故障树分析法在船舶主机系统故障诊断中的应用

根据故障树分析法原理,结合船舶柴油机出现的典型故障,构筑相应的故障树,从定性和定量两个方面进行分析。实践证明,故障树分析法能从故障现象着手快速判断、分析故障原因及其逻辑关系,对复杂故障的分析和故障点的定位具有较好适用性。     

谐波和间谐波参数估计的新方法

为解决谐波和间谐波参数估计受噪声影响的难题,从被检测信号噪声的基本特性出发,提出了一种基于现代互谱、总体最小二乘、旋转不变参数估计和改进普罗尼技术的谐波和间谐波参数估计新方法.该方法采用互谱技术处理不同采样序列的互相关矩阵;根据不同时刻白噪声相互独立的原理划分信号子空间和噪声子空间,并结合总体最小二乘与旋转不变参数估计判定被检测信号的频率;最后,根据白噪声均值为0的特性,采用改进普罗尼技术估计信号分量的幅值和初始相角.仿真结果表明,该方法在低信噪比环境下可检测出多个子信号,且频率的相对误差均小于0.4%,而耗时仅0.058 s,具有良好的估计精度和估计效率.     

包含异常数据的居民出行稳健回归分析

采用稳健回归方法克服了最小二乘估计受异常样本点影响较大的弊病,该方法通过对不同的点施加不同的权重减少"异常点"作用,并据此建立加权的最小二乘估计,反复迭代以改进权重系数,直至权重系数之改变小于一定的允许误差,得到模型参数更加贴近实际值.案例研究表明,用稳健回归方法建立的数学模型避免了少数异常值干扰的影响,更加真实地反映了居民出行发生的变化趋势.     

基于Matlab的颤振自激力时域化

基于风洞试验得到的颤振导数无法直接应用于颤振时域计算,需要基于最小二乘原理拟合得到颤振自激力的时域表达式,方能进行时域计算。基于Matlab提供的lsqnonlin函数,对颤振自激力的时域化表达式中的未知系数进行拟合,并得到了较好的结果。     

时变负载对带通滤波器传输特性的影响

对最小失配网络的优化设计进行了研究,通过ADS软件对5阶Butterworth,Chebyshev,Elliptic带通滤波器的原型和优化网络分别进行仿真,观察负载变化对三种滤波器端口S参数的影响,并分析三种滤波器各自的特点.仿真表明优化后的三种滤波器随负载变化的灵敏度都小于原型滤波器,证明了文中对最小失配网络的优化方法是可行的.     

长江上游边滩河段水力特性试验研究*

通过查阅长江上游宜宾至重庆段的航道图,统计枯水位条件下顺直边滩的高度、滩宽与河道宽之比等形态参数,设计两种临水面坡度不同（α=0.167和0.200）的滩体,利用概化模型试验,研究其在不同水力条件下主要断面的水深和流速变化规律。结果发现：水深是影响主要断面同一测点水深变化和流速变化的的主要因素,即距离滩头越近壅水现象越明显,当流量等水力条件相同时,水深增加,紊动作用减弱,同一测点水深变化量越小,沿程断面的垂向平均流速、近底平均流速和断面平均流速的变化均相应减小。研究成果将为交错边滩的水流特性及演变机理提供参考。     

确定航行时船龙骨最小富裕深度的看法

根据对《海港总体及工艺设计规范》进港航道水深计算公式的研究，提出在有备淤富裕深度的情况下应根据回淤泥沙的组成来确定航行的时船龙骨下最小富裕深度的看法。     

城市快速公交专用道道路线形设计分析

以汽车的动力特性和通过特性为理论依据,根据目前快速公交专用车辆大都采用低地板大型铰接底地板车辆的现状,结合其容量比一般普通公交大得多的特点,对快速公交专用道的道路线形设计进行分析,提出设计方法。     

多种缺失模式下交通数据组合近似填补方法

随着智能交通系统中采集和应用的基础数据规模不断扩大，数据缺失问题的重要性也日益凸显。针对交通数据中常出现的数据随机缺失和连续缺失问题，本文提出基于鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机的组合近似填补方法(Combined Approximate Filling, CAF)。考虑缺失数据整体变化趋势的同时，参考数据的波动特征，根据多重填补思想对缺失值分别使用单变量填补和多变量填补，然后引入图片识别中自适应阈值分割法对不同时段下的差异值进行动态划分处理，最后利用不同时段的动态差异度阈值将单变量填补和多变量填补的结果进行结合，完成缺失值的高精度近似填补。为验证填补方法的性能，利用云南省玉溪市大量实车轨迹处理数据设计多组实验。实验结果表明，在小样本数据中，CAF填补方法能够适应多种场合的填补工作，该方法总体优于其他方法，在不同缺失率下均表现良好，尤其是随机缺失填补，最大RMSE为0.365。实验还证明了该方法在不同缺失类型和不同数据离散度下数据填补效果相比于其他方法优势更加明显。     

基于零库存的最小生产批量研究

在当今市场条件下，很多企业采用柔性制造系统，实行无库存生产方式，追求生产批量尽可能小。但研究表明对于某一特定企业，在生产能力和准备时间给定的情况下，要完成所要求的产出水平，存在某一不能再降低的生产批量，即最小生产批量。研究了无库存生产方式下，单品种 和多品种两种状态的最小生产批量，并用事例说明了其计算过程。