基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.     

自适应神经模糊推理系统在月径流预测中的应用

径流分析是水文分析计算中的重要组成部分。在人类活动、地理位置和气候变化等诸多因素的作用下,径流的变化错综复杂,导致径流预测变得较为困难。本文选取黄河上游的兰州站1955～1985年共31年的月径流数据资料,通过MATLAB的编程实现自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在兰州站月径流预测中的应用,并通过相对误差(δ)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)三个指标对预测结果进行评价。结果表明,通过ANFIS对兰州站进行月径流预测,所得到的预测值较为准确,同时,该方法对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较强的适应性。因此,该方法是一种在径流预测或水文预测中值得探索或推广的方法。     

差分GPS模拟器中模拟船位的误差模型

阐述研制差分GPS模拟器的重要意义,介绍在误差评估中常用的概念:几何精度因子(GDOP)、用户等效测距误差(UERE)、距离均方根(DRMS)、圆概率误差(CEP)。在大连海事大学基于GPS OEM板的GPS模拟软件基础上增加差分功能,采用新的误差生成算法,生成误差分布更加合理地模拟DGPS船位,同时改善原有的模拟船位的生成方法,完善其他各项功能。     

龙溪口航电工程防护堤碾压过程监控与压实质量分析

龙溪口航电防护堤工程是保护沿岸人民生命财产安全和维护龙溪口枢纽工程安全正常运行的重要工程,其施工质量至关重要。传统航电工程防护堤碾压过程采用试坑试验法检测压实度来进行质量检查与控制,难以实现全过程的实时控制。为保证施工质量,采用GNSS(全球导航卫星系统)和人工智能技术,研发龙溪口防护堤工程碾压过程监控系统,实现了对碾压轨迹、速度、遍数以及激振力状态的实时监控,基于灰狼优化的核极限学习机算法,提出压实质量评估模型,实现压实质量的实时分析。结合实际工程,通过对比平均绝对误差、均方根误差、相关系数,新型压实质量评估模型精度高于传统的BP神经网络、支持向量机(SVR)、极限学习机(ELM)模型。     

ARIMA模型在二手船价格预测中的应用

本文对克拉克松公司提供的巴拿马型(60—100kdwt)散货二手船价格1984—2004年的时间序列数据进行分析,建立相应的ARIMA(p,d,q)模型,对2005—2008年价格进行预测。根据平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MPE)和均方根误差(RMSE)对模型的预测性能进行度量分析。     

一种研究系统内均匀磁场的新方法

针对国内外均采取确定线圈系统敷设形式下研究系统内磁场均匀性,这一与实际工程应用不相符的问题,论文从工程应用角度出发,将线圈系统的设计步骤规范化,以磁场均匀度误差为目标函数,以线圈宽度和距离为变量的优化问题,使线圈的设计计算趋于规范化、理性化和模块化,论文提出的设计方法可以提高设计质量.     

基于ANFIS网络模型的城市泵站优化控制

水是生命的源泉,是经济社会发展不可获缺的资源。城市河网地区水流缓慢、水体自净能力差,水质问题突出。另一方面,城市化的发展使得城市不透水面积增大,城市对暴雨洪水的敏感性增强。泵站是城市防洪排涝与水资源优化调度的主要设施,所以实现城市泵站的优化控制十分重要。自适应模糊神经网络综合了模糊系统与神经网络的优点,具有模糊性、自学习与自适应性。为提高城区河道配水的科学化水平,本研究开发了以自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)为核心的城市泵站优化控制模型。研究区域位于杭州市上塘河流域,七堡闸站是流域的出境控制站。为验证模型的有效性,加入倒传递神经网络(back propagation neural network,即BP)模型进行对比,评价指标选取平均绝对误差、均方误差、相关系数。对七堡泵站的控制预测结果表明(1)人工神经网络可实现对泵站的智能控制,当丁桥水位T(t)与泵站开机P(t)、P(t-1)三个变量作为输入变量时,BP模型的表现要优于ANFIS模型。(2)在模型的输入变量中加入丁桥的预报水位T(t+1)、T(t+2)时,各模型表现排序如下:ANFIS(5)BP(5)BP(3)ANFIS(3)。(3)两条If-Then规则可高效地完成模型的推理计算,人工神经网络模型的可解释性得到增强。     

新型透空式防波堤结构试验研究

借鉴波能利用的基本思想,本文提出了一种新型的透空式防波堤结构,其特点是能够吸收并利用波能产生水幕来减小透射波浪.通过物理模型试验,探讨了防波堤的内部结构、几何参数以及相对宽度(模型宽度与波长的比值)等因素对其消浪性能的影响.在系统分析透空式防波堤水动力学特征的基础上,对防波堤的结构型式进行了优化,以提高其在长周期波浪作用下的掩护效果.文中给出了透射系数和反射系数随相对宽度变化的试验曲线.研究结果表明,相对宽度在0.1～0.2范围内,本文所采用的结构型式同一般的透空式防波堤相比,透射系数可以降低20%左右.     

