面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集，针对施工群组装备运行数据特征，开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究； 在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上，针对设备多维、连续数据生成的特点，开展基于流数据管理（stream-based date management， DSM）的技术方法探究； 通过构建多并发数据采集（forward-oriented optimal concurrency control， FOCC）系统，实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践，研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”，成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明，提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。     

隧道掘进机主驱动高压密封系统关键参数试验研究

为解决隧道掘进机主驱动高压密封技术难题，指导高压工况下密封系统参数设计，通过搭建5 m级主驱动密封试验台，采用静态试验与动态试验相结合的方法，验证密封试验台的可行性，并深入研究转速、承压状态与冷却水流量对唇形密封与聚氨酯密封2种高压密封系统运行温度的影响。结果表明： 1）静态试验下，高压密封系统逐级加压至2 MPa可保持稳定，验证了2种密封系统的高承压能力； 2）唇形密封与聚氨酯密封的动态试验显示，高转速会降低承压密封的稳定性，在高压下影响显著增强； 3）转速对密封系统温度有较大影响，与密封系统温升呈正相关，并且承压越高，密封系统温升越大； 4）2种密封系统在转速1.5 r/min附近可均衡系统稳定性与发热量要求，聚氨酯密封结构的冷却水流量控制在50 L/min较优。     

智能汽车专业校企合作模式及人才培养方式的探究

智能汽车已经成为未来汽车领域的发展方向,且高校逐渐与企业合作,建立智能汽车人才培养模式。但是现阶段,校企合作深度以及人才培养方式仍然存在一定的不足,不利于为智能汽车领域输送更多的人才。基于此,本文主要探究智能汽车专业校企合作模式以及人才培养模式,详细阐述智能汽车专业校企合作模式及人才培养模式中存在的问题,进而提出针对性的建议。     

2022博之旺开启智能制造新征程

近几年,一些标杆线束企业自动化取得了极大发展,工业4.0对线束加工行业既是机遇也是挑战,不管是现在的自动化生产,还是将来的智能化生产,都离不开线束作为数据传输和电力供应的媒介。工业设备的智能化,反而会更加地依赖线束,这对线束加工行业来说是一个发展机遇。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。     

区块链在智能交通领域中的应用研究

由于区块链具有难以篡改、异构灵活、智能合约自动执行、协作机制透明、安全可靠的特点,在诸多领域得到应用和推广。结合智能交通领域的业务需求和区块链的技术特点,对区块链在交通领域中的应用研究进行了初步探讨。     

基于线性叠加的智能船舶经济性评估模型构建

经济性是智能船舶能否实现推广应用的关键,目前国内外有关智能船舶经济性分析的研究较少。本文通过对传统船舶经济性分析方法进行修正优化,提出智能船舶经济性分析计算模型,并根据理论推导结果,得出智能船舶经济性分析的线性叠加简化模型,并利用40万吨级VLOC实际运营数据进行科学性检验。本文提出的模型与方法适用于各类智能模块加装情况下的经济性核算,为相关单位开展智能船舶经济性快速分析提供了理论支持和解决方案。     

互联网环境在舰船智能制造中的应用

智能制造是舰船制造业向智能化方向发展的必然之路。随着互联网技术的普及应用,为舰船智能制造发展带来了技术支撑,通过将无线传感网络应用到智能制造的设计、生产和管理的全过程中,可实现对制造环境的全面监控,自动评估制造效率,辅助建立起快速反应机制,以提高舰船制造的智能化水平。本文基于互联网环境分析舰船智能制造架构,提出舰船智能制造中生产系统的具体应用,并以生产线能力评估为例分析舰船智能制造的评估方法,能够有效提高舰船智能制造系统的运作效率。