集成上层建筑复杂开口群理论研究

以船舶集成上层建筑复杂开口群结构为研究对象,对多种可能开口方案进行有限元分析计算。详细讨论开口尺寸、开口间距与上层建筑壁板和加筋骨材峰值应力关系。参考典型船体结构局部应力计算经验公式形式,利用最小二乘法,拟合了加筋壁板及骨材峰值应力部分经验公式。此外,讨论设备重力和摇摆惯性力对结构峰值应力的影响。结果表明,利用典型船体结构局部应力计算经验公式形式能有效实现复杂开口群峰值应力经验公式拟合;设备重力及摇摆惯性力对开口群结构峰值应力影响不大。     

基于多元回归方法的海洋执法船主尺度分析

为分析海洋执法船主尺度之间的变化规律,对海洋执法船的发展趋势进行了介绍,并对其相关船型数据资料进行整理分析。采用多元回归的数学方法,建立了基于多变量的海洋执法船主尺度数学模型,有利于对海洋执法船主尺度的变化规律进行分析与掌握,为海洋执法船的报价设计与初步设计提供一定的科学依据。     

美国水路运输管理的收与放

他山之石,可以攻玉。美国水路运输积累的丰富管理经验,对进一步建立健全有关我国航运管理制度有所裨益。美国是世界上水路交通运输业最发达的国家之一,东临大西洋,西滨太平洋,南接墨西哥湾,北有五大湖,长达数千公里的通航河流和运河遍布全国。得天独厚的地理条件,使美国水路运输积累了较为丰富的管理经验,他山之石,可以攻玉,我国水路交通运输可以取其精华,去其糟粕,这对进一步建立健全有关我国航运管理制度有所裨益。     

安哥拉LNG项目钢结构制作安装经验总结

安哥拉LNG项目海工工程钢结构工程量大,构造比较复杂,其制作和安装工序也相当多,另外,本工程属于海外工程,施工要求比国内也有所提高,所以本工程的钢结构制作和安装施工所投入是非常大的,其制作和安装经验对其它工程钢结构施工特别是海外钢结构施工有一定的参考价值。     

无坎宽顶堰流量系数的计算及讨论

通过采用二元非线性回归分析方法对多个数学模型进行分析,结合实测资料,得到了水利工程中无坎宽顶堰流量系数的经验公式,克服了查表法中需要通过多步直线内插带来的不便,更适合在水力计算中应用。     

洞见与盲视——论伽达默尔的解释学美学

伽达默尔的解释学思想将哲学引向了更广阔的历史空间和文化空间,扩展 了哲学理解的新视野,并为整个精神科学的研究打下了方法论基础.但同时他将美学从属于解释学,将艺术认识论化,忽视了艺术创作和欣赏之间的差异,以对艺术的理解超越对其的体验,实际上是以艺术的理解价值压制了其体验价值,割裂了艺术形式与内容之间的关系.一定程度上误导了20世纪美学和艺术的发展.     

服务业需求与服务业劳动生产率的相关性研究

服务业劳动生产率增长缓慢,是制约服务业发展的重要原因.本文从服务产品的生产、交换和消费具有同时性、不可储存性以及不可转移性出发,从理论和经验实证两方面分析了服务业需求与服务业劳动生产率之间存在着互相影响的因果关系,并提出从扩大服务需求出发,提高服务业劳动生产率,促进服务业发展的政策建议.     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

日照港区风化花岗岩力学指标和疏浚参数相关性分析

以山东日照港区重型绞吸船开挖风化花岗岩为例,依据疏浚区域岩石性质进行疏浚区域划分,进行风化花岗岩力学指标和疏浚参数相关性分析,建立疏浚区域风化花岗岩力学指标标准贯入击数和疏浚参数经验性公式。基于疏浚工程施工中疏浚生产率、风化花岗岩的分布和力学性质的相互关系,将重型绞吸船开挖日照港风化花岗岩的难易程度进行等级划分,为重型绞吸船开挖风化花岗岩提供施工技术支持。     

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。