大数据背景下的船舶管理风险评估

船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。     

圆形微带天线谐振频率的混沌粒子群神经网络集成建模

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败．本文提出二进制粒子群优化算法的选择性神经网络集成方法,通过粒子群优化算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度．为有效保证粒子群优化算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异．基于该混沌粒子群算法的神经网络集成对圆形微带天线的谐振频率进行建模．仿真试验表明,混沌粒子群优化算法是组合优化权值的有效方法,可以有效提高神经网络集成的泛化能力,基于该算法所建立的圆形微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论．     

RBF神经网络在船舶电力负荷预测中的应用

综合以往取得的研究成果,应用RBF神经网络对船舶电力负荷预测问题进行深入研究,提出一种基于RBF神经网络的船舶电力负荷预测方法。基于RBF神经网络实施船舶电力负荷预测,需要对对应的历史负荷数据进行选取。分两个层面对历史数据实施预处理,首先对异常数据实施完善和补充,接着实施样本归一化处理。基于RBF神经网络构建船舶电力负荷的对应预测模型,在模型的构建中,首先对节点数量进行确定。选取某高校实施船舶电站控制实验时使用的船舶作为实验船舶进行预测实例研究。根据研究中的实验结果,发现设计方法在预测时的相对误差较小,是一种预测精度较高的方法。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用Ansys的Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于改进PSO的BP神经网络在船舶设计中的应用

针对船舶设计中需要的大型BP（BackPropagation）神经网络的特点,加入了改进的粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）。该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上,因此能有效的搜寻高维空间,同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境。分别利用基于改进PSO的BP神经网络和标准的BP神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合,结果表明基于改进PSO方法的BP神经网络训练更加高效和稳定。     

基于PSO-BP神经网络的燃气轮机结垢性能预测

针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。     

基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究

粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。     

基于RBF神经网络的科研绩效评价建模研究

客观、公正、准确的科研绩效评价是调动和提高高校及科研机构科研人员工作积极性和科技创新能力的重要措施.文中提出了一种基于RBF神经网络的科研绩效精细评价模型,以归一化后的科研指标数据乘以相应权系数作为网络输入,利用优、良、中、及格和不及格5级评价作为输出,采用粒子群优化算法通过交叉验证对RBF网络结构参数进行了优化.通过RBF网络结构和输入输出特性分析发现,训练后的RBF网络权值与5级评价结果高度相关,并较5级评价结果更能精细区别科研绩效差异.该权值可直接用来进行科研绩效精细评价.文中推广了RBF网络在科研绩效评价中的应用,并为进行类似评价或评估工作提供了一种新思路.     

基于选择性神经网络集成的船舶避碰问题研究

船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各种神经网络在该示例下的输出共同决定。本文基于粒子群优化算法实现一种选择性神经网络集成方法,并基于该方法对船舶碰撞危险度问题进行了建模。仿真结果表明,基于粒子群算法的选择性神经网络集成方法适合于船舶避碰问题模型,且模型的精度很高。     

Solidworks软件在港口装卸属具设计中的应用

为了提高装卸属具设计的效率,采用solidworks软件是个明智选择。结合实例,介绍了运用solidworks软件的具体做法。     

气泡尾流光学特性研究的发展评述

概述了气泡尾流研究的理论意义及其重要的实际意义，简述了用光学方法研究气泡尾流的基本原理和方法，介绍了气泡尾流光学特性研究的几个主要问题，综述了目前国内外在这一领域的研究现状并对未来的研究方向进行了展望。     

浅谈黄骅港船舶引航操纵的难点及对策

从航海角度看,黄骅港港区暴风出现频繁,海域浪高流急,航道是在自然条件很差的淤泥中开挖的,回淤十分严重,不具备天然良港的优势,船舶进出港操纵存在诸多难点。文章通过在黄骅港几年来的引航实践经验,总结了船舶在进出港口过程中操纵的难点及对策,给在该港作业的船长和引航员提供了参考,从而确保船舶进出港的安全。     

对海河下游封闭水域船舶生活污水接收处理的探讨

文章主要分析船舶生活污水接收、处理工作的性质,并通过对国内部分其它港口的相关做法进行比较研究,探讨解决海河下游水域船舶生活污水问题的有效途径。     

集对分析法在长江干线水上交通安全上的应用

分析长江干线水上交通安全的风险因素,结合长江干线水上交通安全事故特点,建立人-船-环-管系统安全评价指标体系,共计21项指标。应用层次分析法确定指标权重,应用集对分析法（set-pair-analysis,SPA）确定评价标准级并构建长江干线水上交通安全评价模型,进行长江干线水上交通安全状况评价。评价结果可判断现状的危险度并能预测安全状况的发展趋势,为水上交通安全管理决策提供参考。     

天津港冰期的航行安全

天津新港地区最近几年冰况异常严重,对船舶的航行和靠泊影响很大。冰况严重时对船舶的航行安全甚至造成很大威胁。本文作者根据多年的实践经验,着重论述了冰期航道航行及大型船舶靠泊的特点。     

RFID在港口载货汽车智能调度与管理中的应用

本文针对RFID技术在港口管理中的应用现状,提出依靠企业内部网络,利用RFID技术对港口载货汽车进行智能调度与管理,拓展了RFID的应用领域。     

Seasonal changes in the positional importance of components in the trophic flow network of the Chesapeake Bay

Community-level processes may shape food web structure. In this paper, a graph theoretical study of the weighted trophic flow network of the Chesapeake Bay ecosystem shows how important are positions in the energy (carbon) transport system. The positional importance of components is compared to the quantity of energy flowing through them. We suggest that the congruence between important network positions and large flows refers to the larger role of trophic interactions in community control. A seasonal dynamical analysis of the network has led us to the conclusion that winter is the season when the importance of predation is the highest.     

舰载光电对抗装备的发展分析

介绍舰载光电对抗装备的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出在现代战争中发展舰载光电对抗装备的优势和重要性,重点探讨几种舰载舰载光电对抗装备的性能及其特点,论述了舰载舰载光电对抗装备的发展分析.     

充分发挥ISMCode效能的策略探讨

在ＩＳＭＣｏｄｅ即将强制生效之际，对如何增加执行Ｃｏｄｅ的公司数量、发挥ＳＭＳ的作用及营造有利的社会环境进行了探讨。提出了应正确对待引用外援构建ＳＭＳ，“船员响应”是ＳＭＳ运行效果的关键，“安全文化建设”有利于全面提高公司的安全管理素质和水平，“星级过渡”能使公司为追求最大经济利益而主动积极地改善安全管理等问题。强调在Ｃｏｄｅ生效后的长期主要任务是实现员工对ＳＭＳ的积极响应，国际海事界只有在Ｃｏｄｅ的善意基础上和谐合作与相互谅解，才能最大限度地发挥ＩＳＭＣｏｄｅ的效能、实现海上安全和保护海洋环境的目标。