向偏移均具有显著性影响;并且通过正交试验确定各因素对车辆横向偏移影响由强到弱依次为:能见度(F=531.643)>圆曲线半径(F=256.599)>车速(F=45.986).      

行车安全事件的驾驶风险影响因素研究

为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性.引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测.招募30位驾驶人参加550 km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据.首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素.然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类.并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析.结果表明,有6个因素对驾驶风险有显著影响,包括平均减速度、CIEs类型、CIEs原因、天气、年龄和驾龄.其中平均减速度对其影响很大(β=1.982 606),说明风险升高往往是驾驶操作不当造成的;且年轻、驾龄短的驾驶员更易导致风险驾驶行为.      

用于反应堆舱的视频采集技术

基于核动力船舶反应堆舱的具体应用需求,研制了一款无源、小型化、模块化,具有良好耐高温和耐辐照特性的视频采集装置。它利用光纤阵列成像技术和基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法来获取高质量的图像。通过主观质量评分法,将该装置与传统的电子摄像管摄像机、CCD/CMOS彩色/黑白摄像机进行一系列的耐高温、耐辐照的实验对比分析。不同环境下的实验结果表明,该视频采集工作稳定可靠,完全满足设计要求。另外,该装置还具有良好的泛化推广能力,稍加适应性设计,即可应用于其他类似的环境中。     

船舶网络入侵信号取证过程破损数据恢复研究

传统针对船舶入侵信号取证过程中,破损数据的恢复方法忽略了系数矩阵,导致数据恢复精确度较低。对此提出以船舶破损数据评估模型为核心的船舶破损数据恢复方法。将船舶破损数据所对应的对数函数作为模型建立所使用的目标函数,引入遗传算法,建立破损数据评估模型,评估破损数据并分别作为数据训练样本以及数据测试样本,建立系数矩阵,使用正向规则化因子范数作为惩罚目标系数,对系数矩阵进行稀疏化操作,完成数据恢复。实验数据表明,设计的破损数据恢复方法重删率提高27%,破损数据轻磁数提高19%,可以证明数据恢复效果精确度更高。     

基于危险理论的舰船通信网络安全风险评价

为了准确把握舰船通信网络安全风险的变化,设计了基于危险理论的舰船通信网络安全风险评价方法。首先引入危险理论将舰船通信网络入侵频率作为风险评价输入,舰船通信网络安全风险级别作为输出,建立舰船通信网络安全风险评价样本集合,然后采用Elman神经网络对舰船通信网络安全风险评价样本集合进行训练,建立舰船通信网络安全风险评价模型,最后采用舰船通信网络系统为例,分析舰船通信网络安全风险评价方法的可行性,结果表明,本文方法能够高精度把握舰船通信网络安全风险变化态势,不仅获得了令人满意的舰船通信网络安全风险评价结果,而且舰船通信网络安全风险评价效果要优于其他方法,具有十分显著的优势。