某集装箱船推进性能的数值预报

分析了船体兴波作用对推进性能的影响,提出将兴波计算从自航船模流场计算中分离的简化计算模型,并研究了船模预报实船自航点和推进因子的数值方法,同时对KCS缩尺船模推进性能进行了预报,预报结果与试验吻合较好.通过对6条不同缩尺比的KCS自航船模的计算,分析了尺度效应对推进性能预报的影响.     

合裕线湖区航道尺度的计算分析

根据合裕线航道整治工程中湖区航道特点,分析了影响湖区航道尺度计算的各种因素,提出在设计代表船型（船队）选定后,湖区航道尺度应重点考虑航行漂角、船舶交会时船吸现象、船舶航行下沉量和风浪变化等因素,可为湖区航道整治工程设计提供参考依据。     

大型油船横向结构优化设计

大型油船较之一般油船的横向结构受力大,在整个舱段优化设计中必须考虑横向结构的优化问题。将横向结构简化成T型材,从DNV(挪威规范)中提取相应的约束条件,以单个横向结构重量最轻为目标函数建立数学模型,采用变尺度混沌算法对其进行优化设计。     

基于PReNet和YOLOv4融合的雨天交通目标检测网络

为提高恶劣雨天交通环境下车辆目标检测精度,提出一种基于PReNet和YOLOv4融合的深度学习网络DTOD-PReYOLOv4,融合了改进的图像复原子网D-PReNet和改进的目标检测子网TOD-YOLOv4;将多尺度膨胀卷积融合模块和添加了挤压激励块的注意机制残差模块引入PReNet,获得的D-PReNet可更有效提取雨纹特征;使用轻量化的CSPDarknet26代替YOLOv4骨干模块CSPDarknet53,为YOLOv4的颈部路径聚合网络模块添加复合残差块,同时采用k-means++算法取代原始网络聚类算法,获得的TOD-YOLOv4可在改善交通小目标检测精度的同时进一步提高检测效率;基于构建的雨天交通场景车辆目标数据集VOD-RTE对DTOD-PReYOLOv4进行了验证。研究结果表明：与当前YOLO系列主流网络相比,提出的DTOD-PReYOLOv4对原浅层ResBlock＿body1叠加残差块,可以更好地提取分辨率较小的特征;对原深层ResBlock＿body3、ResBlock＿body4和ResBlock＿body5进行裁剪,获得ResBlock＿body3×2、Re...     

泉溪大桥通航尺度与通航条件研究

泉溪大桥于琼江、涪江交汇口以上约75 m处跨越琼江,桥位河段船舶通航条件复杂。文中建立了工程河段贴体正交坐标系下的平面二维水流数学模型,并利用该模型进行拟建大桥通航论证研究;分析了拟建泉溪大桥的通航净空要求及该河段的通航条件要求。     

高速双体客船的实尺度数值分析及验证

为了研究高速双体船实船数值模拟的可行性,以某高速双体客船为例,利用商业软件STAR-CCM+生成重叠网格和六自由度模型（DFBI）,进行相关设置后开展实尺度的数值模拟计算。对比模型试验预报和实船试航试验修正后的结果表明,实尺度数值模拟的预报结果精度较高,可用于工程计算。     

受长江回水顶托的龙透关沱江大桥通航净空尺度的论证研究

根据流滩坝枢纽坝下、沱江河口洪水位及李家湾水文站洪峰流量分析了长江回水顶托对沱江河口段水面比降的影响,采用流滩坝枢纽坝下一般受顶托影响和不受顶托影响的水位流量关系曲线和相应比降分别推求了龙透关沱江大桥受顶托影响和不受顶托影响的3 a一遇洪水位,应用二维水动力数学模型SMS对上述2种工况进行数值模拟,分析论证受长江回水顶托的龙透关沱江大桥通航净空尺度。     

论美东太平洋航线特点和ETA保留尺度

“新重庆”轮4051TEU集装箱船舶(交船年月2003年7月15日;船长263．23m,船宽32．2m;夏季满载吃水12．52m;总吨41482;净吨24001;主机最高服务转速100RPM;服务船速24kn),服务航线：美东航线。E21A航次吃水为前11．90m;后11．95m。     

基于点特征和边缘特征的无人机影像配准方法

为解决变形较大的无人机影像配准问题,提出了点特征和边缘特征相结合的配准方法.用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取点特征,完成影像的初步配准,并通过多项式函数对影像进行粗校正.在此基础上提取影像的边缘特征信息,根据距离相似性对边缘特征信息进行配准;依据色彩能量差筛选点特征信息配准结果和边缘特征信息配准结果,采用小面元微分校正的方法对变形影像进行校正.实验结果表明:提出的配准方法能够弥补点特征配准方法和边缘特征配准方法的不足,其配准的鲁棒性提高10%左右,可以较好地完成变形较大的无人机影像配准.      

基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合

通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。