基于卫星重力时变重力场的陆地水储量变化研究

利用卫星重力技术监测全球陆地水储量变化（TWSC）兼具重要的实用价值和科学研究意义。基于GRACE(Gravity recovery and climate experiment)时变重力场模型研究了2002—2020年全球部分流域水储量变化,并探讨了气候和人为因素对区域水储量变化的影响。研究结果显示：地理区域相近流域的水储量时间序列具有相似的周期和振幅,而位于南北半球的临近流域水储量变化则呈现了相反的周期信号;墨累-达令流域内的水储量受到降水和蒸发共同影响,而印度河-恒河流域由于过度抽取地下水造成流域水储量不断下降;亚马逊流域内的GARCE和GLDAS (Global land data assimilation systems)反演水储量变化的相关性达到0.86,同时发现GRACE在探测区域干旱事件方面有独特的优势。     

山区双车道公路机动车碰撞事故严重度致因比较分析与预测

以云南山区双车道公路1740起碰撞事故数据为基础,将事故数据分为机动车与机动车、机动车与摩托车、机动车与非机动车3种类型,事故严重度划分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,分别用部分优势比模型和有序Logit模型建立3类机动车碰撞事故严重度分析模型,对比分析不同等级事故的显著影响因素和模型的预测准确率,分析部分...     

大型舰船姿态运动极短期预报的一种AR算法

本文提出并严格地证明了一种AR模型的预报算法,利用该算法可对大型舰船运动姿态进行预报,在物理仿真系统中取得满意的结果。     

惯导系统初始对准自适应参数选取法研究

平台式惯导系统的初始对准,为进入导航状态提供必要的初始条件,主要的性能指标是对准精度和时间。本文提出了一种新的变频带对准法的三阶调平系统,在对准过程中,系统的带宽能适应调平过程中信噪比的变化,从而使性能达到最优,经理论分析和仿真研究表明,这种新方法比经典方法,调平速度快而且提高了水平陀螺测漂及方位角的估值的精度。     

SOFM和HMM在旋转机械升降速全过程故障诊断中的应用

HMM模型是一个处理非平稳时间序列的统计模型。针对旋转机械升降速过程振动的特点,本文提出了利用SOFM神经网络对振动信号进行矢量量化,并用量化后的序列训练HMM模型,利用该模型对旋转机械升降速过程进行故障诊断。实验证明该方法是比过程的一种有效的诊断手段。     

一种应用机理模型和SOM神经网络的液体火箭推进系统实时故障诊断方法

为了解决液体火箭推进系统实时故障诊断的问题,提出了一种应用故障机理模型和SOM（Self-organizingMapping）神经网络的实时故障诊断方法。其基本过程是先建立所研究对象的故障机理模型,通过计算机仿的办法获得液体火箭推进系统可能的故障模式及故障数据库,然后利用SOM神经网络的自组织特征映射功能建立非线性的故障模式识别器,完成对系统的实时故障诊断。从而解决了单纯依靠故障机理模型进行诊断时所遇到的实时性问题和单纯依靠SOM神经网络诊断时所遇到的故障样本获取问题。本文给出的故障诊断结果表明所提出的方法是有效的。     

受腐蚀混凝土结构的随机腐蚀损伤

在一些特殊环境（如海洋、化工环境）下,由于环境中存在的大量腐蚀性介质（如氯离子）,将对在服役结构造成一定的腐蚀损伤,进而影响结构的安全性和耐久性。本文基于实际受腐蚀结构的检测研究,采用随机理论,建立了受腐蚀结构的随机腐蚀损伤模型,以便进一步的可靠性评估及剩余寿命预测。     

中国——澳大利亚航线介绍

中国至澳大利亚航线是我国远洋船舶经常航行的航线,作者结合对澳大利亚各港航行的实践经验,参考有关航线设计资料,从中总结出4条主要航线及其航行注意事项。     

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。     

柴油机磨粒参数的灰色关联分析及预测

该文根据紫油机时间序列磨粒形状参数,应用灰色系统理论进行关联分析,并用GM（O,N）模型进行磨损趋势预测,在实际应用中证明这一方法是有效的。