基于ABAQUS盆克特2号大桥钢梁施工方案分析

在盆克特2号大桥钢梁施工方案比选中运用ABAQUS有限元软件分析各施工方案下钢梁整体应力、位移分布情况,由具体数据定量探讨不同施工方案对钢梁施工精度控制、安全风险把控、成桥承载量等的影响,并由此选出最优方案。分析结果显示,分步吊装方案较顶推方案可提高钢梁耐久性及抗疲劳性能;组合梁吊装可避免钢梁应力集中,提高成桥载重量。经综合比选分析后选定组合梁吊装方案为最优方案。     

地面谐波治理装置的研制及工程应用

提出了一种交流牵引网谐波治理地面方案,通过有源滤波装置和无源滤波装置分别滤除牵引网的低次和高次谐波电流,同时还兼有对牵引网进行无功功率补偿的功能。对利用该方案研制的地面谐波治理装置进行了测试和实际应用,结果表明:其治理牵引网谐波及无功功率效果良好,可有效消除车网谐振风险。     

信噪比约束下舰船局域网络信号滤波算法研究

针对舰船局域网络信号的传输,采用回归法和伪迹减法无法消除噪声影响,导致信号传输效果较差,为了解决该问题,提出了信噪比约束下的小波分解重构滤波算法。通过分析脉冲回波中目标信号分布特性,可有效区分正常信号和受到噪声影响信号波形。设计离散序列小波分解流程,处理受到噪声影响的离散信号,使其输出主要信息,并获取信噪比增益,有效分离低频信号与噪声,由此完成舰船局域网络信号滤波算法研究。通过实验结果可知,该算法最高滤除效率可达到90%,保证舰船局域网络信号高效传输。     

自动识别系统AIS的信道抗干扰与噪声抑制技术

AIS系统是船舶导航、通信等功能的关键组成部分,通常,AIS系统采用VHF天线进行高频信号传输,这种信号传输方式往往受到电磁、杂波等干扰,降低信号传输的精度。针对这一问题,本文重点研究AIS系统的信号抗干扰和噪声抑制技术,建立AIS系统的干扰信号模型,采用匹配滤波算法对AIS系统的噪声干扰信号进行抑制,取得了良好的效果。     

RBF神经网络的舰船图像滤波融合

普通舰船图像滤波融合模型,不能兼顾滤波精度计算性与滤波容错性。为解决此问题,设计基于RBF神经网络的舰船图像滤波融合仿真模型。通过网络结构设计与网络学习方法设计,完成RBF神经网络的搭建;改进原有仿真模型算法、舰船图像多滤波融合形式,完成仿真模型的搭建。模拟应用环境设计对比实验结果表明,基于RBF神经网络的舰船图像滤波融合仿真模型,既提升滤波精度计算性与滤波容错性,也做到2种性能的兼顾。     

基于FPGA的水声信号数字下变频的实现

随着声呐信号处理技术的发展,其对系统的软、硬件资源要求越来越高。利用数字下变频技术,可极大地降低其信号处理资源要求。结合Matlab,仿真研究整个下变频过程,验证分析水声信号数字下变频的正确性。在此基础上,应用Verilog语言移植算法到FPGA内部,在Signaltap II下观察过程变量及结果,并导入Matlab进行数据分析。该技术对于声呐信号处理具有实用价值,并已成功应用于某声呐设备。     

大数据分析的船舶航迹拟合研究

船舶航行过程中所产生的海量航迹数据可通过拟合方法完成压缩,由此降低航迹数据存储的压力,考虑航迹数据采集过程中的误差与数据缺失问题,设计了大数据分析的船舶航迹拟合方法。以船舶自动识别系统为基础,根据参考物标采集船舶航迹数据。考虑所采集船舶航迹数据在时空2个维度上的误差与数据缺失问题,采用大数据分析技术中的三次样条插值法与中值滤波法,对所采集的船舶航迹数据实施预处理;针对预处理后的船舶航迹数据,通过坐标转换、曲线选择以及拟合计算等过程完成船舶航迹拟合处理。实验结果显示,所研究方法能够在不影响航迹数据局部趋势的条件下有效抑制航迹数据的波动性,得到更高精度的航迹拟合结果。     

舰船通信中的噪声消除研究

在舰船通信中,短波通信是一种应用范围广、成本低的通信方式,短波通信受限于信号载体和硬件设备特性等因素,通信信号中存在较大的干扰噪声。为了提高舰船短波通信的信号精度,本文对舰船通信的噪声消除技术进行深入研究,分别从短波通信噪声抑制的整体方案、自适应滤波原理、噪声消除系统的硬件设计、软件程序设计等详细展开,有一定实际应用价值。     

船舶舱室火灾图像实时去烟算法研究

烟雾会降低能见度,为船舶火灾消防带来极大不便。研究图像实时去烟算法,并应用到视频监控或消防设备中,为消防行动提供视觉支持,对提高行动效率具有重大意义。本文提出一种图像实时去烟算法,在分析了船舶舱室火灾图像特点的基础上,基于传统Retinex理论,引入滚动导向滤波代替高斯滤波,取消对数计算,并结合图像金字塔设计了多尺度处理,通过对比度拉伸优化视觉效果。主、客观评价的结果表明,该算法去烟效果良好,优于直方图均衡化、多尺度Retinex、暗通道先验3种经典图像清晰化算法,且对640×480×3像素RGB图像的处理时间仅为95 ms。     

基于Laplace小波相关滤波法的柴油机气门间隙故障诊断

振动信号中冲击响应信号通常表征着某种故障特征。根据Laplace小波相关滤波法的原理、方法进行气门间隙故障诊断研究。分析了配气相位与气门落座冲击的对应关系。对气门间隙正常及异常情况下的时域波形进行了相关性滤波分析,结果表明,基于Laplace小波相关滤波法能准确定位冲击发生的时刻及频率,有效地判别气门落座冲击。