海员避碰行动各指标相关性的多元回归分析

在获取大量海员避碰行动样本的基础上，通过建立多元线性回归的数学模型，分析了转向时机、转向幅度、目标船舷角、会遇两船的船速比等4个指标与目标船最后通过距离之间的相关性大小，结论对海员避碰行动决策有一定的参考价值。由于样本是在对海员进行航海模拟器训练中获得的，从而说明了用航海模拟器来研究避碰行为的可行性以及STCW公约强化模拟器训练的必要性。     

基于层次灰色模型的铁路技术创新绩效综合评价

运用技术创新基本理论,结合铁路技术创新实际,从效益(经济、社会)增长、市场状态(市场份额、市场营销)改善和创新主体素质(技术装备水平、管理水平)提高3个方面建立了评价铁路技术创新绩效的多级指标体系。将层次分析法(AHP)和灰色系统理论结合起来建立了层次灰色评价模型(HGM),运用该模型对铁路技术创新绩效分别从整体和分项进行了综合评价,得出:铁路技术创新绩效绩优度为“一般”,其主要原因在于铁路运输市场状态改善中市场份额扩大程度较低。实证分析结果表明:改进层次灰色评价法(层次灰色评价模型)为一种评价铁路技术创新绩效的有效方法。     

GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

开放空间无线CBTC车地通信系统

无线CBTC系统简介，开放空间无线CBTC车地通信系统构成及原理。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

从电动三位四通阀的研发谈提高船用设备国产化率

电动三位四通阀是货船在装卸货物和作业时调整船舶横倾的专用设备,过去都是从国外订购。为使该设备能立足国内,我国从1992年开始研发,1993年制成样机,1994年成功应用于一些实船上,取代进口设备。文章总结了研制经验,望能对国内同仁们有一定启示和参考作用,以共同加速船舶设备配套国产化率。     

基于参考模型的ATO自适应控制算法研究

提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统的控制精度是实现全程无人驾驶的关键.本文首先分析列车制动系统的动态性能,然后基于该制动系统的状态空间模型构建一种模型参考自适应控制系统,并在理论上证明该控制算法的渐近稳定性,同时指出该类控制算法存在引起控制器震荡的固有弊端.随后,通过在原自适应控制系统中引入合适的辅助系统,构建基于增广误差的自适应控制系统,该算法不仅克服了前一种方法的固有缺陷,而且具有更加严谨的理论结构.最后,数学仿真结果显示本文所提算法能有效补偿列车运行过程中存在的不确定性因素,使列车精确地追踪目标制动曲线,验证了本文所提方法的有效性.     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

复杂地质条件下轨道交通超长过海区间隧道方案研究

以厦门轨道交通3号线过海区间隧道为例,介绍了复杂地质条件下轨道交通超长过海区间隧道方案设计需要注意的问题,及需要研究的内容,从线位方向、断面形式、施工方法、防灾救援、给排水等方面进行了全面比较,并重点对隧道掘进机的适用性进行了分析。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.