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小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性. 相似文献
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分析了国内全回转起重船的发展现状及发展趋势,对现有的船型数据资料进行整理分析,利用EXCEL回归分析、Matlab中BP神经网络工具与RBF神经网络工具分别建立了全回转起重船主尺度与最大起重量的关系模型,并对它们的回归分析误差进行了比较.该模型的建立有利于掌握全回转起重船主尺度要素随起重量的变化规律,对起重船方案设计以及后续的技术经济论证可起指导性作用,有助于该船型的报价设计和初步设计,并可使其总体设计得到优化. 相似文献
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将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础. 相似文献
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船舶气囊下水安全性评估方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
气囊下水是船舶下水的一种创新方式,但是气囊下水过程中船体强度和气囊的安全性还没有定量的计算方法.近年采用气囊下水的船舶重量不断增大,下水安全性问题日益突出.本文考虑气囊刚度的非线性、下水过程中船体的力平衡条件等,提出了一种基于全船结构有限元分析的船体结构和气囊安全性评估方法.研究的内容和结果是紧密结合工程实际的.(1)考虑气囊压缩变形的非线性,研究了一种预报气囊刚度的有效方法;(2)基于弹性下水理论,研究了一种考虑弹性基座刚度非线性变化的船体梁运动和受力的计算方法;(3)提出了直接采用全船结构有限元分析计算船体结构应力和气囊受力的方法;(4)对某型实船进行了气囊下水的安全性分析,并与文献的结果进行比较,验证了气囊下水工艺的优越性和本文建议方法的准确性. 相似文献