应用斯特林机实现船舶废气热能利用的热电转换设备

随着国家碳中和及碳达峰战略目标的推进实施,航运节能减排的技术也被大众所关注。由于船舶机舱内部有大功率的发动机和发电机组,故在设备工作时产生的废气余热温度极高,可高达上千摄氏度。首先将废气余热通过斯特林机转化为机械能,再通过外接发电机转化为电能。整个工作过程在降低环境温度的同时产生了电能,提升废气余热的利用效率。据初步试验,在温度为433℃时即可产生约3.3 V的电能。该装置结构简单,没有复杂的机械结构,安全性较高、可靠性强,若能在船舶机舱中多设备同时使用,对于实现碳中和及碳达峰目标拥有积极的助力。     

MAN 6L16/24副机排气冒黑烟故障原因分析与解决方案

针对船舶副机排气冒黑烟的故障问题,文章介绍了船旗国对船舶排放黑烟的法律法规要求,分析了副机故障原因,提出了有效的解决方案,供同行们参考。     

工程岩体的支持向量机分类研究

文章提出一种新的工程岩体分类和寻找最优支持向量机网络的方法,通过采用支持向量机的回归算法来解决多类分类的问题。通过对相同工程岩体的分类结果对比,发现可以采用支持向量机回归算法来解决工程岩体的分类问题,取得与采用支持向量机多类分类算法相同的分类效果,从而证明了采用回归算法来解决分类问题是可行的。     

检修车轨道对窄幅流线型箱梁涡振性能影响研究

为给窄幅流线型箱梁抗风设计提供参考,以某窄幅流线型钢箱梁悬索桥为背景,进行节段模型风洞试验,考虑风攻角,分析检修车轨道对箱梁涡振性能的影响;通过数值模拟,研究检修车轨道及其位置对箱梁绕流特性的影响机理及抑振措施的有效性。结果表明：窄幅箱梁在+3°、0°风攻角时的竖向涡振最大振幅较-3°风攻角时分别增大348%、189%;0°风攻角时,检修车轨道布置于箱梁底板内侧1/6底板宽度位置,窄幅箱梁竖向涡振最大无量纲振幅减小60.8%;在此基础上,检修车轨道内侧布置导流板后,箱梁竖向涡振最大无量纲振幅减小79.9%;检修车轨道布置于箱梁底板且布置导流板时,与检修车轨道布置于斜腹板相比,窄幅箱梁竖向涡振最大振幅大幅减小,箱梁周围的流动结构更加稳定,改善了箱梁涡振性能;将检修车轨道向箱梁底板内侧移动或布置导流板是抑制检修车轨道引起窄幅箱梁涡振的有效措施。     

基于IPSO-SVM的双塔斜拉桥线形预测研究

斜拉桥的施工线形控制与预测是斜拉桥安全施工与运营的关键。文章以某大跨度斜拉桥工程为背景,针对大跨度斜拉桥施工线形控制与预测问题,提出了一种基于非线性粒子群算法优化支持向量机的斜拉桥线形预测模型。通过支持向量机建立了影响斜拉桥结构响应的随机变量与主梁线形之间的关系,并采用非线性递减策略改进惯性权重的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,得到了斜拉桥线形预测模型。相关计算结果表明:非线性粒子群算法对于支持向量机参数的寻优具有更好的收敛性;基于非线性粒子群算法改进的支持向量机对样本数据的拟合精度最高,平均误差<0.005 m;提出的预测模型可以较为准确地预测主梁节段的线形标高,预测结果与实测值、理论值的平均相对误差<2%,可为斜拉桥施工线形控制提供一定的理论参考。     

多源数据互补的隧道运营安全智能监测系统设计与应用

隧道作为高速公路重要的一环,以“人-车-环境”为主要因素的运营安全问题一直为管理者所关注。通过系统平台的架构与功能设计,以基于深度学习的视频事件检测技术为基础,适当增加如“雷达+视频”的融合检测技术、隧道态势感知技术、智能球机联动功能,提高了异常事件的检出效率,可掌握隧道实时运行状态以及事后的智能聚焦查看。解决了依靠人工巡检视频监控隧道交通事件的难题,其智能化、及时性、准确性对于预防二次事故的发生和控制事态发展,具有重要作用。     

吸砂机降噪技术方案研究与应用

船舶在厂修理期间,船体结构喷砂除锈后产生的大量废砂,需要使用吸砂机进行收集。在废砂收集过程中,吸砂机会产生远高于环境保护标准的噪声污染。文章以某型吸砂机为研究对象,分析了噪声产生的机理,结合多维最新的降噪技术,开发设计了具有针对性的技术方案。通过方案的实施应用,将吸砂机产生的噪声污染控制在了环境保护的标准范围内,满足了废砂收集施工作业的要求。     

基于PINN方法的不可压流场求解

将残差网络（Res Net）结构引入物理信息神经网络（PINN）,提出一种基于Res Net的PINN方法（Res Net-PINN）。采用该方法对二维不可压圆柱绕流尾迹流场进行重建和预测,结果表明：Res Net-PINN能更准确地重建绕流尾迹的非定常变化规律;在圆柱绕流尾迹的短期预测方面,Res Net-PINN的预测精度和收敛速度相比全连接PINN均能提升3倍左右。Res Net能提高PINN对非定常流场的求解和预测能力,该研究可为采用机器学习方法求解更复杂流动问题提供参考。     

一种多传感器信息融合的噪声源识别方法研究

水下航行器噪声源识别是一个小样本条件下的模式识别问题.充分利用多个传感器采集的信号是解决小样本问题的有效途径.但是,目前各个传感器在整体评估中所占的权重没有一种合理的评估方法.文章利用直推式置信机(TCM)可以给出分类预测置信的能力,首先提出一种改进的奇异值测量方法,提高计算预测置信的准确性.然后将该置信作为传感器权重的有效表征,提出了一种多传感器信息融合的改进型直推式置信机算法,即TCM-IKNN-M(Transductive Confidence Machine for Improved K-Nearest Neighbors based on Muhi_sensors)算法.舱段模型试验表明,文中提出的算法有效地利用了多个传感器的信息,大大提高了识别的正确率.     

舰艇指控设备集成测试系统的研究

介绍了在技术设计以适用和通用为目的,以模块化、标准化设计为技术路径,适用于现役的作战指挥系统的高效率模块检测系统。