取消航海过失免责对海上保险业的影响

航海过失免责存废论一直是业界及学者们激烈争论的热点问题。航海过失免责的取消决不是单纯的承运人归责原则方面的变化,它势必会对其他海运制度产生巨大的冲击,尤其是对海上保险业。本文主要论述了取消航海过失免责对海上保险制度及海上保险利益各方将产生的影响。     

考虑舰体变形时的捷联惯性系统初始对准方法

为尽可能消除惯性测量组件（IMU）安装误差及挠曲变形对初始对准精度的影响，运用传递对准技术，建立系统方程和量测方程，采用扩展状态滤波器和速度加角速率匹配的方法，准确地估计出了这些误差，并对系统进行补偿。仿真结果表明，用速度加角速率匹配估计安装误差和挠曲变形比用速度加姿态匹配效果好，补偿了安装误差和挠曲变形后，系统的导航精度明显提高。     

基于二重选择性分集的海事短波数字通信性能分析

从目前船舶海事短波通信的现状出发,对采用ARQ技术的数字窄带直接印字电报(NBDP)传输信息恒比码码组的回传概率和剩余错组率进行了分析,指出了现行短波通信存在的缺点和不足。提出将二重选择性接收分集技术用于海上短波通信的想法,并对改进后的系统性能参数进行了理论和数值分析。在信噪比同样的条件下,得出了使用天线选择性二重分集技术的海上短波通信系统能有效地提高通信质量和降低ARQ的重传概率和剩余错组率。结论为更好地利用短波通信系统进行海事数字通信提供理论依据。     

铁路车辆运行平稳性指标的测试精度分析

根据《铁道车辆动力学性能评定和试验鉴定规范,》建立了车辆运行平稳性指标的测量模型,对平稳性结果的不确定度评价方法进行了探讨:以实际系统为例给出了车体振动加速度误差源及其不确定度分量,研究了误差的非线性传递函数。对所研究系统的实测数据的不确定度分析表明:其垂向、横向平稳性指标的扩展不确定度均小于0.1.     

向量时序SVM-AR模型在公路软土地基沉降中的预测研究

为提高公路软土地基沉降预测的精度,提高工程的安全性,文中分别探讨了SVM模型和时序AR模型适用范围和特点,并结合2类模型各自优点提出SVM-AR模型。该模型用SVM模型预测趋势沉降量,用AR模型预测随机沉降量,然后组合获得预测沉降量。工程实例表明,SVM-AR比SVM模型预测结果更为准确,更好地反映公路软土地基沉降过程。     

测站偏移对变形监测结果的影响分析

在使用全站仪对大型建筑结构的变形进行实时监测时,受建筑结构、地形等客观因素的影响,有时某些测站点不得不布置在变形区内。在实时监测过程中,当变形区内测站点发生偏移时,该点的设站数据仍然是偏移之前的,这必然对监测数据的精度造成不利影响。为解决这一问题,推导出测点偏移对监测数据影响的定量公式,并对该不利影响给予实时改正。进行了模拟实验。实验结果表明:在动态实时监测系统中,这种方法可完全消除测站点不稳定带来的误差,并且简单易行。     

外弹道数据处理专家系统模型分析与设计

结合靶场试验外弹道数据处理工作实际,分析了外弹道数据处理专家系统的结构,提出运用误差诊断模型及数据统计原理建立靶场数据处理决策专家系统和测控设备状态评估专家系统模型,并给出外弹道数据处理专家系统模型设计思路,可为各类试验数据处理方案和外场试验布站方案的制定提供依据.     

集值非扩张算子的随机不动点定理

本文考虑了集值非扩张算子并在Banach空间中给出了相应的若干随机不动点定理。     

Measurement biases in panel data

The objective of this paper is to examine reporting errors in panel data obtained from multi-day travel diaries. A distinction is made between within and between wave biases. The former leads to an increase in under-reporting associated with the number of days the diary is kept. The latter is related to the number of waves respondents have been participating, so-called panel experience. These biases imply that observed mobility changes between waves are partly due to reporting errors: without controlling for them, changes in mobility can not be inferred from the data. An important cause of these measurement errors is the increase in the number of days on which no trips at all were reported. In addition, shorter trips and less complex chains are more susceptible to underreporting. The methodology used in this paper provides a means of dealing with these problems. Attrition is taken into account by a rather simple measure. The paper concludes with a number of suggestions for sample and survey design.     

强迫振动法结构模态参数识别

通过激励结构振动的方法,可以采集到结构的强迫振动时程。再对强迫振动时程采用随机减量法提取自由振动信号,并进行ITD识别,即可得到结构的模态参数。对随机减量技术与ITD识别技术的基本原理进行了介绍,并给出了一个实测信号的识别实例。