集值渐近准非扩张映象多步迭代的收敛性

在严格凸Banach空间中,用集值映象点值化方法,证明了集值渐近准非扩张映象带误差的三步迭代列收敛于耦合不动点的充要条件.     

SP调查的非集计模型在水上巴士交通中的应用

非集计模型近年来在交通模型的研究领域受到较多关注.主要讨论了未建交通系统中意愿调查方法的使用,以及如何在意愿调查数据的基础上建立非集计模型并进行客流需求分析.着重对基于SP调查的非集计模型在黄浦江水上巴士交通客运交通系统中的应用进行了研究和探讨,介绍了黄浦江水上巴士交通的SP调查以及其他相关调查,建立了非集计模型用于水上巴士交通服务模式选择和需求预测,对上海市水上巴士未来客流增长空间进行了判断.指出非集计模型适用于具体的小规模的有针对性的规划设计项目,SP调查的设计以及调查数据的采集是非集计模型建立的关键,基于SP调查的非集计模型可用于未建交通系统的服务模式确定、客流需求预测等方面.     

基于集通铁路电气化改造的传输系统组网分析

主要对集通铁路既有传输现状、改造工程中与传输系统有关的典型业务需求进行介绍,并提出3种传输系统组网方式.结合既有传输现状,从业务需求、技术分析等角度对3种传输系统组网方式进行分析,并确定最优组网方式.     

基于TOPSIS法的岸基救助船优选研究

船舶发生海难事故,需要选取最适合的救助力量开展救助工作,海上恶劣的环境和搜救时间的紧迫性,对选取救助船有很高的要求.文章以水上人命救助为背景,从岸基专业救助船优选角度出发,分别构建两种模型:层次分析法(AHP)、加权和法相结合的优选评价模型,组合赋权、理想解排序法(TOPSIS)相结合的综合评价模型,通过实例将以上两种...     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

一种新的碰撞耗散能快速估算方法及其在船—平台碰撞事故中的应用研究

海洋平台在作业过程中存在遭受船舶碰撞的潜在危险,一旦事故发生将可能导致结构严重损伤从而影响平台的作业安全,因此在平台结构设计阶段需要考虑其抗撞性能.文章以海洋供应船撞击半潜式钻井平台为研究对象,基于碰撞外部动力学理论和DNV规范计算方法,计及平台艏摇运动响应的影响,提出了一种新的耗散能估算方法-DNV`R解析法.以非线性有限元船-平台碰撞数值仿真结果为参考,将该解析法与规范法、Zhang解析法及Liu解析法计算结果进行对比,研究得出:文中所提出的DNV`R解析法弥补了规范法较为保守且仅适用于对心碰撞场景的不足,计算过程简单、便捷,且计算精度与Zhang解析法和Liu解析法基本接近,能够满足船-平台碰撞耗散能快速估算的精度要求.     

水电解制氢装置宽功率波动适应性研究

随着风电行业的迅猛发展,对风能源的转化有了迫切需求,对能源转化系统的风电波动性适应提出了更高要求.氢气作为清洁的"新能源"成为消化弃风的最佳选择.利用调整各工艺参数的方法,研究传统水电解制氢装置在风电宽功率波动条件下的适应性,并探索相关解决方法.为水电解制氢装置的进一步改进提供支持,为微电网风电耦合制氢及氢能综合利用提供理论依据.