数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。     

小波理论及在结构损伤识别中的应用

小波理论是基于信号处理的一门学科,在各个领域得到了广泛的应用.本文详细介绍了小波理论的发展过程,阐述了构造小波的方法.并讨论了如何利用小波理论进行结构损伤识别.     

浅谈海运无单放货承运人责任与免责

无单放货责任是因为承运人的无单放货行为而产生的,所以涉及到无单放货海商纠纷案中承运人的识别、责任以及其免责就显得尤为重要了.     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

舰船惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿方法

针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。     

模糊聚类在舰船目标识别标准模型库的应用

对于给定特征的海上舰船目标,使用了模糊聚类的方法(包括三种解算方法),获得目标的分类并形成标准模型库.同时引入了聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选择上存在的主观性.聚类结果表明:对于复杂的战场环境,此方法设计可行有效,建立了标准模型库就可以对获得目标特征样本在标准模型库中进行匹配,进而完成目标识别,具有一定的应用前景.     

基于领域知识的海上编队线型队形识别

编队队形是达成海上编队战术意图的重要手段,因此识别海上目标的编队队形是判断其作战意图的有效方法之一。本文从系统研究海上编队线型队形的领域特征入手,分析了海上编队线型队形的队列要素及计算方法,进而提出了海上编队线型队形的模板表示方法。在上述基础上,建立了识别队形所需要的坐标变换、队列方位等关键参数计算的数学模型,提出了基于队列方位的队列线聚类算法。最后设计了便于计算机编程实现的详细识别算法步骤,从而构建了基于领域特征的编队队形识别算法。     

半滑行船扰流板阻力试验研究

半滑行船的航行姿态对船体阻力影响较大。为研究扰流板对半滑行船的降阻作用,首先在3种典型载况下,确定了船模未加扰流板的阻力、纵倾及升沉;然后在这3种载况下,于船模艉部添加扰流板,与静水未添加扰流板时船模的阻力和航态作比较,且不同航速时扰流板的设置不同。实验结果表明：合理的扰流板高度可以减小半滑行船的纵倾角和阻力;扰流板的降阻效果与船模的压载有关,其中满载情况下的降阻效果最为明显,最大可达6%。     

利用声压信号基于HHT方法识别结构模态参数

文章基于结构振动声辐射的近场声压信号,结合Hilbert-Huang变换推导出声压信号和结构模态参数的关系,实现了利用声压信号对结构模态参数的识别。该方法既结合了声压信号非接触测量的优点,也结合了HHT适合处理非线性非平稳信号的优点,且只需适当一位置近场声压测量值,就可以准确地识别结构的固有频率和模态阻尼比。数值模拟实例也表明了该方法准确有效,为工程实际中结构的模态参数识别提供了一种新的简单实用方法。