造船WBS编制方法在生产设计中的应用研究

工作结构分解（WBS）作为造船项目管理的重要基础,其在船舶建造中科学、合理的应用,可以有效的组织生产、缩短建造周期。本文结合WBS方法,研究了生产设计中装配计划的分解结构以及图纸文档的管理结构,能够对生产及管理起到一定的促进作用。     

基于BIM+VR的沉浸式地下高速铁路车站疏散演练场景构建关键技术

以京张高速铁路八达岭地下车站为依托,基于建设期BIM(Building Information Modeling)设计模型开展了BIM+VR(Virtual Reality)的沉浸式地下高速铁路车站疏散演练场景构建关键技术研究,给出了BIM向VR场景转化技术路线和实现方法,阐明了疏散场景构建过程中软硬件及关键组件开发技术。通过场景应用及与既有平面化疏散指示对比,证明了该技术的可行性和合理性,为BIM的二次利用与沉浸式虚拟疏散演练场景开发提供了成套解决方案,可为类似复杂立体轨道交通车站人员疏散演练等提供参考。     

多孔钛摩擦磨损信号的递归图特征研究

为了定量描述一维的多孔钛干摩擦信号,采用递归定量分析方法,把摩擦信号扩展到高维,定量分析其中信息.首先,利用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)对摩擦信号进行预去噪;然后,采用自相关法和假近邻法计算各组摩擦信号的延时与嵌入维数;最后,分析递归图及其对应的平均对角线长度与熵值,通过这些能够直观观察不同环境下多孔钛摩擦信号的变化特性.结果表明,递归图能够一定程度上反应多孔钛的磨损情况,通过递归定量分析能够对多孔钛摩擦系统复杂性状态进行描述,且在压力为8～10 N时磨损系统稳定性最好.     

基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的城市轨道交通直流牵引供电系统短路故障辨识

针对现有保护对远端短路电流和列车充电电流区分能力较弱的问题,提出了一种基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的辨识方法.通过对暂态电流进行EMD,获得特征向量矩阵,结合SVD(奇异值分解)和信息熵理论构造奇异值熵.远端短路时,暂态短路电流信号复杂,其奇异值熵大;而列车充电电流信号单一,其熵值小.因此,可根据奇异值熵大小识别...     

基于改进TOPSIS的城市客运综合交通枢纽评价

城市客运综合交通枢纽规划方案的优劣对城市综合交通系统的建设发展具有重大影响。为了提高城市客运综合交通枢纽规划方案评价的客观性和准确性,结合城市客运综合交通枢纽客流衔接换乘的系统分析,从多维角度出发构建了城市客运综合交通枢纽规划方案评价的多层次指标体系,在遵循方案评价基本原理及城市客运综合交通枢纽特点的基础上,提出了基于改进逼近理想点排序法的评价方法,用于城市客运综合交通枢纽方案的评价,建立城市客运综合交通枢纽综合评价模型。     

并列双圆柱绕流的动力学模态分解

本文对双圆柱绕流的卡门涡街现象进行了非稳态数值仿真,使用动力学模态分解方法(dynamic mode de?composition,DMD)对仿真得到的圆柱绕流涡量数据进行了分析和流场预测,研究了不同奇异值截断阶数对预测效果的影响.结果表明:利用DMD方法可以较准确地获得非稳态流动过程中涡量数据的模态结构和对应模态的频率、振幅;与稳定的周期阶段相比,用DMD方法分析处于不稳定周期阶段的圆柱绕流流场特征较困难;增加截断的奇异值数目在完善流场特征的同时也可能造成流场还原效果变差.     

基于AR-EMD方法的扩展非平稳船舶运动极短期预报AR模型

准确的极短期预报技术能够提高对船舶摇荡运动敏感的海洋特种作业安全性和效率。自回归（auto-regressive,AR）预报模型由于其自适应性强、计算效率高而被广泛应用于船舶运动的极短期预报研究。但该模型基于平稳随机假设,因而在非平稳船舶运动的极短期预报中存在困难。针对非平稳船舶运动极短期预报,文章提出一种基于AR-EMD方法的扩展AR模型,称为EMD-AR预报模型。其中,AR-EMD方法是指在经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）的过程中,采用AR预报的方法处理端点效应问题。 EMD-AR预报模型将非平稳信号分解成若干平稳的固有模态函数分量及余项,然后对各个分量分别用AR模型预报,得到最终的预报结果,以此克服非平稳性对AR预报模型的影响。研究基于船舶试验数据将EMD-AR模型与线性AR模型、非线性支持向量机回归（support vector regression,SVR）预报模型进行对比分析,结果表明,AR-EMD方法能够有效处理船舶运动非平稳性对AR预报模型的影响,提高该模型的预报精度,且EMD-AR模型预报性能较线性AR模型和非线性SVR模型更优。     

基于自适应变分模态分解的扩展工况传递路径分析方法

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法.该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数.采用模拟退火粒子群算法和粒子群算法分别对信号进行自适应变分模态分解,并通过模拟信号证明了模拟退火粒子群算法的泛化...