船舶电子证书应用及监管思考

对于如何保证船舶证书和技术文件的完整可查,提出相应的船舶电子证书应用及监管思考.介绍船舶电子证书可进一步拓宽无纸化办公领域、提高检验过程的便利性、提高港口检查的高效性,并可大幅减少证书制作成本、缩短寄送时间,有效提升工作效率;同时,可促进相关部门船舶智能化管理的优化升级.     

随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明：使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。     

惠州港马鞭洲港区航道航行及富余水深控制探讨

随着惠州港临港工业的发展,进出惠州港船舶大型化日趋明显,VLCC引航艘次逐年增加.文中介绍了惠州港供VLCC航行航道基本情况、航道水文及其周边情况,通过对不同航段受流情况及航速对超大型船舶下沉量的影响进行了分析,给出了目前我站对富余水深的控制情况,提出了重载超大型船舶进港的注意事项.     

一种有效降低闸片制动温度和制动噪声的新途径

通过对摩擦制动温度及制动噪声的理论研究,调整摩擦材料配方和工艺,成功研制了一种新型微孔性复合闸片,这种闸片具有微孔型结构,且微孔为通孔,可以有效解决散热问题,从而降低制动温度,制动盘无热斑、龟裂和剥落等损伤现象,同时降低制动噪声,磨耗优于进口闸片,减少了对空气中粉尘的排放,更有利于环保。     

多线路公交停靠站停靠组织研究

针对多线路公交停靠站公交车辆进出站排队现象严重,站点延误大,运行效率低等问题,分析了不同停靠组织形式和不同主辅站设置类型对公交运营效率的影响。运用Vissim对3泊位直线式和港湾式公交停靠站点的顺序停靠组织和不同组合的划线停靠组织分别进行仿真研究,从公交延误、车辆总延误、行程时间以及通过车辆数4个方面对不同停靠组织形式在不同条件下的交通运行效果进行评价,得到不同形式公交停靠站的最佳停靠组织形式;在此基础上,对不同组合型式的6泊位主辅站停靠组织进行仿真评价,得到了最优的主辅站设置类型。仿真结果表明:对3泊位公交停靠站采用直线式停靠站,总延误平均降低38.4%,采用港湾式公交停靠站,总延误平均降低40.6%;对6泊位主辅站采用双港串联设置,总延误降低22.8%。     

基于隐式参数化模型的地铁车体轻量化设计

为实现地铁新车型前期快速的概念设计和性能评估,引用“分析驱动设计”理念对重庆6号线地铁的MP车体进行了隐式参数化建模;并录入车体的17个主要钣金件进行设计分析。以板厚为设计变量,筛选出模态和刚度对质量相对灵敏度较大的7个车体钣金件,进行基于响应面法的多目标轻量化优化设计;车体的刚度、模态等多项性能指标达到了良好的轻量化效果。研究结果表明：所引入“分析驱动设计”理念的车体隐式参数化建模及基于响应面法的多目标优化方法能应用于车体结构的轻量化设计,具有较好的工程指导意义。     

基于递归图和BP神经网络的桥梁损伤识别研究

为研究递归图和多层前馈（BP）神经网络在桥梁损伤识别方面的应用,以某大跨斜拉桥为例,采用ABAQUS有限元软件建立其三维模型,通过动力分析提取该三维模型的加速度曲线并进行递归图处理和BP神经网络分析。研究结果表明：递归图方法能够初步地识别主梁的损伤位置和损伤程度;BP神经网络分析能够精确识别主梁损伤的具体位置和损伤程度值,且识别准确率均大于85.0%。该方法可为类似桥梁工程的损伤识别提供借鉴。     

LKJ自动测试平台及关键技术研究

列车运行监控装置(LKJ)是我国现阶段普速铁路应用最为广泛的车载设备之一,随着铁路运输需求的不断提升,作为保障行车安全,提高运输效率的关键设备,LKJ设备变得愈发重要。为解决LKJ设备人工测试过程工作量大、效率低下,难以找寻故障原因等问题,设计一种LKJ自动测试平台并对其关键技术进行研究。自动测试平台基于传统的人工测试流程进行优化,采用图形化方式生成测试用例,设计信号适配单元模拟设备运行条件,增加人机交互单元简化测试操作,基于Robot Framework自动测试框架及故障分析专家系统自动执行测试并给出故障原因,实现可无人值守的自动化测试。通过LKJ-15型设备及实验室仿真环境进行验证,结果表明,自动测试平台可取代传统仿真测试中部分人工操作,对故障现象进行分析给出指导意见,有效提升了测试效率。     

航空安全领域研究进展可视化综述

为探索国际航空安全领域的研究热点和趋势,以文献计量和可视化分析软件CiteSpace和VOSviewer为工具,对2001—2020年Web of Science（WOS）核心合集数据库收录的1 340篇航空安全领域的文章在时空分布、核心作者、共被引网络和关键词聚类方面进行了可视化分析。结果表明：①国际航空安全领域发文数量整体呈波动增长态势,2014年之后进入高速增长阶段。中国在该领域发文数量排名全球第二,但尚未发现明显的核心作者群。②9·11恐怖袭击事件加速了航空安全尤其是机场安检筛查的研究进展工作,研究热点包括了模糊推理、航空安保、安全管理、风险分析、风险评估、机场地面安全以及随机系统等。③当前研究方向主要围绕航空人员安全行为能力研究,机场安检系统及航空设施发展研究,安全管理水平进展研究3个方面展开,未来趋势是大数据和人工智能在航空安全设施上的应用。