GSM-R中FAS话务量计算

介绍了GSM-R系统的结构,FAS系统及子系统在整个网络中的位置以及系统话务量的计算方法.分别按不同站型计算各站话务量,以此来确定网络的组网方式.     

自适应神经网络用于船舶动力定位系统

船舶动力定位（DP）采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器，使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置，传统的控制方法是采用PID（比例、积分、微分）反馈控制。顾和李（1994）提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法，它具有许多优越性：①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力；本文在目标函数中引入了与速度相关的项，从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。     

Studying port selection on liner routes: An approach from logistics perspective

The research aims to study the port selection in liner shipping. The central work is to set up a model to deal with port choice decisions. The model solves three matters: ports on a ship’s route; the order of selected ports and loading/unloading ports for each shipment. Its objective is to minimize total cost including ship cost, port tariff, inland transport cost and inventory cost. The model has been applied in real data, with cargo flows between the USA and Northern Europe. Afterwards, two sensitive analyses are considered. The first assesses the impact of a number of port calls on the total cost which relates closely to the viability of two service patterns: multi ports and hub & spoke. The second analyzes the efficiency of large vessels in the scope of a logistics network. The overriding result of this research is to indicate the influence of logistics factors in the decision of port choice. The research emphasizes the necessity to combine different factors when dealing with this topic, or else a result can be one-sided.     

小波网络专家系统在船舶电站机组故障诊断中的应用

在故障诊断中,首先分析了柴油机冷却系统的故障机理,并得到其故障征兆集、故障原因及它们之间的关系.然后应用小波网络建立起故障征兆和故障原因的映射关系进行分类,主要利用小波网络的非线性映射功能对故障分类诊断.文中还利用专家系统的知识对小波网络的诊断结果给予解释,成为小波网络的有力补充.     

大型结构系统可靠性分析方法研究

结构系统的可靠性评估是结构设计的一个重要研究内容,而极限状态函数的建立是进行可靠性评估的基础.但是,大型结构系统的极限状态函数极为复杂,响应面法用简单的多项式进行模拟的精度较低,导致误差较大.文章提出用神经网络替代多项式来拟合复杂的极限状态函数,形成所谓的神经网络响应面.然后,基于塑性极限理论,文中提出了不依赖于失效模式的极限状态函数表达形式及采用ICP对该极限状态函数进行计算的方法.最后,依照拟合得到的神经网络响应面,给出了大型结构系统失效概率的方法.通过两个算例计算并和其它方法进行比较,表明该方法的计算精度较高,而计算时间大大降低.     

美国海军的综合作战系统

近年来，美国出于称霸全球、独步海洋的战略需要，不惜斥巨资构筑海上综合作战系统。本文详述了这方面的进展。     

基于神经网络的无人无缆水下机器人运动建模与控制技术研究

对自主型水下机器人（ＡＵＶ）神经网络运动模型的结构进行了理论分析和探讨,提出了非完全回归型神经网络、增加积分层的输出层结构及相应的分步式学习方法。对ＡＵＶ运动过程中目标运动路径和目标运动速度的同时跟踪控制进行了系统研究。提出了由主控网络和伴随网络构成的神经网络控制器结构,给出了通过计算机模拟来生成教师样本的方法,提出了预测控制的思想。计算机仿真及水下机器人“Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ”的水池实验结果验证了本文所提出的建模方法和跟踪控制方法的有效性和可行性。     

运输船舶金属船体重量的神经估算

本文建立应用反向传播学习算法的多层前馈神经网络模型，对运输船舶金属船体重量进行神经估算。以散货船和油船为实例的计算结果表明，由非线性模拟神经元组成的神经网络在船体重量估算中是非常有效的。     

基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用神经—模糊控制的方案，给出了神经—模糊控制器的基本设计方法。仿真结果表明，这种控制器与一般自适应模糊控制器相比，船舶操纵系统的性能有明显提高。     

大型机电设备仿真建模的智能方法研究

本文提出了一种基于神经网络的大型机电设备仿真建模智能方法，详细讨论并解决了该法实施过程中的若干关键技术问题。通过对某船用蒸气动力装置简易训练模拟器进行仿真建模研究，表明该法对大型机电设备的仿真建模非常有效。