加强船舶轮机备件合理化管理

船舶轮机备件管理是机舱管理中的一个重要环节,是指对备件的预测、申领、购置、保存、登记及使用等一系列科学的管理方法。在船舶营运中,轮机备件的科学管理、合理添置及使用,对保证船舶航行安全、降低成本等具有重要的作用。本文提出当前船舶轮机备件管理中存在的一些问题,望轮机管理人员引起高度重视,并提出相应对策,以作参考。     

船舶机舱火灾风险评估

为了对船舶机舱进行火灾风险评估,针对船舶机舱的特点建立了一套完整的综合评价指标体系。采用层次分析法对各个指标进行权重分析,并建立基于模糊识别模式的机舱火灾风险评价模型,把权广义距离之和最小的模糊识别模型用于综合评判中。以一条浮油回收船为例对该船的机舱进行火灾风险评估,结果表明,模糊综合风险评价方法是可行有效的,为船舶火灾风险评估打下了基础。     

OPC技术与过程监测系统开发

OPC是一种连接硬件装置或软件数据库等数据源与过程控制客户应用程序之间的标准化的接口协议,它呆以显著地增强过程控制领域中的控制系统、现场设备、管理应用程序之间的互操作性,为实时综合监测系统的开发提供一条高效、可靠的新途径。本文首先论述了过程监测系统开发所面临的一般性问题,强调了实时数据通信问题的重要性,概要介绍了OPC模型的结构与特点,分析了他与传统的Client/Server模型之间的区别,最后介绍了OPC技术在船舶机舱集中监测报警系统开发中的应用。     

机舱监测报警系统研制

该文介绍了新研制的面向大型高附加值液货船的机舱监测报警系统的结构、工作原理、监测点的分布,以及下位机信号采集与上位机图形显示组态监控系统等。     

舰船机舱的全自动化系统设计

舰船机舱自动化系统是保障舰船稳定可靠工作的关键,同时实现机舱全自动化可有效减轻舰船工作人员的工作强度,提高舰船运行稳定性。CAN总线技术是一种非常成熟的现场总线技术,已经广泛应用于船舶工业。本文提出使用CAN总线技术来构建舰船机舱的全自动化系统,包括船舶电站自动化系统、主机监控系统等,通过CAN总线和现场设备以及监控电路进行连接,因而具备很好的实时性及可靠性。     

基于CFD的某船机舱风管设计计算研究

利用Autodesk Simulation CFD软件对某船舶机舱风管进行详细的流体仿真分析,模拟风管内空气流动,计算由空气粘性和风管内部结构导致的阻力损失,根据计算结果对风管进行优化设计,改善风量分配,为风机选型提供较准确的静压数据。研究结果说明CFD在船舶机舱风管设计中的应用可以改善机舱风管中的气流组织,提升生产设计质量,通过计算获得的风口速度云图可以为船厂现场调试和报检提供参考。     

高度智能化的舰船机舱系统设计

当前国际形势下舰船的自动化水平以及稳定性决定了舰船性能的高低。舰船机舱是舰船自动化系统的重要组成部分,设计舰船智能化机舱系统对于提高舰船运行的稳定性以及提高作战能力具有非常重要的意义。本文在分析当前舰船机舱系统存在问题的基础上,提出一种基于CAN总线技术和以太网的智能机舱系统,对系统进行整体设计,详细说明智能机舱系统工作的过程,对智能检测节点进行硬件和软件设计,本文设计的智能化舰船机舱系统使用模块化技术,提高了舰船机舱系统的可维护性。     

基于因特网的船舶机舱实时监控系统设计

船舶机舱集中了船舶所有的控制设备和电力电子器件,一旦机舱设备出现故障将会导致船舶不能正常运行并造成重大损失。自动化控制技术和计算机网络技术越来越多的应用于船舶机舱监控系统中,本文针对船舶机舱监控的需求,提出一种基于因特网技术、现场总线技术以及ARM嵌入式技术的船舶机舱实时监控系统,对系统进行了整体设计,并对嵌入式平台实现网络通信进行了介绍。本文设计的系统具有成本低、实时性好、扩展性强等优点。     

基于FSS Code的大型船舶机舱布置优化研究

文章介绍了适用于机舱消防安全的相关法规,详述了船舶常用的固定式灭火系统,给出了机舱固定式灭火系统的配备要求。以某30万吨超大型油船为对象,依照FSS Code等法规计算了泡沫浓缩液储量和应急消防泵的排量,推算了应急发电机的功率,最后根据MSC.1/Circular.1528和UI SC 262 对FSS Code中的机舱最大保护空间的容积的统一解释,和SOLAS对火灾危险物的界定,优化了机舱布置。通过研究得出：机舱设计时,要充分考虑机舱防火、灭火要求,科学规划布置舱室及设备,在准确理解规范规则要求的基础上,合理减少机舱最大保护空间,降低设备成本。     

基于语义分割的船舶机舱初期火灾识别算法

为了解决经典语义分割模型对船舶机舱初期火灾中小火焰及稀薄烟雾检测能力有限的问题,提出一种改进DeepLabv3+模型算法,通过重新设计DeepLabv3+模型的解码网络,采用上采样倍数为2的近端插值逐步上采样结构,在编码网络采用更大的卷积核以增大模型感受野,并在损失函数上,提出一种新的幂次方损失函数,实验结果表明,改进后的DeepLabv3+模型与原始模型相比,mIoU总体提升了6.26%,并且可进一步提升模型对火灾初期中小火焰及稀薄烟雾的识别性能。