面向智能船舶的容错卡尔曼融合估计方法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素导致的一个或数个传感器产生随机间歇性故障从而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计1种基于四分位滤波的容错方法,并针对该方法导致的观测时滞问题设计1种预报方法,提前预报观测值,进而抵消容错方法导致的时滞问题。此外,针对多传感器之间的互协方差难以准确估计的问题,采用CI融合估计方法进行融合估计。为验证算法的有效性和融合估计的精度,对带有间歇性故障的两传感器系统进行仿真试验,并与按矩阵、按对角阵和按标量3种分布式融合估计方法得到的结果进行对比。4种方法的均方误差系数大小对比结果显示,对于带间歇性故障的多传感器系统,设计的融合滤波不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度。     

大丰港海域挟沙力关系式分析及应用

基于大丰港附近海域实测水文泥沙资料,对目前国内应用较为广泛的5种挟沙力关系式在大丰港附近海域进行应用计算,在此基础上,采用集中系数法和偏离系数法对计算结果进行对比分析。结果表明:河口水流挟沙力公式能较好地反映大丰港海域的水流挟沙情况,并拟合得到适用于大丰港海域的挟沙力关系式,将该公式应用于大丰港实际围垦工程中,通过建立二维水动力泥沙数学模型,计算得到的围垦后垦区海域年冲淤变化趋势,与数值模拟结果基本相同,表明该公式在大丰港海域具有良好的适用性。     

取水工程对港内水流条件及泥沙回淤的影响

针对取水工程对港池内水流及泥沙影响问题,以黄骅港综合港区港池取水工程为例,通过在分析工程区域自然条件和泥沙条件的基础上建立三维数学模型的方法,从潮流、泥沙角度分析各取水方案对港池内水流条件和泥沙回淤的影响。结果表明:取水工程实施后整个港池内流速均不大,除取水口外,流速均在0.1 m/s以下。取水工程不会造成周边水域泥沙场的改变,对进港航道及港池淤积影响不大。取水工程实施后在设计最大取水流量范围内不会影响港口的正常运行。     

潮汐河口淹没丁坝群坝田淤积特征及成因分析

潮汐河口淹没丁坝群坝田水动力条件复杂多变,坝田复杂的水流结构决定了坝田内的泥沙淤积过程及淤积形态。以长江口北槽丁坝群形成坝田为例,分析坝田形成后淤积形态及淤积速率特征和规律。分析结果表明:随着时间推移,坝田内2 m等深线逐渐向距坝头0. 2倍坝长处靠近,5 m等深线逐渐向坝头处靠近;坝田的初始容积与冲淤平衡时的平衡容积呈对数关系;在丁坝间距为3～4倍坝长时,坝田内淤积分布最为均衡;坝田内淤积速率的拐点均出现在坝田形成后5～6 a。另外,从工程影响淤积丁坝布置参数方面探讨坝田内淤积特征的成因。     

75000t散货船阻力预报方法研究

在75000t散货船的设计建造过程中,主机的选型和功率的确定至关重要,这都取决于船舶在静水中以一定航速航行时的阻力值。本文对船舶阻力研究的三种方法,经验公式估算、船模试验和CFD数值计算进行介绍,并以75000t散货船为例讨论三种方法的预报阻力的可行性,以供设计者参考。     

长江口深水航道治理工程不同阶段北槽丁坝群坝田泥沙冲淤分析

根据长江口深水航道治理工程不同阶段的地形分析,定量分析不同工程阶段影响下北槽丁坝群坝田冲淤厚度以及地形变化。结果表明:在不同的工程阶段,北槽南北侧坝田冲淤差异受工程进度影响,总体呈逐年淤积趋势,南北侧坝田呈"洪季多淤、枯季少淤积"的状态,北侧坝田淤积厚度大于南侧。北槽主槽与坝田地形变化在2010年之前变化较大,2010年之后,主槽基本趋于稳定,变化较缓,坝田则持续淤积。     

潮流泥沙数值模拟在潍坊港规划中的应用

将潮流泥沙数学模型应用于潍坊港总体规划方案比选研究。采用MIKE21软件建立潍坊港二维潮流泥沙数学模型,对总体规划的各项方案进行水流、地形冲淤、航道回淤等方面的数值计算,并进行方案间的比较分析。研究结果表明,各方案工程实施后流场无明显差别,周边地形冲淤变化不大且差别较小;航道回淤是该区域规划方案选择的关键因素,整体发展方案明显优于分离式方案;经多方面考虑离岸岛堤式方案尚不可行。     

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型．预报结果表明：预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值．     

交通事故侦测中占有率的改进灰色预测

在交通事故侦测的统计预测算法中引入灰色理论的实践证明，灰色预测是占有率短期预测的可行方法，同时二重估计改进的预测方法可合理地提高交通事故预测的准确性。     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．