基于索网找形的吊弦长度计算方法探讨

在总结现有吊弦计算方法的基础上提出一种新的计算方法,阐述了新方法的基本理论基础和计算流程.最后对2种方法优缺点进行了总结.本文提出的新方法对传统的计算方法的不足进行了弥补,有理论指导意义.     

港口信息化水平评测分析技术研究

阐述港口信息化指标体系的构建原则与水平评测方法,介绍三级评测指标体系和基于该体系的港口信息化评测数理分析模型,其三级指标内容,数理分析计算中的指标U集与因素V集的设定、权重W集确定、三级评测指标评测矩阵、降低要素复杂性影响的处理与计算、判定隶属层级等技术点,以及案例港口信息化水平评测过程及成果,对同类评测分析借鉴应用,有技术参考价值。     

水利工程施工质量的评定及对现行方法的改进

水利工程的建设关乎国民经济和人民生活,随着时代的发展现代社会对水利工程的施工质量要求越来越高。施工过程中对施工质量的严格评定和控制对最终的工程质量起着至关重要的作用,但是现阶段而言对工程施工质量的常用评定方法尚存在不足,需要得到进一步改进从而满足时代和社会发展的需要。本文分析了现有的水利工程施工质量的评定方法,总结归纳了当前所用评定方法的不足,主要包括：工程质量水平未实现量化、优良标准在实际应用中激励作用不足和评定过程中信息化水平不高等。针对这些不足,本文提出了针对性的改进方法,包括实现工程质量量化、实行工程质量激励和推动工程质量评定信息化与智能化,更进一步引入线性模型、综合加权法和模糊评判模型对现有问题进行改进,并分别加以分析说明。     

云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法

以提升船舶无线通信网络安全性为目的,设计云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法,提升入侵检测效果。利用云计算环境内Hadoop框架的分布式文件存储系统,存储船舶无线通信网络数据;通过云计算环境内Hadoop框架的MapReduce并行编程模型,对信息熵与长短期记忆网络进行分布式设计,设计并行信息熵-长短期记忆网络的入侵检测方法。该方法利用分布式信息熵选择船舶无线通信网络数据特征;以选择的特征为样本,输入至分布式长短期记忆网络内,输出无线通信网络入侵检测结果。实验证明：该方法可有效选择船舶无线通信网络数据特征,完成网络入侵检测,且入侵检测精度较高。在不同攻击类型时,该方法均具备较优的入侵检测效果。     

大型集装箱船风浪作用下的操纵性仿真

大型集装箱船在世界范围的货物运输中发挥着重要作用。近几年为了满足物流市场的需求,大型集装箱船的吨位、排水量不断提高,提高大型集装箱船在风浪载荷下的操纵特性愈发显得重要。本文使用MMG建模原理分析大型集装箱船的动力学特性和风浪干扰作用力特性,采用一种自抗扰技术的船舶自动操纵系统,提升大型集装箱船舶的操纵性能,有利于保障船舶的航运安全。     

海战场无人平台作战指挥模型体系管理与检验研究

以海战场无人作战平台跨域协同作战指挥为牵引,设计提出海战场无人平台作战指挥模型体系框架,涵盖海军无人作战基础计算模型、指挥支撑模型和综合应用模型;提出海战场无人平台作战指挥模型开发管理要求,涵盖模型需求管理、任务管理、开发流程、版本管理、组合编排等;提出基于博弈对抗的海战场无人平台跨域协同作战指挥算法检验方法,包括博弈想定、对抗平台和关键技术设计等,能够为海战场无人作战指挥模型体系设计、模型开发管理与检验提供支撑,加快推进海军指挥信息系统无人作战指挥智能化辅助决策能力创新发展。     

基于HSMM的船舶机械故障演化预测模型

船舶机械设备运行的可靠性对于船舶整体而言非常重要,随着船舶机械设备复杂程度的提高,机械故障的预测和防范成为研究热点。本文系统介绍SMM马尔科夫模型和HSMM隐马尔科夫模型的原理和应用场景,针对船舶机械故障的演化预测模型进行详细研究。利用HSMM隐马尔科夫模型在随机信号特征提取以及时间概率的准确性优势,对船舶动力系统变速箱的齿轮故障进行预测和诊断,取得了较好的效果。     

AR模型在船舶旋转机械故障诊断和状态预测技术的应用

旋转机械如齿轮、轴承等,是船舶动力系统的关键部件,其安全性、可靠性直接决定了船舶的使用寿命。通常,旋转机械的故障与其振动特性密切相关,通过监测旋转机械的振动频率信号,可以分析和匹配相应的故障类型。本文首先介绍船舶动力系统齿轮、轴承的工作原理和特征频率,结合时间系统AR模型构建了船舶旋转机械故障诊断和状态预测系统,通过分析旋转机械部件的时间序列信号,分析和预测旋转机械部件的故障和工作状态。     

汽车侧翻和滚翻事故建模研究

分析汽车在侧翻和滚翻过程中的受力状态和轮胎或车身与路面的相互作用方式,建立汽车侧翻和滚翻的运动学和动力学模型,揭示汽车临界侧翻碰撞力与持续作用时间等参数的关系,推导侧翻车辆侧向速度的范围,确定滚筒模型中关键参数的选取方法。事故案例表明模型在实际应用中效果良好、定量准确、直观性强。