基于LSTM模型的船舶材料成本滚动预测

船舶建造周期长、材料成本占比大,易受大宗商品价格指数和汇率等多个因素的影响,造成实际完工成本与报价估算存在较大误差的情况。采用灰色关联分析（Grey Correlation Analysis,GCA）方法识别材料成本的影响因素,基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型构建船舶材料成本滚动预测模型,并使用某造船企业53艘64 000 t散货船63个月的材料成本数据和对应的影响因素数据进行试验分析。结果表明,预测数据与实际数据误差在可接受范围内,可证明所选择方法和构建模型的有效性。研究结果对船舶建造过程的成本实时预测和控制具有现实意义。     

导管架平台拆除作业

根据海洋平台服役年限规定和相关法律法规要求,介绍国内外海洋平台拆除现状,分析海洋平台拆除的市场前景。以海洋平台中典型的四腿式简易导管架平台为研究对象,阐述拆除作业的流程和注意事项,对比导管架平台的常用切割技术,为相关企业海洋平台的拆除作业提供借鉴。     

燃料电池船舶复合供能系统控制策略设计与仿真

针对燃料电池船舶复合供能系统中的燃料电池功率波动问题和储能单元电池荷电状态（State of Charge,SOC）极端分化问题,依据系统拓扑结构,提出基于负载功率频率分解与模糊逻辑控制法相结合的复合供能系统控制策略设计。采用实例仿真验证该设计的优势。结果表明,该设计可有效保持燃料电池输出功率平滑,对储能单元SOC具有良好的均衡控制效果。     

船体大开口平直空腔结构总段吊装加强方案优化

为增强船体大开口平直空腔结构总段结构强度,结合船体总段结构特点、吊码布置情况和吊装加强方案建立有限元模型,采用数值仿真模拟总段吊装,分析甲板与吊码区域的结构变形。根据预报结果对吊装加强方案进行优化,可为后续类似结构的吊装加强方案优化提供一定指导。     

某型高速列车车厢连接处脉动压力的预测与控制

某型高速列车以350 km/h运行时,靠近车厢连接处的乘务室在40 Hz频率下对应的声压级高达105 dB。为明确该噪声的产生根源并有针对性地进行控制,采用子域法建立了车厢连接处的气动仿真模型,使用改进延迟涡分离模型进行脉动压力预测。经分析车厢连接处上、下缺口测点压力功率谱密度发现,射流剪切层存在接近40 Hz的峰值频率,该频率与车厢连接处所围区域形成的声学空腔的二阶模态频率接近,由此产生了共振。仿真分析表明:在上、下缺口前端与末端增加波浪板能明显降低测点在36～45 Hz对应的脉动压力总能量。实车测试表明:该方案能使乘务室在40 Hz下对应的声压级降低5 dB。主动射流方案也有较好的降噪效果,有望在未来成为可实施的方案。     

排流柜及钢轨电位限制装置对杂散电流及钢轨电位影响的测试分析

针对国内城市轨道交通钢轨电位限制器因长期闭合而注入大量杂散电流、排流柜投入使用缺少依据等问题,在某地铁线路部分区间的夜间非运营时段,利用单列车往返运行,对该区段的杂散电流及钢轨电位进行测试。在试验过程中,设置了排流柜及钢轨OVPD(电位限制装置)均未投入使用、仅排流柜投入使用、排流柜及OVPD均投入使用等3种工况,研究了不同工况对直流牵引供电系统中杂散电流和钢轨电位的影响。测试结果表明:排流柜的投入使用会加剧杂散电流的泄漏,并恶化钢轨电位的分布;排流柜和钢轨电位限制装置同时投入使用,会进一步加剧杂散电流的泄漏,且两者同时投入使用时排流柜排流效果变差。     

上海别克凯越轿车刮水系统原理及故障诊断

简述上海别克凯越轿车刮水系统工作原理,分析其控制电路,详细介绍该系统常见故障的诊断与排除方法。     

点火波形在故障诊断中的应用

过去,人们常用拔掉高压线试火等方法查找点火系统故障原因。随着电子产品在汽车上的普及,这些传统的诊断方法不仅显得效率低,而且还可能会损坏电子元件,现已逐渐被淘汰。如今,使用汽车专用示波器绘出点火系统初级电路和次级电路在点火周期内的电压随时间变化的关系曲线,通过分析波形曲线,找出故障原因。但在工作实践中,维修人员常常是虽能得到点火波形,却不能对波形进行正确分析,以解决实际问题。由于在实际维修工作中,次级点火波形更能直观地反映出点火系统各部件的工作情况,故笔者结合工作中的体会,将次级点火波形的形成原理与故障波形的…     

解放牌CA1010A1微型载货电喷汽车线束图解

解放牌C A1010A1微型载货汽车线束布局如图1所示,电路原理如图2所示,线束剖析如表1所示。蓄1.电池.总2熔断器盒.起3动机.钥4匙开关.收5放机.扬6声器.暖7风电动机及调速电阻.暖8风开关.刮9水开关及间歇继电器0洗1.涤电动机1刮1.水电动机倒21.车灯开关倒31.车灯危41.急报警开关闪     

无砟道床板间相对位移测量中感兴趣区域自动提取方法

轨道结构作为高速列车行车的基础,必须保证其良好的在役服役性能,有效地实现无砟道床板间位移测量是实现铁路无砟轨道结构服役状态保持的重要措施。针对无砟道床板非接触式位移测量中感兴趣区域(Region of interest,ROI)自动提取问题展开研究,提出一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with CNN)的ROI区域自动提取方法,阐明无砟道床板间位移机器视觉测量原理和实现方法的计算流程。基于Keras图像数据增强模型进行无砟道床板间位移目标库的增加,建立人工标靶数据集。通过CNN中卷积层对测量数据进行特征映射图提取,计算映射图中每个特征点的标靶概率,通过分类和边框回归,精确标记图像中的人工标靶。通过安装某250 km/h的双块式无砟轨道线路的典型测点进行Faster R-CNN算法的准确性和有效性验证。研究结果表明：道床板ROI自动提取算法的召回率为99.16%,准确率为98.91%,可以有效满足无砟道床板间位移测量中精度和准确率的要求;与其他的常用YOLO v3,SSD和Fast R-CNN等ROI算法相比,Faster R-CNN方法的计算效率较好、准...