双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。     

基于神经网络的舰船水平总振动频率计算方法

舰船水平总振动频率具有较强的波动性,当前线性方法无法描述舰船水平总振动频率的变化特点,导致舰船水平总振动频率计算精度低,为了提高舰船水平总振动频率的计算精度,提出了基于神经网络舰船水平总振动频率计算方法。采用BP神经网络强大的非线性学习能力对舰船水平总振动频率变化特点进行高精度的逼近,并对BP神经网络的参数优化问题进行研究,最后进行了舰船水平总振动频率计算的模拟实验,结果表明,BP神经网络解决了当前舰船水平总振动频率计算误差大的难题,获得了高精度的舰船水平总振动频率计算结果。     

舰船货物运输物流最优路径选择研究

舰船货物运输物流最优路径可以降低企业的运输成本,因此对其进行研究具有十分重要的经济价值,为了获得最优的舰船货物运输物流路径,提出了组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择方法。首先分析当前舰船货物运输物流最优路径选择研究的现状,找到难以找到舰船货物运输物流最优路径的原因,然后设计了舰船货物运输物流最优路径选择的数学模型,采用蚁群算法和粒子群算法的组合算法进行求解,搜索舰船货物运输物流最优路径,最后与单一的蚁群算法和粒子群算法进行舰船货物运输物流最优路径选择仿真实验。结果表明,组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择结果不仅要明显优于单一的蚁群算法和粒子群算法,而且提高获得了最优舰船货物运输物流路径的成功率,选择效率也得到了明显的改善。     

云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。     

电子商务环境下舰船供应链物流配送优化调度模型

舰船供应链物流配送技术是电子商务管理系统的基础。为了降低舰船供应链物流配送成本,提高舰船供应链物流配送效率,设计了一种电子商务环境下的舰船供应链物流配送优化调度模型。首先分析当前舰船供应链物流配送优化情况,找出舰船供应链物流配送优化存在不足的原因,然后建立电子商务环境下的舰船供应链物流配送优化调度数学模型以及约束条件,并引入蚁群算法对该数学模型进行求解,找到最优电子商务环境下的舰船供应链物流配送优化调度方案,最后进行了电子商务环境下的舰船供应链物流配送实例分析,结果表明,本文提出的电子商务环境下的舰船供应链物流配送优化调度方案优于对比模型,减少了供应链物流配送成本,加快了舰船供应链物流配送的速度,实际应用价值更佳。     

数据挖掘在舰船电力负荷预测中的应用研究

首先描述基于数据挖掘的舰船电力负荷预测系统架构,然后按照此架构进行系统实现,并结合舰船电力负载预测的特点,利用遗传算法获取较好的搜索空间,这样可以避免BP神经网络算法陷入局部最优的情况。通过对比实验结果可知,本文所采用的遗传算法和BP神经网络相结合的优化算法预测能力强,拟合度高。     

神经网络算法的舰船间距快速预测

间距预测是保证舰船航行安全的重要技术,传统方法存在舰船间距预测不准确,精度低等不足,为了提高舰船间距预测精度,提出基于神经网络算法的舰船间距快速预测模型。首先分析当前舰船间距预测的研究现状,找到引起舰船间距预测不足的因素,然后引入神经网络算法对舰船间距变化特点进行深入挖掘,建立舰船间距快速预测模型,最后采用VC++6.0编程程序实现舰船间距快速预测仿真实验,结果表明,神经网络算法的舰船间距预测精度超过90%,远远高于其他舰船间距预测模型,而且舰船间距预测速度快,减少了舰船间距预测的时间,具有比较明显的优越性。     

舰船上层建筑的隔振及抗冲击特性分析

舰船上层建筑由于有众多的仪器设备,因而其隔振与抗冲击性能受到重视.采用基于有限元的数值模拟方法,对某舰船上层建筑进行了隔振与抗冲击设计以及动力学特性分析.为了揭示舰船上层建筑的振动与冲击响应规律,模拟分析了上层建筑的隔振形式以及隔振参数对来自机舱振动传递的影响,探讨了水下非接触爆炸载荷,包括爆炸冲击波以及爆炸产生的二次脉动对舰船上层建筑的影响,为舰船的隔振与抗冲击设计提供了参考.     

