潜艇燃料电池AIP系统技术发展现状

本文介绍了潜艇用燃料电池AlP系统的基本原理、系统组成和国内外潜艇用FC／AIP系统技术的发展现状。国外燃料电池AlP系统技术的研究与应用相对成熟,而在国内还处于起步阶段。     

光伏电池、组件、阵列的精确模型仿真研究

本文介绍了一种实际应用中的光伏电池、光伏组件和光伏阵列的精确模型,阐述了光照和温度对输出电压、电流和功率的影响。最后参照DQ240PSCa/b型号的电池板详细参数进行仿真,对比了仿真结果。     

某型平台罗经专家故障诊断系统知识库和推理机研究

某型平台罗经是大型复杂精密机械电子设备,为了快速提高维修速度,需建立一套高效适用的专家诊断系统,而专家知识库是系统的关键组成部分。在充分分析平台罗经各种故障类型的基础上,选择采用故障树诊断方法、专家系统方法、神经网络方法相结合,建立了一套高效的故障诊断系统知识库。     

同步入水双圆柱相互作用的计算研究

为了研究多圆柱入水的相互影响,采用二维CFD方法数值模拟双圆柱同步常速入水物理过程.利用自由液面捕捉法来计算自由液面,将自由液面当作密度域的接触间断来处理,以非均匀密度的不可压缩Euler方程作为控制方程.采用直角切割网格作为离散网格系统和有限体积法进行数值离散,以人工压缩法来实现速度和压力的耦合求解.采用Roe的近似Riemann解算子计算流甬数和一阶隐式的双时间推进法进行时间步进.以三个不同参数的双圆柱入水作为算例,将数值模拟得到的自由液面形状、圆柱压强分布和受力时间历程与单圆柱入水的结果进行了比较.     

基于BP神经网络的舰艇战损装备抢修排序

针对现代海战中影响舰艇战损装备抢修排序的因素不断增多,作战环境更加复杂,单一指标已不能满足抢修决策的需求,为了提高舰艇指挥员战时抢修决策的准确性和合理性,本文采用BP神经网络对舰艇战损装备抢修排序进行决策,建立了BP神经网络模型,最后通过实例进行网络训练,结果表明该方法具有较高的准确性和可行性。     

固体氧化物燃料电池作为动力源在船舶应用中的关键技术问题

固体氧化物燃料电池系统具有高效率、低噪声、低电磁信号等显著优点,是未来船舶动力源的最有力竞争者之一。固体氧化物电解质薄膜制备技术、压缩密封技术、催化剂及其涂附技术和双极板的制备是其应用于船舶动力源的关键技术。本文详细介绍了这些关键技术的研究现状,并分析其发展趋势。随着这些技术的发展和成熟,固体氧化物燃料电池在船舶上将会获得更加广泛的应用。     

Bus arrival time prediction at bus stop with multiple routes

Provision of accurate bus arrival information is vital to passengers for reducing their anxieties and waiting times at bus stop. This paper proposes models to predict bus arrival times at the same bus stop but with different routes. In the proposed models, bus running times of multiple routes are used for predicting the bus arrival time of each of these bus routes. Several methods, which include support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), k nearest neighbours algorithm (k-NN) and linear regression (LR), are adopted for the bus arrival time prediction. Observation surveys are conducted to collect bus running and arrival time data for validation of the proposed models. The results show that the proposed models are more accurate than the models based on the bus running times of single route. Moreover, it is found that the SVM model performs the best among the four proposed models for predicting the bus arrival times at bus stop with multiple routes.     

质子交换膜燃料电池在军事上的应用

质子交换膜燃料电池(PEMFC)具有高能量转换效率、低温快速启动、低热辐射和低排放、运行噪声低和适应不同功率要求,能很好应用在军事设备上.国外对PEMFC用于陆地军事设备研究主要有三个方向:单兵作战动力电源(＜100 W)、移动电站(100 W-500 W)和军车动力驱动电源(500 W-10 kW);海军军事设备上应用分为海面舰艇辅助动力源、水下无人驾驶机器人电源和潜艇的驱动电源;空中军事应用主要用于无人驾驶飞机.最后认为随着PEMFC技术发展完善能广泛用于军事系统或装备.     

潜艇AIP系统和燃料电池

德国在常规潜艇中成功地加装了燃料电池AIP系统,这是燃料电池最为成功的应用实例.这种成功首先来源于燃料电池具有本质上的优越性.同时也发挥了燃料电池的主要长处(能量转换效率高、比能量高、副产物是水),避免了燃料电池的短处(价格高,使用寿命目前还不够长),为燃料电池的开发提供了范例.     

金属疲劳裂纹扩展速率的贝叶斯正则化BP神经网络预测

人工神经网络是进行预报裂纹扩展率的一个重要方法。文章针对不同金属的疲劳裂纹扩展速率分别建立贝叶斯正则化BP(Back Propagation)神经网络,将各材料在不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率试验数据分为两部分,一部分用来进行训练网络,另一部分用来测试训练好的网络,检验其泛化能力。将从文献中获取的4种不同金属材料的疲劳试验数据作为算例,来检验网络的性能。计算结果表明贝叶斯正则化BP神经网络不仅对训练样本有很好的拟合能力,而且对于未训练过的测试样本也有较好的预测能力,即有较强的泛化能力。同时,指出了建立网络时减少门槛值附近的试验样本点,可以提高网络的预测能力。研究结果表明,该方法可以方便地获得不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率,从而达到减少试验次数,充分利用已有数据的目的。并且可以进一步应用于其他金属的疲劳裂纹扩展速率的预报。