云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。     

MARIC设计的国内首座1200t自航自升式风电安装平台“振江号”首吊成功

近日,由中国船舶及海洋工程设计研究院(MARIC)研发设计的"振江号"顺利完成江苏如东风场的风机吊装任务,充分证明了"振江号"是经得起实战检验的风电重器,体现了MARIC的研发技术实力。风电重器,首秀惊艳"振江"号是MARIC为江苏振江新能源设计的国内首座1 200 t自升式风电安装平台,是MARIC费龙大师工作室的又一力作,也是MARIC在新型海洋平台系列化研发方面的又一突破。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。     

通过雷达桅修改降低船舶空高的实例研究

以111 000 t成品油船为研究对象,通过修改雷达桅和运用舾装附件,综合考虑各种限制条件,解决了船舶建造后期空高变更的问题。采用比较分析法,详细描述了解决问题的过程和思路,列举了问题的限制条件和解决方法,比较多个预先考虑的结局方案后得出最优方案,并对舾装附件的设计进行了介绍。修改后,该船顺利交付,实际运营后效果良好。     

城市轨道交通停车场及车辆段库内立柱式检查坑整体道床的无轨施工工艺

分析了城市轨道交通停车场及车辆段库内立柱式检查坑常规施工工艺存在的交叉施工干扰影响大,质量控制难,劳动强度大,工效低等缺点.介绍了立柱式检查坑无轨施工方法的新工艺,根据扣配件的尺寸加工精密的模具,减少施工单位交叉施工,土建仅负责轨道梁及立柱式预留纵筋施工,其余施工工序均由铺轨单位完成,此施工工艺较大地提高了施工工效,降低了人工架轨的劳动强度,节约工装成本,能较好地控制施工质量.     

客车后置式发动机的正确使用和维护

阐述后置式发动机客车的优缺点；分析后置发动机在使用中容易出现的问题；提出后置发动机的维护和故障预防。     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

浅谈燃油日用系统的设计

本文对燃油供油模块及燃油日用系统的设计作简要阐述.