船用捷联惯性系统的IMU测量模型优化研究

为了提高捷联系统惯性测量组件(IMU)的测量精度,在建立完整的惯组测量数学模型的基础上,采用逐步回归法对测量模型的自变量选择进行最优化选择,寻优时用复相关系数R2作衡量测量方程优劣的指标.试验结果表明,在陀螺测量模型中,角速度二次交叉耦合项系数和与比力的二次项系数非常小,加速度计的测量模型中的加速度二次耦合项系数也很小,模型加入该组变量后,R2变化并不大,均可以忽略不计.采用逐步回归分析法从众多的影响因素中,挑选对响应变量贡献大的因素,从而建立了惯组最优化测量模型.     

基于IPESN的船舶升沉运动预报方法

船舶在复杂海况下的升沉运动具有很强的随机性与非线性特征,为提高船舶升沉运动的预报精度,提出基于内在可塑性回声状态网络(IPESN)的船舶升沉运动预报方法.将具有内在可塑性的神经元引入回声状态网络(ESN)的储备池结构,以提高网络对动态系统的映射能力;采用岭回归的方法对IPESN输出连接权值进行学习,以提高网络的泛化能力.将IPESN应用于3级、4级和5级海况下的船舶升沉运动极短期预报,并将结果与传统ESN和径向基函数网络(RBFN)进行对比.结果 表明,IPESN的平均绝对误差分别为0.0028、0.0039和0.0095;均方根误差分别为0.0035、0.0049和0.0117,优于经典ESN与RBFN的预报精度,验证了改进方法的有效性.     

基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了双曲正切误差函数,提出了基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡新算法.该算法利用双曲正切误差函数关于均衡器输出幅度等于常数模的轴奇对称特性来减少均方误差,利用变步长来加快收敛速度.用负声速梯度水声信道,对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法收敛速度快、均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷.     

基于相空间重构和回声状态网络的舰船摇荡预报

为了改进利用传统回声状态网络(Echo Stale Network,ESN)方法预报非线性舰船摇荡时历时预报精度不足的问题,提出将相空间重构和回声状态网络相结合的方法,在依托海军某型舰实船采集摇荡数据的基础上,采用相空间重构技术提取舰船摇荡时历的内部结构信息,获取摇荡时历的相空间特性,对时历数据进行可用性筛选,然后将重构后的数据输入到回声状态网络进行学习训练,用于预报舰船极短期的摇荡姿态。利用实船数据进行不同预报时长条件下的试验仿真,并按照均方误差、均方根误差等误差标准对仿真结果进行误差分析。试验结果表明:所提方法对于舰船摇荡的预报具有精度高及稳定性强的优点,预报值与真实值相比从摇荡值和摇荡相位上都具有较好的精度,证明了该方法的可行性。     

VHF波段LRPT标准气象卫星信号接收

为降低气象卫星信息直接接收设备的硬件复杂性,对俄罗斯Meteor-M极轨气象卫星甚高频(Very High Frequency,VHF)波段低分辨率图像传输(Low Resolution Picture Transmission,LRPT)标准信号进行研究,采用软件无线电技术实现卫星信号的直接接收、解调和解码。目前可解码可见光和近红外频段数据,数据宽度为1 568像素,高度为1 200～3 000像素,平均分辨率约为1. 9 km/像素,可用于生成局部中等分辨率卫星云图。该方法无需大尺寸抛物面天线及其跟踪机构,在航海上具有潜在的应用前景。     

基于光学微环谐振器的低频水下声压测量方法

为满足低频水下声信号测量微型化、高灵敏和低成本的需求,采用有效折射率法、耦合模理论和时域有限差分方法,设计一种带有单微环谐振器的声压传感结构.低频水声信号向远处传播时产生声压,引起微环谐振器有效折射率变化,通过检测传感器输出端谐振波长的漂移,实现对水声信号的检测.仿真得到声压传感器的灵敏度和探测极限,并分析输出端口的光谱特性.理论分析表明:微环谐振声压传感结构在受到低频水下声压作用时,在0~1 500μPa范围内,每当受到1μPa的声压,谐振波长漂移0.012 nm,最小可测量到10~(-5)nm的有效谐振波长漂移.该结构为制备高灵敏度高集成水听器设备提供理论参考.     

