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文中首先阐述了VTS的重要性,为进一步发挥VTS作用,提出了加强航海人员VTS意识的必要性,并结合案例进一步论证航海人员VTS意识的重要性,最后结合国际公约及国家的相关规则,对现有航海人员的培训提出细化及增添的建议,提出了通过岸基管理、航海人员的培训及港口国监督等方法来提升航海人员的VTS意识。 相似文献
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相比流固耦合方法,声固耦合方法对于计算非接触爆炸下舰船的冲击响应具有较好的精度.文中基于声固耦合方法,对舰船结构冲击响应进行预报.为了验证该方法的计算精度,以公开发表的实船试验数据为参考,对该方法的数值计算进行了对比分析.在此基础上,以某一典型舰船为例,计算全船冲击谱速度值,并分析其沿纵向和冲击因子变化时的分布规律.通过最小二乘法,拟合建立具有一定通用性的快速预报公式,为舰船结构的抗冲击设计提供参考. 相似文献
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自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
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全回转起重船多系统耦合运动响应仿真分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据运动学基本原理,计入船-吊物、船-锚链耦合影响以及起重船自身受到的外环境载荷,建立船舶多系统运动模型。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真,对多系统耦合作用下的船舶运动进行数值分析。分别在不同的遭遇浪向角和不同的吊臂回转角下,对船舶在各自由度上的位移进行比较,得到其对船舶运动参数的影响规律。结果表明:起重船运动过程中因计入多系统耦合影响,自身运动也表现出更为符合实际的运动特性,为准确预报全回转起重船多系统的运动响应提供了更为科学的理论依据。 相似文献
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