复杂水流条件下抛石漂移距离的试验研究

抛石漂移是河道治理、护岸、潜丁坝、桥墩防冲等实际工程中经常遇到的问题,依托长江南京以下12.5 m深水航道二期工程口岸直水道整治工程,针对抛石漂移距离在试验室水槽内开展了一系列物理模型试验,对水深、流速、抛高、块石质量及块石形状的不规则等因素对抛石漂距的影响进行了研究;同时在考虑水流流速垂向分布的基础上,通过块石在动水中的受力分析推导出水上抛石漂移距离计算公式,利用模型试验结果拟合出公式中各系数的值,并将其计算结果与模型试验数据和现场观测数据进行比较,结果吻合较好,验证了公式的合理性。     

集中排烟隧道近火源顶板热参数理论预测

由于集中排烟模式能较好地控制上下游烟气的扩散范围,故被广泛应用于长大隧道设计中。文章针对小尺度火灾,建立了集中排烟隧道火源热烟羽受限发展理论模型,与已有火灾实验结果进行对比,完成了理论模型的验证,预测了顶板下方最高烟气温升、偏移距离等热参数。预测结果表明:火灾强度一定时,烟气最大温升随等效风速增加而急剧下降,且火灾强度对烟气温升的影响也较为显著;当等效风速超过1.5 m/s时,最大温升变化趋缓直至恒定;等效风速较小时,羽流未发生明显偏移,随着等效风速进一步增大,偏移距离明显增大,其变化速率随火灾强度的增大而减小。经回归整理得到了顶板下方烟气最大温升、偏移距离的无量纲准则关联式。     

长大隧道安全保护条例制订初议

随着长大隧道建设的快速发展,科学、专业、适用的隧道安全保护条例的制订更显必要与迫切。文中就制订的原则、应涉及的内容、技术路线等进行了论述。希能有助于不同工法、不同规模长大隧道的安全保护。为隧道安全管理提供技术标准和依据。     

发动机制动与电涡流缓速器联合制动下长大下坡路段辅助减速车道位置设置研究

目前重型货车在下长大坡路段持续制动极易引起行车安全问题,在长大下坡路段增设辅助减速车道,在一定程度上可缓解下坡安全问题。通过理论研究行车制动器自动过程中温度变化模型,以制动器热衰退临街温度为阈值确定下坡安全距离,以此分析确定辅助减速车道的位置设置合理区间。首先对发动机制动和电涡流缓速器联合作用下对重型汽车进行下坡能力分析,通过对行车制动器安全温度阈值内的汽车安全下坡距离的研究,确定不同坡度下车辆下坡行驶安全距离,得到下坡安全距离最长坡长为10km左右,基于此确定辅助减速车道的设定位置。     

四面六边透水框架自动同步抛投装置与工艺

针对四面六边透水框架抛投效率低、成本高、准确度低、存在安全隐患等问题,建立四面六边透水框架抛投漂移距离的数学模型,得出抛投高度、水深、水流速度、透水框架阻水面积等参数对漂移距离的影响规律。提出一种大框架、多转轴的空中自动同步脱钩抛投吊具,增加每次抛投透水框架的数量,并采用GPS引导抛投船舶精准定位,对抛投作业过程进行实时控制。结果表明,此种抛投装置可提高透水框架抛投的准确性,且提高施工效率。     

福姜沙中水道船舶操纵模拟试验研究

长江南京以下12.5 m深水航道试运行以来,福姜沙北航道(福北航道)维护疏浚量大,航道维护疏浚与通航的矛盾较为突出,而福姜沙中航道(福中水道)呈冲刷发展态势,具备进一步拓宽的基础。针对福中航道拓宽至420 m方案是否满足代表船型安全交汇的问题,开展船舶操纵模拟试验,分析不同工况下船舶交汇的安全距离及航迹带宽度。结果表明:洪季和枯季大潮涨急流条件下,福中航道420 m航宽方案可以满足15万吨级及以下船型双向通航。     

海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

航海气象传真图的降噪处理

气象传真图是船舶驾驶员预知航行区域的气象信息及海况的主要途径.受电磁波和收发装置的影响,气象传真图在传输、接收的过程中会产生高斯噪声和椒盐噪声,严重时会导致接收到的气象传真图模糊不清和失真,这会影响船舶驾驶员的分析和决策.为此,基于偏微分方程(PDE)建立数学模型,对含有噪声的气象传真图进行降噪处理,取得了明显的效果,这为提高气象传真图的质量提供了一种可行方法.同时,这种方法也可运用于船舶其它的电子图像设备(如电子海图,雷达,AIS),有效降噪、提高图像质量.     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

基于智能图像视觉的船舱内部监控与识别

为了提高对舰船船舱内部监控管理能力,提出一种基于智能图像视觉的船舱内部监控识别方法。采用计算机视觉特征信息采集方法进行船舱内部图像原始信息采集,对采集的图像进行小波降噪处理,采用Harris角点检测方法进行船舱内部关键部位点的准确标定,结合图像子块连续遍历方法实现船舱内部异常像素特征搜索提取,实现船舱内部的智能视觉监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部监控,输出视觉图像的成像质量较好,对关键信息点的标定结果准确,对船舱内部异常像素的检索能力较强,具有较好的应用价值。