腔镜加工误差和失调对光束质量的影响

首先分析了腔镜加工误差对输出耦合率及光束的影响;其次用几何光学方法分析了主、次腔镜失调灵敏度,并利用光学仿真软件GLAD模拟了腔镜失调对光束近场、远场及桶中功率(PIB)的影响.结果表明,腔镜曲率半径加工误差在±1%左右对光束质量有少许影响,可在后续光路中对其进行校正.腔镜失调可使光束近场分布不均匀,远场发生畸变,且腔镜失调同样的角度时,次镜对光束质量的影响要大于主镜.     

适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法

提出了一种适用于高阶QAM信号的盲均衡新算法.首先针对正交幅度调制(QAM)信号星座图的特点定义了一个新的代价函数,并将得到的误差函数的实部和虚部分别用于QAM信号的同相分量和正交分量的均衡,降低了剩余均方误差.为了加快算法的收敛速度,对误差项采用了归一化方法以增加迭代步长.水声信道仿真结果表明,算法性能稳健、收敛速度快、剩余均方误差小,适用于高速水声通信信道的盲均衡.     

一种GPS多路径信号的雪深估测方法

积雪在全球水循环中扮演着重要角色,同时高精度雪深资料也是气候研究的基础数据。目前陆基GPS-R (Global Position System Reflectometry)遥感技术监测地表积雪厚度已成为热点研究之一,其可用来弥补常规测量手段的时空分辨率不足等缺陷。针对测量区域、数据筛选以及有无积雪的信噪比与雪深变化的定量关系等问题,文章结合瑞典KIRU跟踪站的GPS L1C/A观测数据和Lomb-Scargle谱分析法,求解了各单颗卫星的雪深估测值,并计算每日的雪深均值。基于此,反演了连续6个月的逐日雪深序列,最后将其与实测雪深进行多角度的对比分析。结果表明,GPS L1C/A可适用于反演监测地表雪深数据,反演值与实测值之间的整体趋势具有弱偏差和强相关。其中,两者的相关系数为0.96,均方根误差仅4.5 cm,说明陆基CORS测站在一定程度上可拓展GNSS在陆地遥感领域的应用范围。     

结构物出水过程中的自由液面变形研究

利用有限体积法( FVM)研究了圆柱形物体垂直出水的问题.物体以恒定速度垂直出水时,初始自由液面会受到物体的抬升作用而发生变形.自由液面的峰值变化与物体的初始深度有关,但当初始深度Y＞5R时其对液面变形的影响不变.研究还发现液面变形的峰值与物体的长度无关,与物体的头、尾部形状及宽度关系较大.头部平整的物体出水时的液面峰值很大,而头部尖锐的物体出水时液面峰值较小,在双30°锥角形下,液面可以看到明显的波纹.     

基于代理模型的水下结构物基座阻抗特性快速预报

[目的]基座结构的阻抗值直接影响水下结构物的隐蔽性能,通常借助有限元仿真获得基座阻抗特性。直接将阻抗有限元分析嵌套在基座优化设计中过于耗时,不利于优化设计,探究采用代理模型的方式直接拟合参数输入-阻抗输出的映射关系,取代有限元仿真,提高优化设计效率。[方法]选取水下结构物典型平台基座结构作为研究对象,首先计算分析其阻抗特性,然后分别通过4种常用代理模型(SVR,BPNN,RBF和Kriging)构造阻抗预报代理模型,对比分析其拟合精度。在此基础上,结合阻抗频响函数特性和工程实际,提出针对性的数据前处理方法,定量评估数据前处理方法对代理模型预报精度的提升效果。[结果]不同的代理模型在拟合平台基座阻抗特性精度上存在差异,其中Kriging代理模型在决定系数、标准化均方根误差和标准化最大绝对误差3项评价指标上均取得了最好的结果。基于前处理数据构建的代理模型与初始代理模型相比,标准化均方根误差和标准化最大绝对误差分别减小了9.80%和15.43%。[结论]Kriging代理模型对于拟合基座参数输入-阻抗输出的映射关系具备较好的适用性,提出的阻抗数据前处理方法可以进一步提高代理模型的预测精度。     

基于多模的符号递归常数模算法研究与仿真

针对符号递归常数模算法(SR-CMA)稳定性差、剩余误差大的缺点,提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的双模式盲均衡算法.该算法在初始模式中采用运算量较小的SR-CMA算法进行均衡,利用判决圆环对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到多模算法,以进一步降低均方误差.利用水声信道模型进行仿真,结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态剩余误差低于CMA和SR-CMA算法.该算法能够有效降低高速水声通信的误码率,提高水声信道均衡的稳定性.