基于形态特征的水下小目标识别方法

为应对恐怖组织利用蛙人或水下机器人等小型武器的攻击,需要在一些重要的部位,如港口、码头、海岸洞库和锚泊水域中安装水下智能监控系统,而小目标识别技术是该系统的核心技术之一.本文对蛙人等水下小目标的特征进行了研究,提出基于形态特征的水下小目标识别方法.由实验结果可以得出,此算法具有较高的小目标检测率,有效提高了水下智能监控系统的可靠性.     

三维回转体入水砰击载荷预报

采用数值仿真的方法研究了三维刚性回转体的入水问题,分析了不同回转角度的回转体的砰击压力峰值的变化规律,并研究了以一定初速度入水时,结构质量对砰击压力的影响。计算结果表明,恒速下降时,砰击压力峰值随角度的增加而下降;初速下降时,随着结构质量增加,砰击压力峰值先急剧增加,然后区域平稳。最后提出了不同回转角度、不同质量系数的回转体在初速下降与恒速下降时砰击压力峰值的预报公式。     

地铁区间盾构法隧道穿越岩溶填充区施工力学行为计算分析

地铁盾构隧道穿越岩溶填充区受力情况复杂,为保证施工安全和管片受力合理,采用有限差分程序建立数值计算模型,通过计算分析获得盾构穿越地层的受力情况。盾构隧道穿越岩溶填充区时虽然会产生一定的地表沉降,但在安全范围之内,管片受力也是合理的。     

基于AODEsr分类的负载优先级评估

负载管理是舰船电力系统最重要的技术之一。要对负载合理分配电能,以实现能量最优调度的目标,首要的问题是对负载的优先级做出合理的评估,分析了利用层次分析法进行负载优先级评估的不足,提出了一种基于AODEsr分类的属性权重评估算法,有效地将专家经验与客观数据本身的特性结合在一起。实验结果表明：舰船电力系统负载优先级主要受需求紧迫性和易损性两种属性的影响,各种算法的结果均与上述结论基本保持一致,证明了算法的正确性。     

斜拉桥索梁耦合振动研究

研究了斜拉桥发生索梁耦合共振的机理与条件,充分考虑了拉索振动的几何非线性、垂度与桥面刚度的影响,建立了索梁耦合振动的数值计算模型.计算结果表明,拉索发生大幅振动与斜拉桥主梁的刚度以及拉索本身的振动特性有关,拉索可能在主梁振动的作用下发生1∶1的主共振或2∶1的主参数共振.根据计算结果讨论了这两种共振的性质,提出了抑制索梁耦合共振的方法.     

一种港口自动系泊系统方案设计与试验研究*

港口自动系泊系统是一个复杂的系统工程,它涉及船舶运动学、结构力学、自动控制理论和信息化技术等多门学科,是跨专业融合发展的产物。码头系泊作业自动化主要通过改变系泊方式、实时监控船舶姿态与运动量、合理调节船岸间作用力予以实现。基于并联平台机器人在6自由度运动模拟方面的优势,设计提出一种港口船舶自动系泊系统方案,可通过平台各分支的被动阻尼充当恢复力以调节系泊船舶的运动量的方式实现主动控制系泊作业期间的船岸协同,并针对该方案开展功能样机的水池试验以验证方案可行性与使用效果。     

水下点火推进尾空泡振荡的研究

本文通过对水下航行体垂直发射出筒后尾空泡内点火推进过程的数值模拟研究,获得了其尾空泡演化的一般规律,并与相应的试验结果进行了对比;进而给出了燃气尾空泡周期性地膨胀、颈缩、阻滞、脱落的演化规律,以及与尾空泡内的压力振荡、喷管扩张段内激波前后移动的相关性。研究表明:水下航行体尾空泡内点火与空中点火、水中直接点火形成的燃气射流存在明显差别,水下点火推进同时会形成对水下航行体额外的振动激励;尾空泡收缩阶段,亚音速射流在尾空泡颈缩处膨胀加速,使尾空泡持续颈缩进而形成对燃气的阻滞作用,是形成尾空泡近似周期性形态演化、空泡压力剧烈振荡的主因。     

Uncovering travel and charging patterns of private electric vehicles with trajectory data: evidence and policy implications

Transportation - The market penetration rate of electric vehicle (EV) is on the rise globally. However, the use behaviors of private EVs have not been well understood, in part due to the lack of...     

基于BP神经网络的齿爬式升船机横导向装置结构损伤识别*

为了准确有效地实现齿爬式升船机横导向装置的损伤识别，提出以固有频率变化率、应力、位移作为输入特征参数，由损伤结构分类器、损伤位置分类器、损伤程度分类器构成的结构损伤识别模型。以向家坝升船机横导向装置为例，对18种损伤状态下的横导向装置进行模态分析和静力学分析，得到1 646组训练样本和100组测试样本，分别采用BP神经网络、支持向量机和贝叶斯算法进行结构损伤识别模型的训练与识别准确率测试。结果表明：基于BP神经网络算法的横导向装置结构损伤识别模型对损伤结构、损伤位置、损伤程度的识别准确率分别为93%、90%和91%，比基于支持向量机、贝叶斯算法的识别准确率分别平均提高7%、13%，该模型能够有效准确地对横导向装置进行损伤识别。     

A data-driven travel mode share estimation framework based on mobile device location data

Transportation - Mobile device location data (MDLD) contains abundant travel behavior information to support travel demand analysis. Compared to traditional travel surveys, MDLD has larger...