基于VAR模型的港口群和区域经济协同发展比较研究

港口作为各个国家间交流的桥梁以及重要的内外贸易口岸,是拉动地区经济发展的重要引擎,不同产业结构对区域经济的影响存在差异,不同产业结构与港口经济的内在关系也有差异。以发展中国家和发达国家的港口群为例,发展中国家选取中国环渤海湾、长三角、粤港澳港口群为研究对象;发达国家选取日本东京湾、美国纽约湾港口群为研究对象,运用灰色关联度模型确定货物吞吐量和相关区域经济指标之间的关联度,运用VAR模型对港口和区域经济协同发展情况进行分析。研究结果表明,侧重不同产业链的港口群与区域经济的关联度和协同性不同。从发展规律来看,到一定阶段后,中国港口未来货物吞吐量增速将会放缓,政府和港口企业需准确预判并采取适当措施来协调港口与区域经济之间的发展关系,最后提出相应的政策建议,以供同人参考。     

基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化研究

文章针对城市交通信号控制中的动态路径优化问题,综合考虑相邻交叉口间距和路段交通饱和度两个参数的影响,提出了一种基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化算法模型,并通过仿真实验,对比分析了该算法模型的有效性。     

地下商城静压群桩施工对紧邻地铁车站影响的控制技术

介绍了上海轨道交通9号线二期工程6A标段——徐家汇地下商城向下加层工程中低净空条件下的静压钢管群桩施工对周边环境的影响。通过严谨、合理的施工工艺、压桩工序以及施工监测,确保了压桩施工的顺利进行,可供类似条件下的静压桩施工参考。     

应用粒子群优化算法改进无人船航行路径规划研究

在已开发的FR无人船的设计与实现背景基础上,针对其航线规划使用传统算法时易于困处局部最优、抗干扰适应性不够和控制精度不高等问题,应用粒子群优化算法来改进求解更优航迹。通过在粒子初始化时添加适应度函数加以修正改进,使路径种群在初始化有较高的有效性,从而增进算法的整体收敛速度和航迹跟踪精度。研究完成模型构建、算法优化、模拟仿真计算和试验验证。计算及试验结果显示,应用改进粒子群优化算法在复杂环境中,FR无人船能规避水面障碍物,逃离局部最小值点,准确到达设定点,收敛速度更快,满足及时响应的需要。     

大数据背景下的船舶管理风险评估

船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。     

土建项目群吊作业安全管理研究

本文基于某核电站土建项目群吊作业安全管理实践,对塔吊的合理布置及选型进行了阐述,对群吊作业的碰撞风险进行了分析,对土建项目群吊防碰撞方面的管理技术措施进行了总结,并对所选取的塔吊智能化防碰撞系统的运行机理和应用效果进行了论述。其群吊作业的安全性,不仅有效保证了土建项目的安全生产,也对其他同类工程群吊作业的安全管理有着重要的借鉴意义。     

基于ANN的船舶撞击高桩码头群桩损伤位置预测

本文采用有限元软件ABAQUS建立了船舶撞击高桩码头群桩的空间有限元模型。通过计算评估了撞击力、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下对群桩结构损伤位置的影响。基于人工神经网络(ANN)方法,对不同参数组合下的群桩结构损伤位置进行了预测,并对ANN方法的可行性进行了评估。     

基于侧斜的螺旋桨优化设计

螺旋桨的螺距、纵倾、侧斜、剖面参数等众多几何参数综合决定着螺旋桨的水动力性能,在进行螺旋桨优化设计的过程中,需要以这些参数为优化变量进行优化。本文以粒子群算法为工具,基于面元法理论,以侧斜为优化变量,推力系数为限制条件,敞水效率为优化目标,对螺旋桨进行优化设计。侧斜用贝塞尔曲线拟合方式进行表达,给定一定的变化范围,符合优化过程中的实际变化。对优化结果进行分析,螺旋桨敞水效率提高,同时改善了桨叶表面的压力分布,有利于延迟空泡的产生;优化桨在0-1的进速中敞水效率均比原桨提高。