小管径垂直管水下排气完全携带点实验及分析

船用柴油机采用水下排气方式具有降低排气噪声、改善舱外空气质量等优点,在大型豪华游轮等特殊船舶中具有广泛应用前景。为防止海水由排气管倒灌入柴油机造成事故,需弄清水下排气管内水倒流发生的条件。对大管径垂直管防止水倒灌临界条件即完全携带点的已有认识较为统一,而对小管径垂直管仍未有清晰的认识。在管径25~100 mm范围对垂直管的完全携带点进行了实验,探究了小管径垂直管的完全携带点预报方法。实验结果表明在小管径范围,垂直管完全携带点对应的临界表观气速随管径增大而升高,但气相Wallis数随管径增大而减小,说明Wallis数过度关联了管径对临界表观气速的影响。基于气相Kutateladze数和无量纲气相黏性,对小管径垂直管提出了新的完全携带点预报模型和相应实验关联式。     

基于ANN的船舶撞击高桩码头群桩损伤位置预测

本文采用有限元软件ABAQUS建立了船舶撞击高桩码头群桩的空间有限元模型。通过计算评估了撞击力、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下对群桩结构损伤位置的影响。基于人工神经网络(ANN)方法,对不同参数组合下的群桩结构损伤位置进行了预测,并对ANN方法的可行性进行了评估。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控.首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,...     

Tuning of transfer functions for analysis of wave–ship interactions

Transfer functions are often used together with a wave spectrum for analysis of wave–ship interactions, where one application addresses the prediction of wave-induced motions or other types of global responses. This paper presents a simple and practical method which can be used to tune the transfer function of such responses to facilitate improved prediction capability. The input to the method consists of a measured response, i.e. time series sequences from a given sensor, the 2D wave spectrum characterising the seaway in which the measurements are taken, and an initial estimate of the transfer function for the response in study. The paper presents results obtained using data from an in-service container ship. The 2D wave spectra are taken from the ERA5 database, while the transfer function is computed by a simple closed-form expression. The paper shows that the application of the tuned transfer function leads to predictions which are significantly improved compared to using the transfer function without tuning.     

基于支持向量机回归树的内燃机振动信号趋势预测

针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。     

电磁兼容预测分析在试验中的应用

论文分析在复杂的电磁环境下开展试验面临的电磁兼容问题。研究了发射场电磁兼容预测分析的理论方法,给出了干扰预测的数学模型,可以在试验设计、故障诊断、EM C加固方面得到应用。     

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。     

基于三维势流理论的耐波性数值预报

准确预报船体运动响应对于砰击等波浪载荷的计算以及合理结构设计具有重要意义。船舶在大幅波浪中的运动呈明显的非线性,而现阶段耐波性预报多采用线性切片方法。三维水动力分析软件 WASIM基于时域势流理论,采用 Rankine面元法预报船舶在波浪中的运动响应,并考虑了多种非线性因素。本文以标模 DTMB5512为对象,采用 WASIM预报其在不同航速下的耐波性,并与基于线性切片理论的计算结果和模型试验结果进行对比。结果表明：利用 WASIM计算得到的船体运动响应比其他方法更接近试验值,合理体现了船舶在风浪中的实际耐波性能。因此,利用 WASIM能够较好地评估船舶在波浪中的非线性耐波特性。     

基于三点模型的柴油机热工参数预测

准确预测热工参数劣化趋势是对柴油机实施预测维修的前提。已有预测技术均视不同时段信息所具有的建模价值相等,忽略了近期信息比远期信息更能反映设备当前运行态势这一客观事实,导致预测模型难以准确描述柴油机热工参数的真实变化规律。针对该问题,提出一种基于三点模型的柴油机热工参数预测方法,并采用新陈代谢法同步更新建模数据,以提高建模数据的利用效率及预测精度。与灰色系统GM(1,1)模型预测精度的对比结果表明,三点模型能够有效处理不同时段信息在反映设备运行态势能力上的差异,得到更为准确的预测结果。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。