基于数字孪生的船舶预测性维护系统

针对造船技术和需求的发展,使得船舶维护面临着成本不断上升的问题,提出面对高端复杂船舶采用数字孪生技术进行预测性维护。在研究了数字孪生预测性维护模型模型基础上,将其分为创建数字孪生体、数据获取、数据预处理、模型训练、故障预测与诊断和设备维护六个阶段,并分别介绍了各阶段的主要任务和技术。最后分析总结了进行数字孪生船舶预测性维护难点及发展路径。     

基于机器学习的船舶能耗智能预测方法验证分析

船舶能耗智能预测是实现船舶能效智能评估与优化决策的基础和前提。大数据、人工智能、机器学习等新兴技术促进了船舶能耗预测方法的不断发展,为分析不同基于机器学习的船舶能耗预测算法的预测精度与效果,进行了不同预测算法的实例验证分析。结合船舶油耗及其影响因素实船采集数据,通过采用不同机器学习算法对船舶能耗进行预测分析,验证了各算法的特点和优势,从而为选择合适的船舶能耗预测算法提供参考。     

基于洞壁实测信息的FA-PP岩爆预测模型应用研究

为了给岩爆隧道提供更加符合现场实际规律的岩爆预测结果,针对岩爆预测评价中应力判据界限值的多样性以及单一判据预测结果准确性低的特点,提出采用投影寻踪（PP）与萤火虫算法相结合的方法进行岩爆预测评价,解决了岩爆预测中采用多种应力判据时多项指标的模糊性和不兼容性等问题。此方法根据岩爆等级划分标准,构建了以实测数据、现场岩爆信息为基础的能够根据各项指标判定岩爆等级的投影指标函数,选取σ_θ/R_c,σ_t,σ₁三个岩爆评价中常用的指标,并采用萤火虫算法（FA）优化投影指标函数,寻求投影指标函数的最佳投影方向并求得最佳投影值,保证了此方法的精确性。研究结果表明：采用萤火虫投影寻踪算法（FA-PP）进行岩爆等级预测可避免传统预测方法中由于主观原因造成的误差,判定精度高,也免去了利用多项判定指标与现场实际情况进行对比而选择一个相对接近实际情况判据的繁杂过程;此方法可利用目标隧道的已知岩爆发生信息掌握其岩爆发生特点及对3个评价指标的敏感度,构建出符合目标隧道岩爆发生规律的FA-PP岩爆预测模型;以拉林铁路桑珠岭隧道为研究对象,将此方法应用到岩爆预测中,得到的预测结果与现场实测结果较为符合,验证了该方法的可靠性。     

基于灰色理论的海浪实时预报

在气垫船高速行进过程中,由于其自身的特点,对其运动参数进行精确控制时,需要对海浪进行实时预报,以减小滤波的滞后.文中基于ITTC双参数谱对海浪数据进行了仿真,并将灰色GM(1,1)模型用于海浪信号的实时预报.针对海浪数据的特殊性,提出一种新型的数据预处理方法.预报结果可知,经过镜像数据预处理后,灰色GM(1,1)模型完全可以对海浪数据进行实时预报,其精度满足实际工程需要.     

Aircraft trajectory forecasting using local functional regression in Sobolev space

This paper considers the problem of short to mid-term aircraft trajectory prediction, that is, the estimation of where an aircraft will be located over a 10–30 min time horizon. Such a problem is central in decision support tools, especially in conflict detection and resolution algorithms. It also appears when an air traffic controller observes traffic on the radar screen and tries to identify convergent aircraft, which may be in conflict in the near future. An innovative approach for aircraft trajectory prediction is presented in this paper. This approach is based on local linear functional regression that considers data preprocessing, localizing and solving linear regression using wavelet decomposition. This algorithm takes into account only past radar tracks, and does not use any physical or aeronautical parameters. This approach has been successfully applied to aircraft trajectories between several airports on the data set that is one year air traffic over France. The method is intrinsic and independent from airspace structure.     

内河河口建设航电枢纽预评价

在支流入汇河口地区建设航电枢纽既有一般枢纽普遍存在的共性问题,又有支流人汇对于流壅水顶托的影响,这种影响是一个非线形动力学过程。以某河段拟建航电枢纽为例,借助神经网络处理非线形问题的优势,利用实测水文资料作为学习样本,建立了预测枢纽尾水位的BP数学模型。用该模型预测了枢纽三种调水方式下枢纽上、下游的水位落差,评价了枢纽建成后支流入汇对枢纽的出力、泄流能力和通航等方面的影响,为工程设计提供了依据。     

船模规则波自航试验方法

阐述了船模规则波自航试验的方法、规则波中自航因子频率响应曲线的数据整理和表达方法、不规则波中收到功率的谱分析统计预报方法,并给出了不规则波中船舶的失速预报方法。     

基于串联灰色神经网络的船用柴油机状态预测研究

文章首先对灰色预测模型进行了改进,建立了GM（1,1）综合预测模型;其次针对灰色理论和神经网络的互补性,创建了以等维新息GM（1,1）模型＋BP神经网络的串联型灰色神经网络预测方法,在此基础上提出了3＊3＊1＊1结构的预测模型,并对其建模过程和算法进行了分析讨论;最后以某型船用柴油机铁谱监测数据为样本,对这种新预测模型的可行性与准确性进行了验证。     

氯离子诱发钢筋混凝土桥面板锈蚀开始时间的预测方法探析

通过对钢筋混凝土桥面板表面氟离子浓度的测量,并运用超越方程预测钢筋混凝土桥面板锈蚀的开始时间．即采用三种不同表面氯离子的浓度-时间关系曲线,根据不同的扩散系数和混凝土层深度对锈蚀开始时间进行预测．这对于桥面板的维护和修复有重要的参考价值。     

城市交通网络事故预测方法分析综述

随着我国交通事故的大幅增多,道路交通事故预测对道路交通安全的规划、决策具有重要的现实意义。在回顾国内外有关交通事故预测方法现状的基础上,分析目前我国在交通网络事故预测方面存在的主要问题与不足,并提出交通网络事故预测未来研究的发展方向,可为基于城市交通事故的城市交通网络规划提供理论依据。