基于ADO访问的CWBT维修管理系统设计

船舶维修保养体系(CWBT)是将传统的船舶设备管理与当今国际上先进的船舶设备管理方式相结合，形成集计划、管理、指导于一体的一种新颖、科学、实用的船舶设备管理模式。建立CWBT计算机维修管理系统．有助于CWBT的推广，有利于船舶维修管理水平的提高。章阐述了CwBT维修管理系统的设计思路、功能结构，重点介绍了维修计划功能的实现和利用ADo访问SQL Server数据库技术。     

油库综合安全评价的AHP-Fuzzy方法研究

首先基于油库安全和事故状态分析,将油库安全事故的影响因素分为人的行为、设备设施的状态、管理和环境四个要素,提出了油库安全事故致因新模式.其次,简要分析了AHP和模糊综合评价2种系统评价的方法特点,结合两种方法建立了油库安全评价指标体系,进而提出了多级AHP-Fuzzy综合评价方法     

可视化油港工艺流程管理系统的开发与实现

以某油港为模型,开发了一套可视化油港工艺流程管理系统.介绍了系统开发的背景,阐述了系统开发的方案及系统的功能,论述了系统各功能的实现,包括生成和更新二维工艺流程图功能、工艺流程和报表的自动生成功能、历史数据的查询打印和保存功能的实现.     

我国修船企业生产管理的现状及其思考

文章介绍了我国民用修船企业的分布 ,典型修船企业的维修生产组织管理的模式 ,分析了这几种管理模式的特点 ,提出了改进维修生产组织管理的建议     

LPG发动机稀燃流场优化及排放特性研究

将传统燃油发动机改装为LPG稀燃发动机,并在进气道内安装涡流挡板,该挡板可作不同进气模式切换,以根据发动机负载达到分层燃烧和均质燃烧两种模式。建立LPG发动机三维数值仿真模型,分别进行稳态、暂态流场优化分析以及缸内油气分布模拟,并通过稀薄燃烧实验与仿真结果进行对比。结果表明：均质模式与分层模式下的稳态流场分析结果与实验结果相吻合,流量系数误差在6%以内;暂态流场表明,分层模式下进气气流因涡流挡板的导引,在气缸内涡流增强,因喷射角度改变,燃料能有效地集中在火花塞中心,其余则为较稀的混合气,形成油气高度分层分布状态,提高稀油极限;稀油极限提高后,可降低LPG发动机CO2、NOx排放量。     

基于模糊神经网络的水下机器人推进系统故障诊断

为了解决水下机器人推进系统运行可靠性问题，提出一种基于模糊神经网络的机器人推进系统故障诊断方法，用以解决故障诊断过程中信息的不确定性问题，并提高推进系统的整体可靠性。该方法在常规神经网络基础上，引入模糊推理形成一种新型模糊神经网络结构，提出一种最小调整的模糊神经网络学习率，完成模糊神经网络训练算法的推导。通过对水下机器人实施定速直航与转向等试验完成神经网络的在线训练，利用已完成训练的神经网络对机器人进行运动建模。通过比对神经网络模型估计值与机器人传感器的实测值获取残差信息，并对残差进行故障信息提取以实现故障诊断。将上述方法应用于仿真试验中，结果表明，基于模糊神经网络水下机器人推进系统故障诊断方法具有较高的可行性和有效性。     

基于GA-灰色BP神经网络船舶备件需求预测模型

船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证，备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析，构建一种基于灰色模型的多层前馈（BP）神经网络模型，并采用遗传算法（GA）进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析，通过灰色模型确定备件需求的关键指标，并将结果作为BP神经网络的输入层，从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现，基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明，使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度，为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。