基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。     

某异形人行桥的人致振动分析

文章以一座异形钢结构人行桥为例,应用通用有限元软件ANSYS对其进行数值模拟,并基于强迫振动理论和随机振动理论,对该桥BS5400单人荷载模式和三种随机行人荷载工况下的结构响应进行人致振动分析,结果表明该桥满足相关国外规范对于人行桥舒适性的要求。     

自动离合器起步控制研究

采用手动变速器的车型在车辆起步的时候,需要踩踏离合器踏板,进行动力传递实现起步。普通离合器在平路起步或半坡起步时油门与离合器控制不当容易导致车辆熄火甚至后溜的问题。本文介绍了一种自动离合器,可以运用模糊控制技术进行离合器自动控制,实现不需要用脚踩踏离合器踏板,驾驶员只需控制油门就可以完成车辆起步。文中对多模控制方法进行了研究和论证,针对缓慢起步、正常起步和急速起步三种状态进行了试验,结果证明采用模糊控制技术实现离合器自动控制是可行的。     

随机梯度遗传算法在船舶尾流目标识别中的应用

通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以看出,随着迭代次数的增大,不同航速下的船舶尾流目标识别率会增大,但是并不是匀速的增大。     

船舶智能控制系统的动态神经模糊模型设计研究

现代化的船舶控制系统已经与计算机技术高度结合,在大部分情况下,船舶能够主动进行航向的控制和系统状态的检测,而船员只要在监控站通过显示器和键盘,即可对船舶上成千上万的机电设备进行控制,这种智能化的管理方式已经获得了广泛的应用。但是在复杂海况下,船舶的自动化控制系统并不能做出快速反应,因此还需要船员进行手动的干预,才能保证船舶的安全控制。本文主要针对船舶智能化控制系统,运用优化后的动态神经模糊控制算法,对整个控制流程进行优化,结合具体的仿真数据,使船舶智能控制模型变得更加精确。     

抛石输运行为的连续时间随机行走模型应用

文章研究河道抛石的反常输运行为,应用连续时间随机行走模型,模拟抛石在河床上的运动行为。通过等待时间和跳跃步长的分布形式反映河床结构的异质性,从粒子随机运动角度解释了抛石在河道中反常输运的物理机理。应用蒙特卡罗模拟方法,直观展示了抛石输运过程中粒子在不同时刻下的空间分布情况。模型构建了单个粒子运动行为和宏观抛石输运现象之间的联系,对比实验结果验证了模型捕捉抛石反常输运现象的有效性,理论结果与实验高度吻合。分析结果表明,抛石运动过程中等待时间和跳跃步长的"宽"分布是导致抛石产生反常输运现象的主要原因。     

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可 能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价 提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决 结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递 货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主 观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货 品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较 低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警 及应对措施。