一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。     

基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计

基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。     

集成上层建筑复杂开口群理论研究

以船舶集成上层建筑复杂开口群结构为研究对象,对多种可能开口方案进行有限元分析计算。详细讨论开口尺寸、开口间距与上层建筑壁板和加筋骨材峰值应力关系。参考典型船体结构局部应力计算经验公式形式,利用最小二乘法,拟合了加筋壁板及骨材峰值应力部分经验公式。此外,讨论设备重力和摇摆惯性力对结构峰值应力的影响。结果表明,利用典型船体结构局部应力计算经验公式形式能有效实现复杂开口群峰值应力经验公式拟合;设备重力及摇摆惯性力对开口群结构峰值应力影响不大。     

多技术集成智能船舶系统构建方法研究

对船舶系统构建中的集成技术进行研究,介绍计算机集成技术、信息集成技术以及智能集成技术。以智能集成技术为重点,给出一种多技术集成的船舶系统故障诊断方法。该方法将神经网络、模糊逻辑、遗传算法3种智能算法进行集成,利用神经网络的自学习能力与遗传算法的计算能力,使得船舶系统故障诊断方法收敛速度快,准确率高。     

人工智能的航迹控制方法研究

在船舶自动化和电气化的发展历程中,航迹控制作为一项非常重要的功能,正受到越来越多的研究。航迹控制系统中的核心部件之一自动舵,正向着高速化和集成化方向发展。由于海洋环境越来越复杂,天气变化多端,船舶的航行安全受到了更多的威胁,急需一种高性能的自动舵航迹控制系统。本文正是基于这项需求,开发出了基于人工神经智能算法的航迹控制方法,此算法具备了强鲁棒性、自适应性和高可靠性。从仿真结果看,本控制方法的性能优越,易于推广使用。     

辅助舱容量比较法自动校准装置设计

介绍了在常规船舶辅助舱容量计量工作方法的基础上,基于容量比较法原理,结合数据采集和现场控制等设备,并依靠虚拟仪器程序开发平台研制的辅助舱容量校准装置。系统设计以标准金属量器组为主要计量设备,通过研究控制阀门安装、管路连接、液位自动采集方式、量器组合算法、电气设备集成控制和软件操作系统的开发设计,实现了辅助舱容量校准过程程序控制和自动化操作。这样可在保证量值传递和容量校准可靠稳定的同时,提高辅助舱容量测量的工作效率,减轻计量人员的劳动强度。     

神经网络技术在汽轮机智能控制中的应用

世界船运业的不断发展使得船舶各种电气设备的能源和动力需求日益提高,汽轮机作为船舶主要的动力来源,也承担了越来越多的能源供给任务。而汽轮机控制技术也发生了许多新的变化,从传统的现场人力控制,渐渐发展成了计算机自动化控制。本文结合神经网络技术和PID控制技术,实现船舶汽轮机的智能化控制,此系统能够大大提高控制的水平和精度,对汽轮机的工况能够做到实时监控,很大程度上降低了故障的发生率,增强了系统的抗干扰能力,具有广阔的市场应用前景。     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。