减小船舶轴系纵向振动的动力减振器参数优化

在船舶轴系中安装动力减振器是减小轴系纵向振动的有效方法,而对动力减振器参数优化的研究是有效控制振动的关键之一。基于达朗伯原理建立船舶轴系纵向振动数学模型,导出动力减振器响应位移的动力放大系数解析式,运用动力谐调消振理论求解最优固有频率比和最优阻尼比。然后针对特定频带内动力减振器的参数优化,以固有频率比与阻尼比为设计变量,选择两种目标函数,采用最大值最小化问题的直接搜寻算法得到动力减振器参数的最优值。比较和分析了各种计算方法得到的结果,并研究动力减振器各参数对船舶轴系纵向振动影响,为轴系纵向振动控制及动力减振器的设计提供理论了依据。     

Bayes小样本统计理论在舰艇导航装备维修中的应用

舰艇导航装备属于高精度、高可靠性、高成本的精密设备。为了解决大型导航设备在小样本条件下的维修性评估问题,研究了Bayes小样本统计理论在导航装备维修中的应用。根据导航装备维修时间的小样本数据,进行了数据的K-S检验,建立了导航装备的维修时间分布模型,运用Bootstrap方法对确立的模型进行参数辨识,确定了导航装备的平均修复时间、中位修复时间、最大修复时间等参数,结果表明Bootstrap方法的有效性和准确性。     

基于零样本学习的集装箱箱号识别系统研究

针对传统集装箱号识别方法对于新出现的没有标签的集装箱无法进行准确识别问题,介绍一种用于集装箱号自动识别的基于语义自编码器的零样本学习方法。该方法可实现对陌生集装箱号的准确识别;给出一种基于该方法的箱号识别系统及其智能视觉识别系统、后端集中管控系统、web前端系统组成,可为集装箱号识别解决方案提供参考。     

船撞桥最小二乘支持向量机预测方法

为了提高桥梁与桥区通航船舶的安全性,提出了一种船撞桥概率智能预测方法.以桥墩跨径、水流速度、水流方向与桥墩连线法线方向夹角以及航道弯曲度为系统输入,以单航次船撞桥事故率为系统输出,应用最小二乘支持向量机进行了船撞桥概率估算.结合实际航道,选择了长江和黑龙江上12座桥梁的洪水期、中水期和枯水期3个时段的样本数据进行验算,并与神经网络船撞桥概率估算结果进行对比.对比结果表明:支持向量机方法能准确地预报船撞桥概率,具有全局最优解,并且收敛性和学习效率均优于神经网络.     

具有低频特性的二阶非线性系统随机响应最大值预报

本文通过把级数展开法与Kac－Siegert方法相结合，克服两者的不足之处，得到了精确的（包括渐近情况）极值分布表达式，并在此基础上得到了在某一时间内对应于某一概率的最大值的估算式，此外还得到了在一次观测中最有可能出现的最大值的估算式。通过模拟计算，证明公式是可靠的，且线性理论已不再适用于这类非线性系统。     

散装船舶DWT预控与货物分配探讨

散装船舶装货速度快，而且大部分港口都有水尺限制。因此使用一种快捷、简单、准确的方法来保证装货量的最大值，加快装货速度，减少在港时间，同时又要确保船舶的安全有着重要的意义。     

锚链力实测样本的统计预报

锚链力的实测样本是一组均值不为零的随机信号，且存在着高，低频两种成分。它的预报方法以往有所不同。本文将总的锚链力实测信号的分解成高、低频两部分，分别作统计分析。对低频信号用威布尔超越概率作图求出最可能极大值，再与高频信号的正１／３有义值及预报力相加，作为总的最大值。     

夏季轮胎保养和行车安全系列

夏季轮胎保养有术 据不完全统计,高速公路46%的交通事故是由于轮胎发生故障引起的,而其中爆胎一项就占事故总量的70%。在日常生活中,造成爆胎事故的原因主要有气温过高,轮胎老化磨损、胎压异常、轮胎外伤、超速行驶等。夏季,地面储存的热量达到一年中的最大值,也是     

B型Q过程D型延拓的另一种实现

文献「２」中研究了Ｑ过程的Ｄ型延拓，本文从取定的向量α及Ｂ型Ｑ过程ｐ（ｔ）出发，从样本轨道上构造了一类马氏过程并且是Ｑ过程Ｘ（ｔ），它是Ｂ型Ｑ过程Ｄ型延拓的国一种实现，且证明方法是新的Ｘ（ｔ）取特例，即给出了「１」中广泛意义下的Ｄｏｏｂ过程的样本轨道。     

城市轨道交通时刻表优化技术框架及关键技术环节

时刻表优化技术是城市轨道交通运营管理所涉及的一项关键技术,其实施好坏直接影响到城市轨道交通运营的各个环节。针对当前实际运营过程中,列车时刻表的优化调整显著受制于断面客流预估精度的现状,借助城市轨道交通AFC(自动售检票)系统采集的乘客交易信息,提出了一种基于客流信息的城市轨道交通时刻表优化技术框架,并对其核心模块功能实现的关键技术环节进行了阐述,探讨了基于客流特性参数的发车模型。