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通过挖掘海量AIS数据, 提出了一种新的航道水深信息获取方法, 即构建船舶安全航行水深参考图; 采用数据预处理的方法对历史与在线的AIS数据进行清洗和修补, 生成船舶运动轨迹; 选定船舶航行区域的时间与经纬度, 采用K-means聚类算法对船舶航行过程中的吃水数据进行聚类分析, 得到不同安全航行区域的船舶分类, 运用BP神经网络模型预测并补齐AIS数据中缺失的船舶最大吃水信息; 分割船舶历史轨迹, 当子轨迹的时间间隔在10~20min时, 采用Spline插值方法对船舶轨迹中的丢失数据进行插值; 采用凸包构建同类船舶的安全航行水深区域图, 将不同吃水类型船舶的安全航行水深区域图合并, 得到船舶安全航行水深合并图; 将不同吃水类型的船舶安全航行水深合并图与航道图叠加, 得到船舶安全航行水深参考图。试验结果表明: 当聚类算法参数设置为4时, 聚类后得到4类船舶, 对应的船舶最大吃水范围分别为0.1~4.8、4.8~6.6、6.6~10.0、10.0~13.0m, 对应的至少可通航船舶吃水分别为1.8、2.4、3.3、5.0m, 说明船舶最大吃水与至少可通航船舶吃水呈正相关关系; 构建的船舶安全航行水深参考图在电子航道图中覆盖了86%的航道, 并与航道图的深水部分重合率为80%, 因此, 构建的船舶安全航行水深参考图能反映航道水深的真实情况, 满足不同类别船舶的导航需求。 相似文献
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355.
基于“互联网+”的海洋钻井平台系统结构研究 总被引:2,自引:1,他引:1
互联网技术作为第三代工业革命的核心技术,为海洋钻井平台系统提供了新的发展方向。本文提出的基于“互联网+”的海洋钻井平台系统结构,结合了互联网技术的优势,优化了平台信息流和能量流;在原有电力控制网络的基础上,增加了“互联网+”远程故障诊断网络,以提高平台故障的排除速度;增加了“互联网+”海洋气象信息网络和海洋地质勘探网络,以提高平台的环境预测能力和地质勘探实时性;设计了基于互联网的能量管理系统可实现框架,将互联网和海洋钻井平台融合起来;还展望了基于“互联网+”海洋钻井平台的发展前景。 相似文献
356.
当前在建某高原铁路全线有17座20 km以上超长隧道,但我国尚未正式公布超长铁路隧道测量的相关规范要求,仅在某暂行规范中制定了20~25 km的超长隧道横向贯通误差的相关限差。为验证暂行规范中限差的合理性并对长度超过20 km的超长铁路隧道洞内横向贯通中误差的限差提出推荐值,设计进行仿真计算实验。模拟计算3种常用平面控制测量网下各20组20~44 km范围内7种长度的超长隧道在观测精度分别为隧道二等和平面二等精度时的洞内横向贯通中误差,得到以下成果:(1)给出两种不同观测精度下洞内横向贯通中误差的分布情况和限差推荐值;(2)观测精度为平面二等精度时,暂行规范中洞内横向贯通中误差的限差值偏大,且随着隧道长度增加,自由测站边角交会网精度最优;(3)观测精度为隧道二等精度时,暂行规范中隧道洞内横向贯通中误差的限差值偏小,且交叉导线网精度最优。 相似文献
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对引起螺旋桨毂帽鳍系统推进性能变化的细节及流动本质问题的研究,有助于对毂帽鳍的节能机理产生新的认识,并为改进该系统的推进性能提供新的思路。通过模型试验和大涡模拟方法对螺旋桨毂帽鳍系统进行了力的测量及精细流场的分析,从能量的角度,分析了毂帽鳍节能机理。数值模拟显示,在毂帽鳍的作用下,在紧邻桨毂后方区域的流速比无毂帽鳍时小且低速区域更广,桨毂后方流体轴向和横向动能均有所减小。由此可知,毂帽鳍通过回收一部分螺旋桨释放在尾流中的动能实现节能;在桨毂后安装一种圆锥形导流帽可避免流动分离,能进一步提高推进系统的整体效率。 相似文献
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359.
[目的]智能航行控制系统作为智能船舶的大脑和中枢,其控制性能的好坏直接决定船舶航行的安全性和经济性,因此需要对船舶智能航行控制系统进行验证。面向智能船舶智能航行控制系统的验证问题,提出一种通用型验证平台——变稳船。[方法]首先,基于模型跟随原理提出一种变稳船系统架构,分析智能船舶三自由度上的运动特性,然后根据三自由度变稳目标定义位置变稳误差,采用滑模控制技术设计变稳控制器,最后,在Matlab软件中进行仿真验证。[结果]结果显示,提出的变稳控制方法能够有效跟踪模拟待模拟船,实现变稳性能。[结论]所做研究可为智能航行控制系统的验证提供新的思路。 相似文献