舰船上层建筑结构动力响应的数学模型研究

传统的舰船上层建筑结构动力响应数学模型存在响应性能低的缺点,为此提出舰船上层建筑结构动力响应的数学模型研究。对舰船上层建筑结构的刚度、质量分布与阻尼进行计算,为动力响应数学模型的构建做准备,以上述准备条件为基础对舰船上层建筑结构动力放大系数进行求解,以得到的动力放大系数为依据采用数学公式对舰船上层建筑结构动力响应值进行计算,并对动力响应进行分析,实现了舰船上层建筑结构动力响应数学模型的构建。通过实验得到,构建的舰船上层建筑结构动力响应数学模型响应时间比传统模型快了271 ms,动力放大系数比传统模型增加了0.41,充分说明构建的舰船上层建筑结构动力响应数学模型具备更好的响应性能。     

基于神经网络的舰船机舱火灾温度快速预测

为了更快、高精度的对舰船机舱火灾温度进行建模和预测,提出基于神经网络的舰船机舱火灾温度快速预测方法。首先分析当前舰船机舱火灾温度的研究进展,指出当前舰船机舱火灾温度预测方法的局限性,然后收集舰船机舱火灾温度的历史数据,通过神经网络对历史数据进行学习和分析,挖掘舰船机舱火灾温度变化特点,建立舰船机舱火灾温度预测模型,并对神经网络参数优化问题进行解决,最后与其他舰船机舱火灾温度方法进行对比实验。结果表明,神经网络的舰船机舱火灾温度预测精度超过90%,远远高于其他舰船机舱火灾温度方法的预测精度,同时减少舰船机舱火灾温度预测建模时间,能够快速对舰船机舱火灾温度进行预测。     

《中华人民共和国物权法》有关条款在船舶物权登记中的应用

为明确《中华人民共和国物权法》实施对于船舶物权登记工作的指导作用,从船舶物权登记的性质、登记机关的审查义务和赔偿责任、共有船舶的处分原则、船舶价值评估和登记规费征收以及新船舶登记制度的创设等6个方面分析《物权法》有关条款在船舶物权登记实践中的应用,认为《物权法》的实施对船舶物权登记产生重要影响,船舶登记机关应及时转变观念。     

渔检发展凸显体制困局——访中国渔业船舶检验局局长周彤

近年来,百万艘渔船安全问题始终是中国水上难以驱散的阴霾.随着国际国内对生命和环境保护的日益重视,中国渔船安全更是备受关注.作为渔船安全的第一道防线,中国渔船检验现状如何?     

换填法垫层厚度的优化设计

换填法地基处理设计关键是确定垫层的厚度。鉴于传统的设计方法存在不足,文章提出了一种改进的方法,经算例验证该法能更好地确定最佳垫层厚度,同时能适应不同的安全要求,具有较大的灵活性。     

Q25型牵引车油门操纵机构的改装

Q25型牵引车油门操纵机构主要由油门踏板、摇臂总成、拉杆、连杆等组成，通过控制调速器摇臂实现柴油机的调速，见图1。     

潜艇模块化的生命力设计研究

文章讨论了实施模块化方法建造潜艇的意义,对潜艇模块化体系的生命力作了初步的论述,提出近期可能实现的功能模块.     

浙江省刺网渔船尾气排放调查研究

文章介绍了浙江省国内海洋捕捞渔船现状,阐述了尾气产生机理,对刺网渔船尾气排放进行实船检测,并对测量数据进行了分析对比,提出了下一步改进的对策及建议。     

虚拟样机技术在气垫船推进系统特性研究中的应用

由于气垫船的结构特点,传统的研究方法不适于气垫船推进系统特性研究.本文将现代虚拟样机技术引入气垫船推进系统特性研究中,对气垫船船体和轴系建模及船体-推进系统的耦合方法进行了比较研究.并应用本文提出研究方法,对某型气垫船推进轴系进行了动态支承力的仿真研究.     

天津港焦炭码头卸车坑地下连续墙渗漏水原因分析

通过对天津港南疆焦炭码头卸车坑地下连续墙的结构特点、施工过程、修补措施及当地的特殊的地质条件等因素的分析,综合考虑了各因素对地下连续墙的影响,从而客观地评价了地下连续墙渗漏水的成因,为选择适当的防渗漏材料提供了科学依据。     

马来西亚砂捞越州沿岸波浪实测资料的应用

介绍在波浪资料缺乏的情况下，利用过往船舶随机观测到的散落于大面积海域的波浪数据来满足工程设计要求的实例。     

不确定动荷载作用下的地基固结度估算

为了得到不确定动荷载作用下的地基固结度,通过工程实例,采用反分析法对不确定动荷载作用后地基的固结度进行了估算,并进行了现场验证。结果表明估算结果是可靠的,可供类似工程借鉴。