基于大冷量斯特林低温制冷机仿真及试验

斯特林制冷机是一种结构紧凑、效率高、可靠性高的回热式制冷机。文章利用Sage软件对斯特林制冷机进行数值模拟,并对整机进行试验研究,以确定各工作参数和各部件几何参数对制冷性能的影响,并对该制冷机在深冷温区的制冷量进行理论预测。通过试验,初步可知无负载制冷温度为70 K;110 K时,获得507 W的制冷量,制冷机相对卡诺效率为21.3%。试验结果显示,试验机各缸存在最佳频率,且随着充气压力的提高,制冷效率也随之提高。由此可知,更换回热器结构能进一步提高斯特林制冷机的制冷效率。     

振冲密实法处理吹填地基的两个关键技术问题

应用振冲密实法处理大面积吹填砂地基时,常会遇到两个关键技术问题:1)如何将疏浚吹填料的细粒含量控制在15%以内; 2)深层水下地基处理时难以一次振冲至目标深度。为此,结合2个海外振冲地基处理工程,开展技术对策研究。检测结果表明:所提技术对策能较好地解决上述振冲密实处理吹填地基的关键技术问题。     

涌浪作用下岛式防波堤堤顶高程设计

岛式防波相对于常规的接岸式防波堤结构,其功能更为简单明确,即为单个码头提供掩护。在考虑到工程的整体经济效益,满足其特定使用功能的前提下,岛式防波堤堤顶高程设计标准可适当降低。基于实际工程项目,采用欧标计算防波堤堤顶越浪量及防波堤堤后有效传递波高。根据越浪量及有效传递波高的控制要求,确定岛式防波堤堤顶高程,并通过物理模型试验对岛式防波堤堤顶设计高程进行验证。     

不规则波作用下带挑檐直立堤爬高与越浪量试验

通过物理模型实验,对带挑檐直立堤在不规则波作用下的爬高和越浪量进行观测,分析墙顶超高、挑檐宽度以及波坦等影响因素。结果表明:直立堤波浪爬高主要与波高有关,周期影响不大;堤顶超高、挑檐宽度和波坦是直立堤越浪量的重要影响因素,但挑檐宽度对直立堤越浪量的影响程度与堤顶超高有关。根据试验结果,提出了直立堤波浪爬高和越浪量计算方法,为实际工程设计提供参考。     

某半潜式钻井平台制淡量不足原因分析

某半潜式钻井平台采用利用柴油机缸套水废热的蒸发式制淡装置,在该平台的作业区域发生变化后,发现制淡量明显降低。文章从设计原理和现场测量数据两方面分析得出制淡量不足的原因,并提出相应的解决方案。     

光伏微网SCADA系统的混合通信组网设计

本文提出光伏微网SCADA系统的有线及无线混合通信组网方案。综合考虑通信的速度要求和通信设备的建设维护成本,在不同的场合使用不同的通信方式。比如,在通信线路铺设以及维护等综合成本较低的场合,使用有线的方式通信;在有线通信搭建综合成本较高的场合,采用无线的方式通信。对通信速度要求较高的场合,有线通信通过工业以太网,无线通信通过Wi-Fi技术实现。在此原则上进行硬件与软件上的设计,最终将系统应用于光伏微网发电系统中进行实际测试。实验结果表明,系统运行良好,通信网络性能稳定,满足系统需求。     

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。     

舰船监控网络入侵的实时检测研究

传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。     

海上视频监控系统组合相似度图像智能识别方法

在海上防御中,准确识别目标物体具有重要的现实意义。为此,针对2种传统图像目标识别方法存在的精度问题,研究一种海上视频监控系统组合相似度图像智能识别方法。该方法主要分为3步骤,首先对海上监控系统采集到的图像进行预处理,包括图像灰度化、图像平滑去噪、图像增强、图像分割等,然后利用HOG特征提取算法对处理好的图像进行特征提取,最后通过距离公式计算目标特征与数据库中相似性评价标准之间的相似度,完成相似度匹配,实现目标识别。结果表明:与基于K-means聚类、CNN模型等2种传统图像目标识别方法相比,利用本方法编程的软件程序进行25000个海上目标识别,识别准确性分别提高8.1%和7%,提高了海上防御的安全性。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。