列车调度员工作有关疾病调查

通过对１７４名列车调度员和１５７名非列车调度员的调查研究，发现列车调度员的头痛、头昏、失眠、记忆力减退等神经衰弱症状明显高于非列车调度员；列车调度员的高血压患病率，心电图改变出现率和胸闷、心悸症状发生率明显高于对照组，轮班作业可增加胃炎、胃窦炎等消化系统疾病发病率。     

外高桥水域通航危险度分析及管理对策

上海外高桥海事处管辖水域是长江上海段最主要的通航水域之一,航行船舶密度高,通航环境复杂。为了确保该水域安全和畅通,通过对该水域通航环境及通航危险度进行分析,提出相应的安全管理措施。     

基于混沌蜂群算法的USV路径规划

针对多障碍物环境下,传统智能算法容易过早收敛、搜索精准度差等问题,为提高路径规划准确性,获得最佳路径,避免碰撞发生,提出一种基于人工蜂群算法的水上无人艇路径规划方法。通过栅格法建模,以无人艇目的地为蜜源,在蜂群信息交换阶段,采用混沌序列产生初始化雇佣蜂,跳出局部最优。与传统人工蜂群算法进行对比,仿真结果表明,混沌蜂群算法在路径优化方面更能找到全局最优路径。     

船用爬壁监测机器人避障行走最优路径规划方法

为了解决传统监测机器人避障行走路径规划方法存在的规划误差大、规划耗时长的问题,本文提出一种船用爬壁机器人避障行走最优路径规划方法。构建爬壁监测机器人路径规划的动力学模型,对机器人行走位姿进行调整。采用栅格法构建监测区域内的机器人行走栅格地图。基于构建的动力学模型,在栅格地图中对监测机器人避障行走路径进行规划。实验结果表明,与传统避障行走路径规划方法相比,所提方法的路径规划结果更加准确,能够实现机器人行走的有效避障。     

神经模糊系统在船舶危险度中的应用

在海上交通工程学的最新研究成果的基础上，提出了用一种神经模糊系统计算船舶碰撞危险度的方法．利用人工神经网络的优势，将模糊系统构造成一种神经网络系统，可有效地解决船舶智能避碰系统中模糊规则难以获得的问题．通过实验仿真，系统获得了较为满意的数据．     

基于oracle的统一瓦片分块栅格数据库模型

以Oracle数据库为基础,在分析了当前常用栅格数据库建立方式的基础上,提出了基于统一瓦片分块的栅格数据库模型。并描述了本模型在Oracle中的建立方法,比较了本模型与GeoRaster模型之间的区别及优势。实验证明,统一瓦片分块模型适用于涉及面积广泛、数据源尺度一致的栅格数据存储,具有简单高效、查询快速等特点,并能为各种应用提供易于实现的数据访问。     

舰船火灾危险源分析与辨识研究

根据事故致因理论,设计舰船火灾危险源分析与辨识的流程,确定各类火灾危险源的辨识目标、模式、内容、计算指标和方法,并以某舰船机舱为例进行研究。结果表明:机舱内的第1类火灾危险源的危险度为0.556,属于较易起火舱室;第2类火灾危险源灭火失效概率为0.089;第3类火灾危险源的检查表分布中火灾报警和探测系统管理、消防安全巡检和日常考核情况不合格,存在管理缺陷。研究方法可为消防设计者分析辨识火灾隐患,加强防护设计提供技术支撑,对于消除安全风险,完善管理制度,提高舰员安全意识和训练效果具有重要的指导意义。     

大风浪中航行船舶的危险度估算模型

根据风险分析理论,结合模糊综合评定数学模型,提出了一种对大风浪中航行船舶的危险度进行定量估算的模型。在进行了大量的专家问卷调查后,得到了客滚船“燕京”轮在大风和大浪的作用下,可能发生不同等级事故的模糊关系矩阵,对该轮在大风浪中的不同航行方案进行了危险度的实际计算。结果显示,当该轮遇到大风浪时,按正常航线行驶,发生事故的风险度较大;按习惯的北上避风方案绕航,风险度最小;而按以上两方案的折衷方案行驶,有较大风险。此方法可以较好地对船舶在大风浪中的危险状况进行定量、直观地描述,可供船舶驾驶员和船舶安全管理者用来掌握大风浪中航行船舶的风险状况,进而有效实施风险决策。