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191.
随着船舶行业对环保要求不断提高,各种先进的动力系统被用于船舶,清洁燃料在能源消费中的重要性逐渐突显出来。在清洁燃料船舶海上运行的过程中,其动力系统的配置也十分关键,只有不断优化船舶动力系统的设计,才能够确保船舶的正常航行。而D-S证据理论以多点测试的方法为主,属于数据融合类别,将其应用于船舶动力系统配置设计评价中具有一定的可行性。基于此,文章将D-S证据理论作为研究出发点,重点阐述船舶动力系统配置设计评价方法。 相似文献
192.
193.
固定支架是支撑热力排气管道的核心部件,其承载强度直接影响管道的安全使用.文章介绍了船用高温高压管道中固定支架的受力计算方法,获取实际工况中固定支架的受力情况,并利用ANSYS对固定支架进行有限元分析.结果 表明,主机满载工况下,固定支架板厚为14 mm时所受最大应力为256 MPa,小于支架材料15 CrMoR的屈服强... 相似文献
194.
轴温检测系统是动车组走行部安全运行的重要保障。基于复兴号动车组轴温检测系统的工作原理,对连接器、接地碳刷接触不良,轴箱、轴承、通气阀排气不畅等非传感器故障原因进行分析,为轴温检测系统故障的排查与处置提供新的思路。研究提出优化压夹尺寸、优化接地碳刷结构、加强碳粉清洁、注重轴承维护保养、加强远程温度监控等检修运用措施,以降低轴温检测系统故障率。针对当前轴温传感器故障判断逻辑缺陷问题,建议对不同生产厂家的温度传感器故障逻辑进行统型,并进一步优化轴温传感器故障逻辑,从而明确故障原因、缩短处置时间,减少轴温预报警故障对铁路运行秩序的影响。 相似文献
195.
针对高速公路易结冰路段的路面凝冰预测问题,提出了一种基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法。该方法利用路侧设备的测量数据,包括结冰厚度、相对湿度、风向与风速等,通过ADF(Augment Dickey-Fuller)检验方法分析数据集的平稳性,进而设计出基于长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)的路面凝冰短时预测算法。根据Spearman相关度系数法分析计算上述多种凝冰监测数据的相关度与置信度,并形成基于Spearman特征相关度的数据筛选模型,优化LSTM神经网络中的输入数据集。在此基础上,搭建面向凝冰预测误差的LSTM神经网络模型,并利用筛选后的凝冰数据集训练优化预测算法中的模型参数,提高目标路段路面凝冰预测的效率与精度。最后,通过数值仿真分析比较不同特征相关度下路面凝冰短时预测算法的均方根误差,确定最优预测模型,并于西延高速KM200+918路段进行实地测试。研究结果表明:路侧设备的测量数据中相关度较低的数据对路面凝冰预测算法存在反向作用,并非将所有数据进行组合即可得到最优结果,需对测量数据进行有效筛选,进而优化LSTM神经网络,提高凝冰预测... 相似文献
196.