神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

LPG船舷侧结构的碰撞性能研究

研究了LPG船舷侧结构碰撞损伤过程和多种构件的抗撞作用,通过分析发现,LPG船的舷侧耐撞力远远低于同吨位的常规单壳船。LPG船的强肋骨在抵抗碰撞中起主要作用,由此提出提高常规LPG船舷侧结构提高耐撞力的最佳途径。     

基于多处理机的船舶动力定位控制系统

该文介绍了船舶动力定位控制的设计方法,研究了动力定位系统的分布式多处理机体系结构,提出了动力定位应用软件的层次化结构设计思想,基于多处理机的系统设计方案合理,并行度高,实时性好,可靠性高,可以很好的完成复杂船舶动力定位系统所要求的实时信息采集,数据处理,控制计算,推力分配,能源管理等任务,具有重要的工程实用价值。     

拜访美国LC港海岸警备队

早就想去拜访美国海岸警备队,但一直没有机会,以往他们上船检查,节奏很快,紧扣主题,没时间作更多的交流. 这次,船靠LC港,当我知道海岸警备队就在附近后,决定去走一趟.9月26日上午10点,我到了海岸警备队办公室门前.     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出了广义双向细胞 联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法

由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception （sequeeze-and-excitation inception）在此基础上加入SE Block （sequeeze-and-excitation block）用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms.      

高原人群出行拥挤感知与调适行为研究

为缓解高原城市节日期间部分路段人流过于密集的状况,对高原人群出行过程中的拥挤感知和调适行为进行研究。首先,在对高原人群高度自由走行速度、生理尺寸进行测定的基础上,采用连续人群流动模型分别对高原人群拥挤临界密度、人群运动速度减小时的人群密度和人群停滞状态时的最大密度进行测算,进而标定高原人群最大忍受密度为8.5人/m2。然后,选取雪顿节期间八廓南街人流短时间内高度聚集的状况进行拥挤状况评估,结果显示该路段人群密度为8.34人/m2,接近高原人群最大忍受密度,因此判定八廓南街存在拥挤事故风险。最后,依据基于层次分析法的高原人群拥挤感知影响因素分析结论,提出相应的调适行为措施,力求维护民族宗教节日期间高原城市公众正常的出行秩序。     

路基填筑引起水泥搅拌桩复合地基变形监测分析

针对目前水泥搅拌桩复合地基在路基填筑作用下变形特性研究不足的问题,依托我国海积软土地区某水泥搅拌桩加固铁路路基填筑施工案例,对水泥搅拌桩复合地基变形进行监测,分析路基填筑作用下水泥搅拌桩复合地基变形特性,并为路基填筑速率控制和水泥搅拌桩加固方案设计提供建议。研究结果表明:路基填筑作用下地基加固区压缩量占总沉降的56.1%,沉降速率最大为2.4 mm/d;素填土和淤泥层侧向变形显著,侧向变形速率最大为4.6 mm/d;路基坡脚7 m内、深度5 m以上地层受路基填筑施工扰动较大;坡脚侧向变形速率较地基沉降速率更接近于控制指标,填筑速率的控制应以控制坡脚侧向变形速率为主;本施工案例中水泥搅拌桩加固方案可满足各铁路类别的路基工后沉降的控制要求,类似工程中水泥搅拌桩设计应以控制路基填筑施工对邻近结构物的影响为主。     

基于离散-连续耦合的钢桥面铺装剪切模拟

层间剪切破坏是钢桥面铺装主要病害之一,为了对钢桥面铺装复合结构层间剪切行为进行研究,基于三维离散-连续耦合方法建立了钢桥面铺装复合结构仿真模型,分析得出30℃条件下钢桥面铺装层间剪切破坏行为的变化规律,分析剪切速率对钢桥面铺装层间剪切受力状态的影响。研究结果表明过高或过低的行车速度对钢桥面铺装层都不利。对比分析离散-连续模型与离散元模型模拟结果发现,离散-连续模型计算结果更加符合实际情况。     

Geometric calibration algorithm of polarization camera using planar patterns

Polarization pattern provides additional information besides spectral signatures. It can be used in many applications, such as navigation, defect detection and object identification. A novel polarization camera composed of four synchronized cameras is proposed, and it can realize real-time polarization measurement. This study particularly concentrates on the geometric calibration of the system. The projection model is analyzed and the multi-camera calibration algorithm is proposed. Firstly, each camera is calibrated separately using planar patterns, and then the geometric calibration algorithms are performed. Due to the geometrical constraint, a global optimization method results in smaller estimation uncertainties. A mean rotation error of 0.025° and a mean translation error of 0.26mm are achieved after geometric calibration. The images are rectified to establish a correspondence among cameras and are combined to acquire the polarization measurement. The polarization pattern of the skylight is measured by the system and the results are consistent with the previous studies.