船舶轴系校中计算中优化算法的应用

本文以常见船舶轴系布置为基础,建立轴系校中计算数学模型,采用智能微群优化算法数值求解该数学模型。并对某3000吨级海监船进行轴系校中计算,结果表明智能微群优化算法求解出的轴系校中参数满足中国船级社相关规定的要求,该方法可以在轴系校中计算中推广使用。     

大型豪华邮轮结构设计的难点及对策分析

简述了大型豪华邮轮的结构特点,介绍了大型豪华邮轮的特殊要求,指出了结构设计中存在的困难和问题,研究了解决困难的对策和方法,对于大型豪华邮轮的结构设计,关键在于特定结构设计水平的提升,薄板加工焊接变形的控制,振动和噪声的预防,结构细节的处理,结构与设施的协调等。     

破冰型大型航标船线型开发设计及破冰阻力评估研究

结合北海航海保障中心大型航标船的破冰功能需求,为本船选取合理的推进功率,对本船具有破冰功能特点的线型设计进行分析论述,同时运用破冰阻力经验公式对本船在一定冰厚和航速下的破冰阻力进行估算,结合冰池试验结果对破冰阻力数据进行对比分析,并进行冰区航行的快速性评估。     

燃气轮机发电机组并联优化设计

本文分析了某船的燃气轮机发电机组的调压和调频调载原理,以及在双机并联运行时的无功分配和有功分配原理,针对两舷电站的发电机组不能长时间并联运行的局限性,提出发电机并联优化设计方案：通过增加一套均压/均功连接控制器以及修改少量接线,而无需修改原系统的软件,使任意并联发电机组之间均可进行有效的无功功率和有功功率平均分配,从而能够长时间并联运行,提高供电生命力。     

基于CATIA V6的某液化气船货舱区结构建模模板研究

在采用MarkIII货物维护系统的超大型乙烷运输船（VLEC）的结构设计中,基于CATIA V6对货舱区建模模板进行研究,后续的相似船型可直接通过调用建模模板来实现快速构建货舱区结构模型,而以此建模模板为基础的结构模型可在建模后期通过修改预设的参数而进行快速变换,从而与其相关联的其他结构（如横向构件等）可自动进行更新。建模模板的研究可提高CATIA V6中结构建模的效率,也为规范结构建模策略提供参考。     

小区雨污混接改造设计探讨

城市水环境治理, 重点在源头, 由于早期设计不合理、施工不规范等历史原因,现状小区内部雨污水排放无序,造成小区内部环境不佳、 市政雨污水管网及污水处理设施不能充分发挥效益。在国家及各地区大力改善水环境的背景下, 以上海某区雨污混接改造工程为案例,结合设计及施工过程中遇到的情况, 回顾总结小区内部雨污混接存在的问题, 提出相应的解决措施。     

大型集装箱船绑扎桥结构优化设计

为有效降低大型集装箱船的空船重量,针对绑扎桥结构轻量化设计进行研究。以某14500TEU集装箱船为研究对象,根据船级社规范要求针对结构设计方案进行有限元计算分析,依次从剪力墙布置、立柱设置和局部尺寸优化等三个层次对原始方案进行优化设计。研究结果表明,优化方案在满足船级社规范要求、保证堆重指标的同时有效降低了绑扎桥的结构重量。本文的设计思路和优化方法可以为今后大型集装箱船绑扎桥的结构设计提供一定参考。     

汽车全塑前端模块结构优化设计

随着塑料材料性能的日益提升,汽车零部件塑料化是汽车轻量化的主要手段之一。文章针对某车型的全塑前端模块结构,根据前端模块的性能指标,利用仿真分析完成前端模块的优化设计,在前端模块性能基本不降低的前提下,整个结构优化实现重量降低10%左右,最终达到降低零件重量和成本的要求。     

汽车远程智能控制的研究

为满足人们对汽车更加智能化,人性化的需求,基于全球定位系统(GPS),人工智能技术以及智能手机控制技术等实现汽车的远程智能控制。文章将从国内外汽车智能控制发展现状,汽车远程智能控制如何实现,需要运用的技术点出发进行阐述,如何实现对汽车远程智能控制,以及实现汽车远程智能化控制后带来的便利进行描述。文章主要从汽车如何实现远程智能控制相关技术问题,以及其优缺点和未来发展前景。充分展现人工智能时代带来的便利,促进汽车自动驾驶的时代的到来。     

Spatiotemporal influence of land use and household properties on automobile travel demand

Understanding the patterns of automobile travel demand can help formulate policies to alleviate congestion and pollution. This study focuses on the influence of land use and household properties on automobile travel demand. Car license plate recognition (CLPR) data, point-of-interest (POI) data, and housing information data were utilized to obtain automobile travel demand along with the land use and household properties. A geographically and temporally weighted regression (GTWR) model was adopted to deal with both the spatial and temporal heterogeneity of travel demand. The spatial-temporal patterns of GTWR coefficients were analyzed. Also, comparative analyses were carried out between automobile and total person travel demand, and among travel demand of taxis, heavily-used private cars, and total automobiles. The results show that: (I) The GTWR model has significantly higher accuracy compared with the Ordinary Least Square (OLS) model and the Geographically Weighted Regression (GWR) model, which means the GTWR model can measure both the spatial and temporal heterogeneity with high precision; (II) The influence of built environment and household properties on automobile travel demand varies with space and time. In particular, the temporal distribution of regression coefficients shows significant peak phenomenon; and (III) Comparative analyses indicate that residents’ preference for automobiles over other travel modes varies with their travel purpose and destination. The above findings indicate that the proposed method can not only model spatial-temporal heterogeneous travel demand, but also provide a way to analyze the patterns of automobile travel demand.