无线技术在现代集装箱堆场中的应用

无线系统通过实时传递各类作业信息,优化堆场业务流程,从而带来现场作业及管理革命性的改变,理想状态下可实现堆场无人化作业。     

浅谈状态监评系统在桥式抓斗卸船机SU5上的运用

文中从维护桥式抓斗卸船机的性能着手,通过传感器技术、电子技术、计算机及其网络技术、信号处理技术、数据库技术、故障诊断技术和起重技术等运用,对港口桥式抓斗卸船机的振动、温度、应力、工位等综合的监测和分析实现卸船机的状态监测。该监评系统对港口设备科学的保养维护和使用有较好的指导作用。     

船舶轮机管理的几点思考

轮机设备相当于船舶的心脏,为船舶提供动力支持,其是否处于正常的技术状态和运行状况将直接决定着船舶运营的安全与效率。因此,船舶轮机管理工作成为船舶管理的重中之重。     

基于多块混合网格方法预报螺旋桨非正常工作状态时的水动力性能

运用多块混合网格,结合RNG k-ε湍流模型对非正常工作状态下的螺旋桨水动力性能进行了计算研究。模拟了某型螺旋桨在锁死情况下,螺旋桨表面受力随进速的改变而相应的变化规律;同时,把滑移网格技术和动网格技术运用于模拟自由旋转螺旋桨的水动力性能计算中,获取不同进速下螺旋桨的临界转速和表面受力情况。在文中把采用CFD方法计算的结果与采用经验公式计算的结果进行了对比分析。从对比结果可知,采用CFD方法可近似地获得非正常工作状态下的螺旋桨水动力性能参数,而且可以较真实地模拟流场特性,获取流场信息,相对于经验公式的计算方法存在自己的优势。     

高强钢锥柱结合壳焊接残余应力的数值模拟和试验研究

高强度钢在船舶生产建造过程中已得到广泛应用.高强钢的焊接常常伴随着较大的焊接残余应力,直接影响到船体结构的安全及使用寿命.文章首先基于有限元分析软件ANSYS,利用其APDL语言开发了相应的焊接程序,对高强钢锥柱结合壳模型凸锥处环焊缝的焊接过程进行模拟,得到焊接残余应力的大小和分布;然后采用X射线无损检测方法对焊缝区域进行残余应力测量.结果表明:数值模拟结果与试验测量值是相吻合的,在焊缝焊趾处存在着较大的焊接残余应力,在熔合线外,随着距焊缝中心线距离的增加残余应力值迅速下降.     

3D可视化设计在船舶航行状态监控系统中的应用

为打造具备全面、可视化显示能力的船舶航行状态监控系统,设计基于3D可视化的船舶航行状态监控系统。首先采集航行环境信息,计算船舶碰撞风险度,使用基于3D可视化设计的航行状态显示模型,将航行状态信息,全方位显示于3D可视化显示模块的界面之中,并对计算的风险度信息进行突出标识,实现船舶航行状态的远程、三维、可视化监控。经测试可知,此系统可以全面显示船舶的三维航行环境信息,且碰撞风险信息清晰突出,优化了船舶航行状态监控的全面性与可视化性能。     

舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术

为了解决单一信息源带来的网络安全状态感知误差高的问题,研究舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术。构建舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知框架,通过多源网络安全状态信息采集单元获取5G网络安全状态信息,融合处理单元利用层次量化评估方法对其作标准化等处理后,获得5G网络安全态势样本数据集,将其作为基于Att-GRU的5G网络安全状态感知模型的输入,利用鲸鱼优化算法实现模型参数的寻优,输出为5G网络安全态势预测结果,依据预测结果与实际结果的差值计算5G网络健康度,通过还原单元对预测结果作累减反归处理,获得5G网络安全态势值,并与设置阈值作对比,实现舰船通信系统5G网络的多维度安全状态感知。实验结果表明：该技术可实现5G网络安全状态感知,神经元个数为35、批处理规模为1.2时,5G网络安全状态感知模型性能最优;5G网络安全态势预测的平均适应度与最优适应度相贴近。     

基于改进支持向量回归的船用机械零部件寿命估计

船用机械零部件退化的敏感特征难以提取,导致其寿命估计均方误差增加。为此,设计一种基于改进支持向量回归的船用机械零部件寿命估计方法。采用小波变换法去除全寿命周期数据噪声,提取零部件退化的时域特征,利用集合经验模态分解获取频域特征。经主成分分析法完成特征降维处理后,确定机械零部件退化的敏感特征。采用考虑莱维飞行机制的改进蚁狮优化算法寻求支持向量回归模型最佳参数。将提取到的敏感特征输入至改进支持向量回归模型中,得到船用机械零部件寿命估计值。实验结果表明,当步长为6时,支持向量回归模型的均方误差指标最小、决定系数指标最大,可实现机械零部件寿命精准估计。     

基于地图API技术的道路拥堵点交通运行状态分析

以东阳市老城区为例,提出应用地图API技术进行道路拥堵点交通运行状态分析的一般流程。首先,按照一定时间间隔分别截取研究范围的实时路况地图,根据路况颜色和持续时间识别道路拥堵点;其次,将研究范围划分成一定数量的网格,利用地图API技术批量获取各网格中心至拥堵点的预估通行时间,评估当前时刻下拥堵点的可达性;最后,获取堵点周边道路各时段的平均行程速度,评估道路运行状态的时间变化特征。通过地图API进行道路堵点识别和运行状态分析,能够大大减少研究者的前期工作量,为后续研究分析提供相对准确的基础数据。     

基于GA-KFCM算法的高速公路交通运行状态评价研究

为提升高速公路交通运行状态评价的效果,提出GA-KFCM(genetic algorithm-kernel fuzzy C-means,基于遗传算法改进的核模糊C均值)聚类算法,并结合实例数据对不同方案的分类效果开展验证分析。首先,分析高速公路交通运行状态评价的范围及等级;然后,提出核函数改进的KFCM(kernel fuzzy C-means,核模糊C均值)聚类算法。在此基础上,采用遗传算法弥补初始化聚类中心随机的缺陷,考虑到在选取不同参数时判别模型的差异较大,结合实例数据对改进前后模型的交通运行状态开展聚类分析,并采用综合指标评估不同试验方案的优劣。试验结果表明：与FCM(fuzzy C-means,模糊C均值)聚类算法相比,GA-KFCM算法的聚类效果提升5倍左右;三维交通参数的交通运行状态判别可靠度最高。