大型油船模态分析和响应预报

对６８５００ＤＷＴ油船进行了模态分析和响应预报，简介了计算模型和分析方法，并对该船的振动水平进行了评定。     

随机车流-风联合作用下沿海大跨度斜拉桥拉索疲劳寿命预测

为了预测沿海大跨度斜拉桥拉索在车流、风和波浪等变幅荷载长期作用下的疲劳寿命，提出了沿海大跨斜拉桥拉索在随机车流、风和波浪荷载联合作用下拉索应力谱的计算方法和步骤，并基于线性疲劳累积损伤理论建立了斜拉桥拉索疲劳可靠度的计算框架。首先，根据桥上实测车流数据，建立了随机车流模型，基于桥址处风浪观测数据，运用二维Copula函数建立了桥址处风浪联合概率模型。然后，将生成的随机车流及风浪荷载作为外部激励，基于风-浪-车-桥耦合振动数值模拟平台，实现随机车流、风、浪荷载联合作用下的斜拉索应力谱的计算分析。最后，基于线性疲劳累积损伤理论推导了服役期内斜拉索疲劳可靠度及疲劳寿命预测公式，并以一座沿海大跨斜拉桥为例，结合桥址处的实测车流、风和波浪数据，计算了拉索在随机车流、风和波浪荷载联合作用下关键拉索的疲劳寿命。结果表明：车辆荷载主要影响拉索的应力响应均值，风荷载主要影响拉索的应力响应的脉动部分，而波浪荷载对拉索的应力响应影响非常小，可以忽略。此外，在随机车辆、风和波浪荷载共同作用下，拉索的日累积疲劳损伤符合威布尔分布，并且岸侧拉索的中间索疲劳寿命最低，为121年。研究成果可为沿海大跨度斜拉桥拉索疲劳可靠度分析及疲劳寿命预测研究提供参考。     

大开口型船舶波浪诱导载荷研究

通过对某５万ｔ级大开口型船舶的各种波浪诱导载荷长期预报，详细讨论了不同波浪散布图、装载工况、航速、水动力计算理论和短峰波对波浪诱导载荷长期预报极值的影响，指出了一些值得注意的问题，以期对类似船型的液体波浪诱导载荷预报提供有用的参考。     

基于灰色预测-马尔可夫链-定性分析的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义。分析以往对铁路货运量预测的相关文献及其预测精度,并分析影响预测精度的因素,定量分析与定性分析相结合有利于提高预测的准确性。采用灰色预测-马尔可夫链-定性分析相结合的方法对铁路货运量进行预测,经分析表明:灰色模型预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善;由GM(1,1)预测值及马尔可夫状态转移下的最大概率可知铁路货运量的发展趋势;"十一五"期间铁路货运量增长速度将放缓,但仍将保持较高的增长率。     

利用线性预测去除图像椒盐噪声

针对去除灰度图像的椒盐噪声问题,提出一种利用线性预测去除椒盐噪声的算法。算法的优点是利用已知信息预测出未知信息。本文提出的算法根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是可能的噪声像素,把图像信号像素作为已知信息,把噪声像素作为未知信息,采用三阶线性预测器,利用信号像素预测出噪声像素。该算法对于可能的噪声像素,采取预测算法进行预测,预测值作为噪声像素处理后的灰度值;而对于信号像素则不做任何处理,因而很好地保留了图像细节。实验结果表明,该算法的运算量小,去噪能力强,尤其在处理噪声高度污染图像时,去噪能力表现更为突出。     

人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基础、方法实施、精细化智能管理（示例）

首先，介绍了基于人工神经网络的智能预测方法（多步滚动预测）和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策；其次，介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是： 对于结构变形位移和周边地表沉降/隆起，智能方法所得的预测值（3~5 d）与其相应实测值的精度偏差一般为5%~10%；不只是可以了解到当天已发生的信息，还可预见3~5 d将要发生的变形位移和沉降/隆起等的预测定量值；在施工变形达到超限阈值前，采用智能模糊逻辑控制法则作处理，通过调整相应的施工技术参数，即可使后续变形始终处于允许的限值之内，而无需附加额外的巨大花费，节约造价，节省工期，还可实现远程、无线、视频监控。在探讨地铁施工变形智能预测与控制的基础上，开发了盾构掘进施工中工程周边地表沉降/隆起变形的多媒体三维动态可视化仿真程序软件，研制了盾构掘进施工计算机智能管理系统。目前，上海隧道工程有限公司已在上海市沿江通道盾构施工中进行试验性应用，取得了良好的技术效益。最后，对人工智能科学发展的前景及存在的一些问题进行了探讨。     

应变-寿命模型在曲轴寿命预测中的对比研究

将3种不同的应变-寿命模型应用于曲轴的疲劳寿命评估中,并对疲劳试验数据和预测数据进行了对比。考虑到曲轴淬火残余应力的影响,对曲轴的表面残余应力进行了测试,并将测试结果应用于计算中。通过一系列的对比,证明了S-L-B模型对于曲轴的疲劳寿命预测是最有效的,Chen模型次之,修正的SWT模型一致性最差。     

杭州地区某盾构区间施工地表变形预测参数的分析与确定

以杭州地铁某盾构区间隧道施工为背景,分别对盾构隧道上浮和盾构隧道水平2种工况建立计算模型,并计算盾构掘进施工引起的地表沉降,在每种模拟工况计算中取不同的地层损失率对地表沉降进行计算。将不同工况、不同地层损失率的计算结果与实测数据进行对比分析,并利用Peck公式计算结果进一步确认,以确定不同工况下的地层损失率:盾构隧道上浮工况下地层损失率约为1.9%;盾构隧道水平工况下地层损失率约为1%。以期为杭州和其他地区盾构施工引起的地表沉降预测提供参考。     

我国航空旅客运输需求预测——基于计量经济学与系统动力学组合模型

航空运输需求预测是民航发展规划和决策的前提,预测结果的精度会对民航的发展产生重要的影响.基于系统动力学原理构建了民航客运需求系统的因果关系图,分析了各因素间的因果关系,在此基础上,建立了航空客运需求的系统动力学模型,并引入了计量经济学来建立模型的数学方程.然后,对模型进行了有效性检验,结果显示建立的模型可以较好地反映民航客运的实际需求,证明了模型的有效性.最后,应用该模型对我国未来几年的航空客运需求进行了预测,并对比了不同的预测情景,结果显示经济水平对航空客运需求影响显著,宽松的人口政策在一定程度上会降低航空客运需求.     

Reliability Prediction Method Based on State Space Model for Rolling Element Bearing

Reliability analysis based on equipment’s performance degradation characteristics is one of the significant research areas in reliability research. Nowadays, many researches are carried on multi-sample analysis. But it is limited for a single equipment reliability prediction. Therefore, the method of reliability prediction based on state space model(SSM) is proposed in this research. Feature energy of the monitored signals is extracted with the wavelet packet analysis and the associated frequency band energy with online monitored data. Then,degradation feature is improved by moving average filtering processing taken as input pair model parameter of SSM to be estimated. In the end, state space predicting model of degradation index is established. The probability density distribution of the degradation index is predicted, and the degree of reliability is calculated. A real testing example of bearing is used to demonstrate the rationality and effectiveness of this method. It is a useful method for single sample reliability prediction.