喷水推进器低损失进口管道研究

要提高喷水推进器的效率,除设计优良的喷水推进泵及选取合理的参数外,还必须尽可能减少进口管道的损失。本文提出了设计低损失进口管道的一些原则。试验结果表明,按照这些原则设计的进口管道内阻损失比某艇原设计低很多,且其他方面的性能亦较优越,可显著提高艇的总推进效率。     

一型深V船型的特种交能艇

本文介绍深V船型在一型特种交通艇设计中的实际应用及所取得的良好效果。实践证明，深V船型很适合于海上小型快速船艇，对交通艇、边防巡逻艇、辑私艇、甚至攻击艇、护卫舰等多种船艇，都有广泛的适用性和较大的推广价值。     

关于应用电测法确定过盈配合所能承受最大弯矩的探讨

本文根据厚壁筒原理进行了过盈配合计算,找到配合孔边缘端面某点的切向应变与该配合副能承受的最大弯矩之间的关系,进而找出过盈量 D(I)与弯矩 M_w(I)的关系曲线。据此可以很快得到所求的最小过盈量 D_(min)。     

基于机器视觉的汽车车身划痕检测与处理

随着科技发展与进步,汽车走进人们的日常生活,成为出行所需的必要品之一。由于擦洗、护理不当的人为原因或是汽车行驶时与其他车辆、路边树枝或固定物发生刮擦的自然原因等,往往都容易使车身造成深浅不一的划痕,影响美观与使用。而对于划痕检测往往采用人工检测的方法比较常见,但随着社会发展,各种无损伤的检测技术逐渐普遍出现,国内外在划痕检测与识别的技术上得到不断提升,从一开始由传统的人工主导检测方法到现在常见的渗透识别、磁粉识别、图像识别以及基于超声波激光的识别方法。针对人工检测存在低效率、高漏检率和误检率等缺点,文章通过提出一种基于OTSU算法的以机器视觉检测技术为基础的实现车身划痕能够自动检测的方案,此方案安全可靠,在艰难复杂的工作环境里可以较长时间工作,并且能够获得较高的检测精度。为了恢复汽车车身的美观性,根据划痕损伤程度不同,提出了几种不同的修复工艺。     

基于 Dueling DQN 算法的列车运行图节能优化研究

通过优化地铁时刻表可有效降低地铁牵引能耗。为解决客流波动和车辆延误对实际节能率影响的问题,提出列车牵引和供电系统实时潮流计算分析模型和基于 Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)深度强化学习算法相结合的运行图节能优化方法,建立基于区间动态客流概率统计的时刻表迭代优化模型,降低动态客流变化对节能率的影响。对预测 Q 网络和目标 Q 网络分别选取自适应时刻估计和均方根反向传播方法,提高模型收敛快速性,同时以时刻表优化前、后总运行时间不变、乘客换乘时间和等待时间最小为优化目标,实现节能时刻表无感切换。以苏州轨道交通 4 号线为例验证方法的有效性,节能对比试验结果表明：在到达换乘站时刻偏差不超过 2 s和列车全周转运行时间不变的前提下,列车牵引节能率达 5.27%,车公里能耗下降 4.99%。