舰艇作战指挥决策建模研究

从舰艇海上作战指挥的角度,首先分析了基于C^3I系统的作战指挥决策的信息流程,然后用结构化分析与建模方法,依次建立了作战指挥决策三类要素的模型：作战任务的布告板模型,决策目标树中子目标之间的关系与目标实现度模型;作战态势的状态模型与动力学演化模型;作战方案与协同动作计划的框架法模型、作战命令表描述模型。     

现代信息技术对未来航海的影响

从国际互联网（Internet),3S(GIS,GPS,RS)数字地球与数字海洋等信息技术的角度出发,分析了现代信息技术对未来航海的影响,论述了第的信息系统构架。     

SolidWorks与KeyShot联合在《机械基础》教学中的应用

针对《机械基础》课程中的教学难点问题,利用SolidWorks软件进行3D建模和动画制作,同时采用KeyShot软件进行高级渲染,制造逼真的情境,增强了课程内容的代入感和真实感,降低了学生的理解难度,增加了学生的学习兴趣。     

前处理废弃物零排放(3R化)技术

涂装前处理采用的是磷酸锌处理工艺,各工艺的排水和成膜时产生的磷化沉渣成为废弃物。介绍了从新开发的药剂着手减少沉渣和排水量的技术,以及将产生的排水污泥和沉渣作为原料再利用等前处理废弃物的3R化(Reduce、Recycle、Reuse)技术及其今后的课题。     

汽车用水性涂料开发

介绍了水性“湿碰湿”3层用涂料的开发思想、技术特征及与传统工艺的对比,并着重介绍了“湿碰湿”用水性中涂层漆的开发重点及评价方法。     

基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...     

丰田皇冠车加速无力

一辆丰田皇冠3.0轿车,在行驶过程中发动机出现加速迟缓、无力的现象,但这时若使发动机熄火后再重新起动,_上述现象就会消失,加速性能恢复正常,再继续行驶约10 km后,又会出现以上现象,并伴随发动机喘震声,而且其动力越来越小,直至熄火。如再次重新起动,发动机工作又暂     

皇冠车无法起动

一辆皇冠3．0轿车,原来工作一直正常,却突然出现发动机起动不着的故障。 到现场检查,发现发动机起动时无高压火花产生。简单检查熔丝和有关导线连接器,没发现问题,于是就将该车拖至我厂进行彻底检查。     

基于3D打印技术的无压载水船体型线设计系统

本文介绍了公理化设计方法,并基于公理化设计方法提出适合船舶3D打印的设计方法。分析了船舶3D打印需要的设计约束以及3D打印的实现目标,基于NURBS曲线提出了船体的数学型线设计方法。总结了无压载水船体结构,设计了基于3D打印技术的无压载水船体型线设计系统。     

新型涡轮增压直喷汽油机

世界上首个带涡轮增压的新型直喷汽油发动机已经问世,这款2.0LFSI(Fuel Stratified Injection,燃料分层喷射)发动机适用于大众集团生产的诸多车型,如奥迪A3、A4、A6和高尔夫GTI等等.世界著名的滤清器制造商曼·胡默尔公司参与了FSI项目的开发.曼·胡默尔公司不仅为新型发动机提供了进气系统模块,还提供了机油滤清系统模块和用于曲轴箱通风的二段式压力调节阀.