基于CFD的“探索一号”科考船多波束测深仪安装方式研究

论文采用基于RANS方程的数值计算方法,对"探索一号"科考船安装多波束测深仪后的船阻力及多波束测深仪的气泡性能进行数值模拟;给出了多波束测深仪不同安装方案下的船舶阻力性能计算结果,同时结合自由面波形图、船体表面压力图以及流线图对计算结果进行分析;并提出一种气泡性能分析方法——流线监测法,采用该方法对各个方案多波束测深仪的气泡性能进行对比;最终获得多波束测深仪不同安装方案下的科考船阻力性能与多波束测深仪气泡性能之间的关系,为"探索一号"科考船多波束测深仪的安装设计提供技术支撑。     

长江电子航道图生产管理系统的设计与实现*

为提高长江电子航道图数据生产与数据管理的效率,开发基于.NET框架技术的长江电子航道图测量成果文件及产品文件管理、数据生产流程管理等功能的软件。在有效管理生产数据的同时,实现长江电子航道图数据生产的流程化管理,可为长江电子航道图数据生产提供有效的辅助。     

长江电子航道图航道要素脱密处理方法

长江电子航道图中涵盖了多种要素及其属性,是指导船舶安全航行的必备重要信息.但根据相关保密法律法规中的规定,部分要素及其属性属于涉密内容,不能对外公开.为了既保证数据的规范性又保证数据的安全性,在充分分析相关保密法律法规和航道要素及其属性的基础上,对长江电子航道图航道要素密级及脱密处理方法进行研究,规定涉密要素及其属性的取舍情况.在保证对外发布数据安全性的同时,确保长江电子航道图能够正确指导船舶用户安全航行.     

船用直流组网技术比较

全电力推进系统相对于传统推进系统具有明显优势,是目前船舶推进技术的研究热点之一。全电力推进技术正在经历由交流组网技术向直流组网技术过渡的过程。在比较直流组网技术相对于交流组网技术的优势后,详细介绍目前几种流行的已经得到实船验证的直流组网技术路线,并对其异同点进行比较。分析结果表明,直流组网技术明显优于交流组网技术,不同的直流组网技术路线本身也会对系统的性能产生巨大的影响,特别是异步发电机+全控整流器的方案相对于其他的直流组网技术路线具有明显的优势。     

关于《长江电子航道图制作规范》修订的几点建议

将《长江电子航道图制作规范》与国际相关标准进行对比分析,总结现有标准中存在的问题及不足。同时,结 合长江航道特点及实际生产经验,提出合理的修订建议,促使其成为独具长江航道特色的国际通用标准,以保证依据此标 准制作的长江电子航道图的通用性和准确性,从而使长江电子航道图得到广泛的应用及推广。     

CARIS HPD软件制作长江电子航道图源数据技术方法

以数字化、信息化和智能化为特点的数字长江,是实现长江航运现代化的重要支撑。随着长江航道数字化建设步伐的加快,长江电子航道图的应用需求日益广泛。结合1.0版本长江电子航道图制作实践体会,对电子航道图制作软件CARIS HPD的体系结构及电子航道图源数据的制作方法进行阐述,并对实际生产中存在的问题进行探讨。     

低净空区段接触网通过方案设计流程浅析

结合实际工程设计经验对铁路低净空区段接触网通过时的主要制约因素进行分析,并根据各因素的边界取值及影响优化设计流程,明确设计步骤,以便在外部条件较为复杂的铁路建设项目中提高设计文件质量,避免施工后期因接触网受限无法通过而新增落道、抬桥等工程量,杜绝重大设计缺陷的发生。     

面向ARM平台的自标定驾驶员疲劳检测方法

提出了一种面向进阶精简指令集机器(ARM)平台的自标定驾驶员疲劳检测方法。对驾驶员不同身高、体型及车内摄像头不同位置,采用驾驶员初始姿态自标定方法;采用改进的基于深度学习的多任务卷积神经网络(MTCNN),提取人脸识别和特征点,以得到头部姿态、眼睛、嘴巴运动等信息;基于操作员序列的深度卷积神经网络,来判断驾驶员的疲劳状态等级。实验了驾驶员疲劳检测方法。结果表明:相对于没有标定,采用本驾驶员自标定的方式,识别准确性提高了15%,采用MTCNN方法和ARM NEON加速技术,在“全志H5”、“树莓派”和Android手机上,运行速度分别是200、150、140 ms,提高约50%。因而,该检测方法,既提高了系统鲁棒性,也满足实时需求。     

ArcGIS平台下对长江电子航道图数据接边的方法研究

文中通过研究ArcGIS平台下长江电子航道图接边的关键技术,从接边的源数据、工作流程、工作方法、质检等方面进行经验分析和总结,提出长江电子航道图接边的解决方案,从而提高接边的效率和质量,使之满足长江电子航道图更新频率高的要求,为长江电子航道图的生产、应用提供有力支撑,以更好地满足用户的需求。     

面向运营管理的多粒度省际客运需求预测方法

客运量是表征省际客运需求,开展行业运营管理的基础指标.为增强省际客运行业运营管理水平,提高旅客出行效率和应急保障能力,建立面向省际客运运营管理的年客运量和节假日客运量的多粒度预测模型.在影响因素与省际年客运量关联度分析的基础上,构建基于BP神经网络的年客运量预测模型.考虑特殊节假日的影响特征,提出了指数平滑与季节模型相结合的节假日客运量组合预测模型,实现节假日总客运量、日客运量的预测.以北京的实际数据为例,对预测模型进行精度验证.结果表明,年客运量预测模型的平均相对误差为0.15%,春运期间每日客运量预测模型的平均相对误差为6.7%,能较好地体现客运量在不同阶段的变化趋势,具有良好的稳定性.