Web技术在船舶综合信息管理系统的应用

为了实现船舶信息的智能化、自动化处理,本文基于Web技术设计开发了一种船舶综合信息管理系统,对系统功能和系统构架、系统功能和开发作了详细阐述,并对系统性能进行测试实验。实验结果表明,该系统响应时间较快,系统精度较高,可以维持在70%以上。快速地响应和较高的精度保证系统能够处理大量数据,减少了船员的工作量,降低了运行成本。同时,也保证了船舶的安全航行。     

舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术

为了解决单一信息源带来的网络安全状态感知误差高的问题,研究舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术。构建舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知框架,通过多源网络安全状态信息采集单元获取5G网络安全状态信息,融合处理单元利用层次量化评估方法对其作标准化等处理后,获得5G网络安全态势样本数据集,将其作为基于Att-GRU的5G网络安全状态感知模型的输入,利用鲸鱼优化算法实现模型参数的寻优,输出为5G网络安全态势预测结果,依据预测结果与实际结果的差值计算5G网络健康度,通过还原单元对预测结果作累减反归处理,获得5G网络安全态势值,并与设置阈值作对比,实现舰船通信系统5G网络的多维度安全状态感知。实验结果表明：该技术可实现5G网络安全状态感知,神经元个数为35、批处理规模为1.2时,5G网络安全状态感知模型性能最优;5G网络安全态势预测的平均适应度与最优适应度相贴近。     

电动汽车锂离子电池荷电状态估算方法研究

电动汽车动力锂电池内部充电状态的评估是电池管理系统状态评估模块的核心。不能用仪器直接测量,只能通过测量蓄电池的外部电流、电压等参数进行评估。准确评估充电状态对于控制电池寿命、功率和安全性非常重要。根据算法的不同,分为传统的开路电压法、电流积分法、基于数据传输的机器学习阻抗法、基于模型的卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和融合算法。介绍不同评估算法的计算原理,分析比较了不同评估算法的计算复杂度和精度。针对当前锂离子电池充电评估研究中存在的问题,指出锂离子电池充电评估的研究方向和未来发展方向是更具通用性、更高精度和更好实时性的多种评估方法。     

Two-Phase Algorithm for Multi-warehouse and Multi-task Based Logistics Delivery

To a scaled logistic company, assigning is an important part of logistic, and further development will make the optimized assigning of multi-warehouse and multi-task possible. This paper provided a two-phase multiwarehouse and multi-task based algorithm which has two phases. In the first phase, it combines sweep algorithm,saving algorithm and virtual task point to present a method. And in the second phase it provides an algorithm for the arrangement of goods loading which is based on the constraints of time-window and attributes of goods and vehicle. It uses the computing results of the first phase to form more detailed delivery scheme based on the constraints of time-window and attributes of vehicle and goods.     

基于Apriori算法的机动车保险欺诈索赔的关联度分析

在保险行业中,保险欺诈是当前存在的普遍现象。然而,在保险的全部险种里面,机动车车险欺诈是保险欺诈的高发区之一。本文基于25项特征指标,应用车险欺诈关联分析模型对某保险公司欺诈识别系统数据进行了分析,得出黑色样本的频繁项集,并且在白色样本中进行验证,确定了它们之间的具体关联规则,识别出欺诈索赔事件,得到灰色样本的欺诈率。研究结果表明,总理赔样本的欺诈率为37.527%。     

铺管船锚泊定位系统优化设计研究

分析了铺管船锚泊定位系统的结构和它在海洋中的受力情况,研究了锚索悬链状态的特性.提出了锚泊定位系统的二次规划优化算法.目标函数定义为受力锚索的拉力的两两水平力差的平方和,受到线性等式或不等式锚索拉力的约束.求解采用Lagrange乘子法或凸二次规划的互补主元法.用面向对象的VC++工具开发了锚泊定位系统软件.对某铺管船的锚泊定位系统实例进行优化计算,得到满足环境力条件下锚索所承受的力和锚点位置,达到了设计要求.     

基于蚁群算法的船舶件排样研究

针对船舶件排样问题,提出一种应用蚁群算法优化求解船舶件排样问题的方法.提出船舶件图形编码和预处理的方法,利用组合和填充的方法把船舶件排样问题转化为正交矩形的排样问题,使用剩余矩形匹配法和正交靠接算法完成自动排样.根据提出的求解算法,给出具体的实例,排样结果证明了用蚂蚁算法求解船舶件优化排样问题的可行性.     

基于LM-BP神经网络的沿海港口吞吐量动态模拟与预测

根据港口吞吐量与经济发展之间存在的非线性映射关系,引入结合LM(Levenberg-Marquardt)优化算法的BP神经网络,并将其应用于我国沿海港口吞吐量的动态模拟与预测.通过与BP算法的仿真结果比较分析,发现新算法具有训练速度快、预测精度高的特点.     

多子阵SAS非Stop-and-Hop近似RD成像算法

本文分析了Stop—and—Hop近似不成立条件下的多子阵合成孔径声纳系统数学模型,提出了适用于Stop—and—Hop近似不成立条件下的多子阵合成孔径声纳RD成像算法,仿真试验结果证明新方法是有效的。     

计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究

轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。