面向智能船舶的容错卡尔曼融合估计方法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素导致的一个或数个传感器产生随机间歇性故障从而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计1种基于四分位滤波的容错方法,并针对该方法导致的观测时滞问题设计1种预报方法,提前预报观测值,进而抵消容错方法导致的时滞问题。此外,针对多传感器之间的互协方差难以准确估计的问题,采用CI融合估计方法进行融合估计。为验证算法的有效性和融合估计的精度,对带有间歇性故障的两传感器系统进行仿真试验,并与按矩阵、按对角阵和按标量3种分布式融合估计方法得到的结果进行对比。4种方法的均方误差系数大小对比结果显示,对于带间歇性故障的多传感器系统,设计的融合滤波不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度。     

BIM技术在深圳机场三跑道填海工程设计中的应用

针对BIM技术在填海工程设计中的应用,深圳机场三跑道填海工程设计中采用AUTODESK平台,以基于云端的协同平台进行协同设计,将各专业更加紧密地联系在一起,解决了传统设计的沟通、协调难题,且根据勘察资料创建三维地质模型,并采用Civil 3D软件进行基槽和海堤施工图设计,提高设计效率及精度,为BIM技术在水运行业的推广及应用提供借鉴。     

75000t散货船阻力预报方法研究

在75000t散货船的设计建造过程中,主机的选型和功率的确定至关重要,这都取决于船舶在静水中以一定航速航行时的阻力值。本文对船舶阻力研究的三种方法,经验公式估算、船模试验和CFD数值计算进行介绍,并以75000t散货船为例讨论三种方法的预报阻力的可行性,以供设计者参考。     

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型．预报结果表明：预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值．     

交通事故侦测中占有率的改进灰色预测

在交通事故侦测的统计预测算法中引入灰色理论的实践证明，灰色预测是占有率短期预测的可行方法，同时二重估计改进的预测方法可合理地提高交通事故预测的准确性。     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

地质雷达在上三高速公路护面墙检测中的应用

上三高速公路K224+720 ～ K225+020左山体自2008年以来,每逢大雨,该山体第二级坡面的长约20m范围内有局部泥沙从泄水孔带出,在对护面墙及碎落台的跟踪检查中,由于局限于目前管理单位的检测设备,未发现空洞、变形.为确保高速公路的安全畅通,此次采用地质雷达对该山体的护面墙进行检测,可快速了解护面墙的厚度、密实度等质量情况.     

综合超前地质预报在熊洞湾隧道施工中的应用

采用"平导超前,物探先行,钻探验证,综合分析,反馈施工"的综合超前地质预报方法,及时、准确地监测熊洞湾隧道的地质状况,弥补了勘察设计对地质资料的遗漏,指导在断层、煤层、瓦斯、煤窑采空区、岩溶等不良地质段的隧道施工,保证隧道施工的安全和进度.     

铁路客运专线地质勘察问题探讨

研究目的：随着客运专线技术标准的提高，要求更深入地研究地基变形问题，加强地质勘察工作，不断提高地质勘察水平。 研究方法：从客运专线与Ⅰ级铁路的技术标准出发，分析研究客运专线的变形要求和地质勘察的特点，论述提高地质勘察精度的必要性和采空区岩体移动角的取值，并讨论松软土的定名。 研究结果：在Ⅰ级铁路地质勘察要求的基础上，客运专线地质勘察应加深加密勘探孔，做好综合分析和沉降观测，针对采空区岩层移动角的选择提出了新认识，分析了定名松软土的不利因素。 研究结论：客运专线技术标准的提高，需要认真考虑地基土的变形问题，应充分分析区域地质条件，重视现场沉降观测。客运专线的采空区岩层移动角应选用更小的角度或者比较安全的边界角；对于土体分类不应增加松软土的定名。     

高密度直流电测法超前地质预报技术

研究目的:复杂的岩溶隧道易发生突水突泥安全质量事故,为了对隧道前方地质富水状况进行准确的探测,给隧道安全、快速施工提供超前地质依据。研究结果:通过结合水平超前钻探验证,证明在岩溶隧道依靠高密度直流电法对岩溶富水情况探测较为准确,为防止隧道发生突水突泥,保证安全、快速施工提供了有力保障。