海监船与渔政船主尺度模型研究

分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势。整理分析相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法,分别基于Excel回归分析、MATLAB的BP神经网络工具箱和RBF神经网络工具箱,建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对3种数学统计模型进行了实船验证和误差分析,结果显示BP神经网络和RBF神经网络模型误差较小。数学模型的建立有利于分析和掌握海监船与渔政船主尺度变化的规律,为报价设计和初步设计提供了科学依据。     

船舶推进系统数据库及软件开发

目前,国内的船舶推进系统主要依靠设计人员通过理论计算和必要的经验来完成主要设备参数的确定及选型等,存在设计效率低、难以得到最优方案等问题。针对上述现状,本文在建立船舶低速机推进系统资料数据库的基础上,开发了船舶推进系统计算机辅助设计平台,并对系统平台的关键技术——数据库结构的设计、螺旋桨设计功能的实现及主机和轴系设备选型功能的实现进行了详细的论述。最后,通过26 000吨级成品油船推进系统的设计实例验证了本平台的可行性与方便性,研究成果对推进我国船舶推进系统计算机辅助设计软件的开发具有重要的指导作用。     

基于舰船噪声小波包重构子带权重系数的确定方法

文章采用了一种基于小波包分解与能量特征提取的时频域综合分析方法。使用小波包来对舰船噪声进行分解,求取小波包子带系数能量百分比构建子带能量的特征向量,以此作为权重系数,对分解的舰船噪声的各个子带进行加权重构,并将重构信号与原始信号进行时频域比较分析。通过对大量的舰船的实录噪声进行分解重构实验表明,使用此方法重构后的噪声较原始信号特征更为明显,有更强的类别可分性。     

高速列车半主动悬挂减振系统

随着我国高速铁路的发展,高速列车运行的平稳性要求也随之提高.通过设计合适的悬挂系统控制车辆振动是改善其平稳性的有效手段.本文通过比较,提出半主动悬挂减振系统是现运用于我国高速列车的首选方案,并对半主动悬挂系统的原理及系统组成做了详细的阐述.     

船舶柴油机曲轴三维实体动力学仿真

曲轴是船舶柴油机的重要组成部件,通常对曲轴的研究是在静力学基础上对曲轴的应力等进行分析,有一定的局限性。本文以6E300DC型号的船用柴油机曲轴为例,采用CAXA软件进行三维实体建模,并导入ADAMS中进行仿真研究,通过添加约束、载荷,对曲轴进行动力学仿真计算,其研究结果对柴油机曲轴的动态性能及优化设计有一定的参考价值。     

船舶交通监管设施综合配置的因素研究

文中利用决策学知识,结合综合配置的特点,对决定船舶交通监管设施综合配置的因素进行了研究．、研究发现,通航环境、船舶交通监管业务量、水域内的交通流量是影响综合配置的重要决定因素。     

基于模板的交通调查分析系统设计与实现

就交通调查工作方法进行分析,建立了基于模板的交通调查分析系统的框架,并介绍了的实现方法.引入交通调查组织模板的概念,介绍了其功能设计和实现方法,改进了检测数据预处理的算法.系统降低了用户对复杂的交通调查组织的认知要求,简化了操作步骤,提高了数据预处理的可靠性,扩展了系统的应用范围.系统分为交通调查组织模板、数据录入与数据预处理、数据的分析与处理、查询与结果显示、输出和系统维护模块.     

无铰钢管混凝土拱桥增跨顶升关键技术

为满足交通需求,厦门市某无铰钢管混凝土拱桥桥下道路需从双向6车道拓宽至双向10车道,相应需对原拱桥进行顶升增跨改造。改造需将原拱桥整体提升1.7 m,跨径由43.2 m增加至46 m。改造时首先在原结构上张拉临时系杆,使桥梁由无铰拱变为系杆拱,然后进行拱脚切割、顶升增跨施工,最终形成新的无铰钢管混凝土拱桥并解除临时系杆。为确保各施工阶段结构的安全,采用ANSYS建立拱桥有限元模型,对施工全过程进行仿真分析及位移和应力监测。仿真分析及监测结果表明,结构实际位移及受力与理论分析结果吻合较好;改造全过程中结构位移及受力的变化均在合理范围,不影响改造后的使用安全。     

有、无柱地铁地下车站地震响应对比分析

为了解有柱与无柱地铁地下车站结构地震响应特性的异同,采用ABAQUS软件对2种地铁车站结构进行了水平向的非线性地震响应数值模拟,对比分析了在3种地震波不同峰值加速度作用下2种结构的响应特性。结果表明:1)2种车站结构的地震响应规律基本相似,在强震作用下均会受到严重的损伤,除侧墙与顶底板的连接处外,有柱车站的中柱与无柱车站的底板均为抗震的薄弱点,应注重加强其抗震性能;2)顶底板间最大的相对水平位移与输入波峰值加速度近似呈线性增大关系,且与波的频谱特性密切相关;3)在地震作用过程中产生的单向累积残余变形沿侧墙高度的变化曲线呈波浪状,最终摆向与最大摆幅的摆向一致;4)2种车站结构的加速度时程曲线形状相似,且相对基岩输入波有明显的放大。     

高速公路路网运行指数评估模型应用研究

由于高速公路路网交通流量分布不均衡,往往会造成部分节点或区域拥堵,而量化评估路网运行状态能快速确定交通拥堵位置。提出了一种基于波动率和机器学习的路网运行指数评估模型:首先选取合适的机器学习算法确定路网各节点的基准值;然后运用波动率理论构建各节点的运行指数评估模型;之后利用广东省高速公路若干节点路段的真实数据对模型进行了验证,并与阈值进行对比。研究结果表明:本文提出的路网运行指数评估模型能在各类场景下及时准确地定位交通拥堵节点,为缓解交通拥堵问题提供一定的参考意义。