一种基于船用无线电台的新型数据通讯网络系统

传统无线电台实现数据通讯,主要是利用少数具有辅助功能口的电台,限制了普通型无线电台的利用.基于船用普通型无线电台,提出一种新型的数据通讯实现方案,不依赖电台辅助功能口,且在传输信号处理上采用了数字滤波、Modbus协议编码等技术及海域电子地理信息等系统构成了功能强大的数字通讯平台,实验结果证明方案可靠、实用.     

一体式预制桩帽构件在装配式高桩码头中的应用

介绍了一种一体式预制桩帽的特点及设计方法,通过理论分析、数值模拟对桩帽结构、连接方式等进行研究。结果表明,为便于一体式预制桩帽的安装,码头一般采用全直桩,可通过桩内混凝土灌心提高整体侧向刚度。桩帽的结构设计可参照现行码头结构设计规范进行。桩帽与钢桩采用承插灌浆连接,灌浆料可采用超高性能混凝土,灌浆长度可按握裹力计算,计算方法可参考国外相关规范。对于轴力较大的情况,可在灌浆区域设置剪力键以增加黏结力。     

含惯性摆发电装置之浮标的水动力分析

文章利用拉格朗日方程推导了含惯性摆波能发电装置之浮标在规则波作用下的七自由度运动方程。为了验证所推导公式的正确性,制作了一个物理模型,并对无负载阻尼工况在水槽中进行了模型试验。借助商业软件AQWA-LINE计算浮标的附加质量、辐射阻尼系数及波浪扰动力。利用文中推导的方程,计算了浮标及摆锤的运动响应,并将理论计算得到的结果与实验结果进行了比较。最后,分析了负载阻尼系数对浮标纵摇运动、摆锤纵摇运动、摆锤相对纵摇运动及波能转换效率的影响。     

基于DSC的欠驱动船舶路径跟踪神经滑模控制

为进一步提高船舶路径跟踪的准确性和稳定性,针对欠驱动船舶易受外界环境的干扰和模型不确定等问题,提出一种基于动态面技术的神经网络滑模控制策略。在虚拟船逻辑制导算法的基础上,结合反步法对虚拟控制律进行设计,引入动态面技术对虚拟控制律的导数进行估计,避免因直接求导而增加计算负担。在动力学回路设计中,将径向基神经网络与滑模控制相结合,设计神经网络权重的自适应律,实现对系统非线性项的在线估计和对实际控制律的设计。采用Lyapunov直接法证明闭环系统的稳定性,并对一艘长为32m的单体船进行仿真试验。结果表明,该控制策略可行,能实现对欠驱动船舶路径的有效跟踪。     

改善重型车用增压中冷电控直喷式柴油机排放的研究

介绍了一种重型车用涡轮增压中冷，电控直喷，可变进气涡流的柴油机，给出其部分性能试验结果，分析研究了燃烧室尺寸和喷油系数参数（喷孔直径，喷油压力，喷孔锥角及喷油定时）对柴油机主要排气污染物ＮＯｘ和碳烟的影响。     

塑料排水板与土工格栅联合使用处理桥头软基

介绍塑料排水板与土工格栅联合使用处理桥头软基工后不均匀沉降的设计及施工。塑料排水板与土工格栅联合使用在桥头软基处理上可获较理想效果。     

一个基于相对垂荡波能转换装置的对比试验

本文介绍了一个基于相对垂荡波能转换装置模型实验,对模型按既定要求进行改造,实验对比模型改造前后的各种工作状况及能量转换效率。     

面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器,难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性,设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案,该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先,考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多,方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度,结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门,实现关联门的自适应调整,减少关联杂波的干扰。其次,结合传感器的配置与特性,对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准,按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式,进行局部航迹融合。最后,为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性,分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上,融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确,融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升;实车试验证明,该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息,能基本正确地跟踪目标和估计航迹;融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内,且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

波浪运动补偿平台广义升沉位移的实时预报

具有波浪运动补偿功能的稳定平台可有效减少船舶在风浪中的摇摆和升沉运动对某些海上作业和设备的影响.为了有效地进行波浪运动补偿,需要对该平台的广义升沉位移(横摇、纵摇以及升沉的耦合作用结果)进行极短时预报.本文采用时间序列分析理论中的自回归(AR)模型作为预报模型,对波浪运动补偿平台的广义升沉位移进行极短时预报.在以往的研究中,通常采用递推最小二乘法AR模型进行在线参数估计.但是采用递推最小二乘法进行参数估计容易引起参数爆发,从而影响AR模型的稳定性.针对该问题,本文采用阻尼递推最小二乘法对AR模型进行在线参数估计,并结合实验获得的平台控制点的广义升沉位移数据进行实时建模预报.仿真结果表明,采用阻尼递推最小二乘法进行参数估计能抑制参数爆发,并能提高AR模型实时预报精度.