钢桥面板纵肋与横隔板焊接细节疲劳开裂的加固研究

为研究钢桥面板疲劳开裂部位栓接角钢的加固方法,采用足尺模型试验对纵肋与横隔板焊接细节疲劳裂纹的加固效果进行研究,采用ANSYS建立了含有疲劳裂纹的有限元模型,并基于断裂力学理论对比研究疲劳裂纹不同长度条件下的加固效果. 研究结果表明:纵肋与横隔板焊接细节的疲劳裂纹起裂于焊趾并沿纵肋腹板扩展,采用栓接角钢加固后可以使开裂部位关键测点的主拉应力和裂尖各测点的应变分别降低56%和80%,能够有效抑制疲劳裂纹的扩展;栓接角钢加固后裂尖的应力强度因子幅值最少降低80%,裂纹扩展速率显著降低;对贯穿纵肋腹板前不同长度的疲劳裂纹进行加固,裂尖应力强度因子幅值均降低60%～90%,但随着疲劳裂纹长度的增加,栓接角钢的加固方法对裂纹扩展的抑制效果不断降低,加固时机的合理选取是影响加固效果的关键因素之一.      

基于多时间尺度的城市轨道交通短时OD估计

基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应.     

基于HLA架构的舰船编队网络视景仿真系统

文章在HLA架构下实现了OMNeT＋＋和VEGA仿真平台下的分布式网络视景仿真系统,介绍了舰船编队分布式仿真系统的总体构架和构成,网络通信仿真联邦成员OMNeT＋＋及视景仿真联邦成员VEGA的程序设计及实现。完成了VEGA仿真平台对OMNeT＋＋通信系统中的舰船编队系统的运动、发送报文等状态的三维显示。     

基于Bayes融合的装备平均修复时间评估方法

建立基于Bayes理论的小子样评估模型,在方差未知时,这些模型能对装备的平均修复时间（MTTR）进行评估,具有较好的评估特性,对减少试验次数,缩短试验时间,减少试验费用等都具有重要的价值。     

基于LabVIEW的船舶舱室甲板虚拟振动测量系统设计

针对船舶舱室甲板的结构振动特点,结合有关船舶舱室的甲板结构振动标准文件,运用于虚拟仪器环境软件LabVIEW系统,开发针对船舶舱室的甲板结构振动虚拟测量分析及评价系统.通过对实船舱室甲板的振动测试．对比分析该系统结果与传统模拟振动测试分析仪VA-10的测试结果,认为该虚拟测试系统具有较好的可靠性和较高的精度,能较好满足工程测试的需要。在此系统基础上可以扩展进行船舶结构的运行模态分析功能的搭建,成为航行振动评价及有害振动诊断的工具。     

十载忠实履责铸海事清风正气

突出党政“一把手”带头人作用、突出领导干部和重点岗位工作人员防火墙作用、突出政风建设社会测评风向标作用、突出政风特邀评议员啄木鸟作用。这是上海海事局坚持的“四个突出”。归纳起来有三个字,即“带、管、抓”。这是天津海事局构建的三字工作机制。牢牢抓住“责”这个关键字,从“讲责、定责、履责、考责、问责”五个环节入手。这是江苏海事局紧抓的五个环节。……     

GPS技术在集装箱码头的应用

随着国际航运市场竞争日益激烈,远洋集装箱船舶日趋大型化,对集装箱码头装卸技术的要求也越来越高。当前全球正经历百年不遇的金融危机,国际航运市场进人萎缩期,港口企业应该以此为机遇,从技术和管理创新上增强企业核心竞争力。     

基于固结度等效的软土地基沉降预测方法探讨

通过对常用软土地基沉降计算方法的分析,并基于固结度等效的原则推导出了计算地基最终沉降的计算公式,给出了某一时刻地基剩余沉降与沉降速率的关系。该法概念明确、参数确定容易,避免了传统沉降预测方法中确定参数时受人为因素影响大的缺点,该方法有一定的参考价值。     

十载风雨 海事助推太仓古港新远航

这里,是六百多年前,郑和率船队七下西洋的起航地;这里,号称七百年前的"六国码头"、"天下第一码头"。这就是江苏太仓,位于长江三角洲冲积平原上,与崇明岛隔江相望,是长江入沪前的最后一道关口。2001年1月18日,江苏太仓海事处挂牌成立。自此,太仓海事人牢牢抓住国家加快内河航运发展,江苏     

3D human motion tracking by using interactive multiple models

Of different model-based methods in vision based human tracking, many state of the art works focus on the stochastic optimization method to search in a very high dimensional space and try to find the optimal solution according to a proper likelihood function. Seldom works perform a framework of interactive multiple models (IMM) to track a human for challenging problems, such as uncertainty of motion styles, imprecise detection of feature points and ambiguity of joint location. This paper presents a two-layer filter framework based on IMM to track human motion. First, a method of model based points location is proposed to detect key feature points automatically and the filter in the first layer is performed to estimate the undetected points. Second, multiple models of motion are learned by the prior motion data with ridge regression and the IMM algorithm is used to estimate the quaternion vectors of joints rotation. Finally, experiments using real images sequences, simulation videos and 3D voxel data demonstrate that this human tracking framework is efficient.