未来城市交通技术发展与创新 ——“交通7+1论坛”第五十二次会议

随着移动互联网、大数据和人工智能等技术发展,城市交通系统中涌现出“共享交通”“需求响应式出行服务”“无人驾驶”“城市交通大脑”等新兴的交通工具、服务模式和管理手段,未来交通系统将面临创新发展的机遇,并对传统交通行业带来巨大挑战.本次论坛以“未来城市交通技术发展与创新”为主题,分析了预约交通系统的发展前景,探讨了超级交通仿真系统的相关核心技术,分析了无人驾驶的发展、挑战及仿真技术,说明了大数据和人工智能技术在城市智慧发展中的作用与运用要点.     

大俯仰角时的潜艇目标强度研究

大俯仰角时的潜艇目标强度是自顶向下攻击的水中兵器所需要的重要目标特性数据,而该类目标特性数据难以测量.为此,以多亮点模型为理论基础,通过仿真方法研究了大俯仰角情况下的潜艇目标强度.从研究结果可知,在正横方位上,潜艇目标强度与俯仰角无关;在其他方位上,当照射角相同时,俯仰角越大,目标强度值也越大;当俯仰角为90°时,潜艇的目标强度与声波的照射角无关.研究结果与潜艇的物理结构特性相吻合,对水中兵器的科研与试验具有一定的参考价值.     

舰船开孔流动噪声控制措施研究

基于计算流体软件,采用大涡模拟方法计算了给定来流速度条件下表面开孔的非定常流场,分析了流场的非定常流频谱特性,采用边界元方法模拟了噪声源特征,对各种流动噪声控制措施进行了对比分析.计算结果表明,开孔形式的改变会直接影响流噪声的水平,设计结果可以为舰船流水孔的降噪设计提供参考.     

船岸一体AUTONET新样机的研制

船岸一体大数据池是新时代的需求,市场上已开发不少采用欧美通信制式的试验系统,但至今未批量应用,主要有4个原因：1）卫星通信传输带宽流量太大,卫星资源远不够用;2）由于卫星成本是天文数字,经济上不可行;3）船岸一体大数据需要视频图像数据传输,流量成本巨大;4）船岸一体大数据需要高性能传输高速大容量,数据响应要达到毫秒级,以有效实现无人驾驶及智能控制,而旧通信制式系统性能远达不到要求。文章对招商局邮轮制造有限公司创新研制的广播同步及数字孪生制式的船岸一体AUTONET新样机进行介绍。船岸一体AUTONET新样机采用“单船30个摄像头+音视黑匣子+雷达+电子海图+一万个实时数据传输”的配置,数据响应为毫秒级,单平台容量达到1.3亿,样机所需卫星带宽小于256 kb,相较于通信制式的样机减少数百倍。船岸一体AUTONET新样机能够实现新时代的船岸一体大数据、无人驾驶及智能监控管理的需求,性能达到国际先进水平。     

内河钢构件防腐现状及存在问题分析

从内河防腐环境特点出发,现场调研实际内河港口防腐涂层破坏问题,结合目前港口钢构件防腐涂层性质、工作环境及破坏特点,系统分析并指出：目前内河钢结构防腐涂层失效问题主要受控于大气和水环境污染以及大流速含沙水流对防腐涂层的磨蚀,且以磨蚀破坏为主,并有针对性地提出了进一步研究的思路。     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

水下航行器头部流噪声性能数值模拟研究

流噪声的降低对水下航行器的隐蔽性提升、主动声呐系统探测能力的提高具有重要意义。首部作为水下航行器主要构成部分,其线型设计的优劣直接关系到流噪声性能和声呐系统工作环境的好坏。基于大涡模拟(LES)的流场计算结果,采用ACTRAN这一声学软件对2种不同头部线型、不同速度、不同攻角、不同监测点处的流噪声性能进行研究。分析研究发现,水下航行器流噪声能量主要集中在低频段,随着速度的增大而增大。在速度、攻角相同的情况下,头部端面半径小、头部长度较长的模型具有较好的流噪声性能。在同一模型下,头部驻点处的流噪声比头部端面一定半径处任何点的流噪声要小。将数值模拟与水下航行器流噪声特性水洞试验研究进行对比,两者得到的结论一致。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

云计算平台中大规模电子航海信息全局监控系统

在大数据环境背景下,针对传统船舶电子信息监控系统,存在多样数据融合性计算能力差,数据多样整合处理时间长,导致出现全局监控力不足的问题。基于大数据处理技术,提出基于大数据融合的船舶动态电子信息全局监控系统设计。根据大数据融合的技术要求,创建船舶多样数据采集融合架构,通过搭建的硬件对船舶多项数据进行采集,配合引入的纵深融合算法,利用大数据融合技术对采集的多样数据进行深度融合计算,实现信息全局一体化监控。通过对比实验数据,证明设计的监控系统,在解决传统监控系统数据融合问题上,具有显著效果,满足设计需要。     

机械排烟控制航母机库火灾烟气运动大涡模拟

航母机库火灾是影响航母安全的重要因素。为研究航母机库火灾防护与控制技术,采用低速气流运动控制方程组和湍流燃烧大涡模拟方法仿真分析机械排烟条件下航母机库油料火灾的蔓延与烟气运动规律。结果表明：针对本算例机库几何尺寸和油池火规模,机械排烟量介于300~600 m3/s,不仅会增高热烟气层高度、降低下层烟气温度,还会降低火源附近的热流密度;当机械排烟量不超过600 m3/s时,采用机械排烟对油池火蔓延的强化影响不显著;机械排烟使热烟气排出温度明显增加,选择风机需要考虑耐温要求。