海工产业将走向高度国际化融合

合理的油价是支撑海洋石油开发的重要条件。但自2014年6月以来,全球油价却出现了历史罕见的大跌,导致巴西、北海、美国、墨西哥、中国等全球重要的海工市场,都相继出现船东撤单或者租家"难寻"的情况,海工行业风险加大。作为海工领域"新生代"的中国企业,如何在市场寒流中实现可持续发展,更上层楼?带着这些相关问题,本刊记者采访了中集集团副总裁、烟台中集来福士海洋工程有限公司总裁于亚。     

预测：二季度或成铁路业绩转折点

近期，在权威人士强调要按计划全面兑现“十二五”铁路建设目标，以及铁道部表态今年5000亿铁路投资要求到位的背景下，铁路建设资金开始逐渐到位，市场对事铁路行业的信心也逐渐回升。 记者从消息人士处了解到，如果资金到位情况较好，今年铁路投资或略超5000亿元。随着二季度银行开始向铁路项目进行放款，市场预期受益于资金流的购善，铁路相关企业的业绩将从今年二季度开始逐渐向好。     

广佛线二期线路接入一期施工组织风险及应对措施研究

广佛线二期线路于2016年4月中旬开始进场施工,6月底完成。总结二期接入工程进展过程中对施工组织各环节的风险识别及措施研究,为后续各延长线路施工安全保障提供借鉴资料。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

支持向量机技术在舰船航向广义预测与控制中的应用

舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。     

多船舶同时航行中的调度数学模型设计与实现

在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。     

一种基于文本挖掘的铁路基础设施设备风险隐患识别模型

提出一种基于文本挖掘的铁路基础设施设备风险隐患识别模型,该模型采用基于层叠隐马尔科夫的分词算法对长文本形式的设备质量问题数据进行分词处理,在此基础上,统计每类词出现的频度,识别铁路基础设施设备管理风险隐患,利用词云图可视化技术,对分析结果进行直观、清晰地展示。作者选取了兰州铁路局2012年1月~2016年4月期间4 662条工务、电务和供电专业的铁路基础设施设备质量问题数据,验证了模型的有效性。     

人工智能技术船舶海上交通冲突自动预警方法分析

为降低船舶碰撞冲突事故的发生几率,实现对海上交通环境的合理维护,提出人工智能技术下的船舶海上交通冲突自动预警方法。通过定性研究海上交通冲突数据的方式,计算冲突概率的具体数值结果,实现对船舶海上交通冲突事故的分析。在此基础上,建立预警处理流程,在联合风险识别因子的同时,完成对该项参量指标的模糊化处理,实现人工智能技术下船舶海上交通冲突自动预警方法的顺利应用。对比实验结果表明,随着新型预警方法的应用,海上DRI交通环境指标的数值水平得到有效控制,可大幅降低船舶碰撞冲突事故的实际发生几率。