“三图四表”管理制度在轨交基坑施工中的应用

结合宁波轨交1号线一期工程TJ-Ⅷ标东环南路站工程,参建单位对基坑结构风险进行了静态分析与评估,并对基坑设计方案进行了优化。在基坑开挖过程中,通过"三图四表"管理制度对基坑开挖过程进行动态实时的控制,采取了一系列针对基坑变形的控制措施,顺利完成了该站主体基坑的开挖作业。可供欠固结土地区深基坑的设计和施工参考。     

用于水下目标识别的无监督特征选择算法

随着社会发展,海洋空间对人类变得愈发重要,对新的水下目标自动识别系统的需求也愈发迫切。在水下目标自动识别系统的构建过程中,提取到的特征含有很多冗余特征、不相关特征和噪声特征,影响系统工作效率,降低了分类识别正确率。为此,本文提出一种新的用于水下目标识别的特征选择算法——基于图学习的无监督特征选择算法(Unsupervised Feature Selection Algorithm Based on Graph Learning,UFSGL)。该算法通过同时进行转换矩阵优化和图学习来优化算法框架,并用正则化方法优化加权图中边的光滑度,最后对转换矩阵进行稀疏化从而进行特征选择。使用UCI数据库的sonar数据集对算法性能进行验证,结果证明,UFSGL算法能够有效减少特征子集中的特征个数,并在一定程度上提高分类识别正确率。     

灵便型散货船前期设计阶段中的锚泊系统布置

锚泊系统各设备间的位置相互关联(见图1),布置无法单独决定,其中锚链筒布置需着重考虑,以保证满足锚拉起/释放时的自由度、锚头与外板的距离、锚在搁置时与锚唇的贴合度等指标。     

88米海上自卸砂船电气审图总结

本文详细介绍了88米海上自卸砂船电气图纸审查的基本方法和注意要点。     

基于数据挖掘的舰船快速比照算法及舰船性能统计

在舰船开发过程中,耗费时间成本与经济成本最大的环节是舰船测试环节,每艘船在下水之前都要进行上百甚至上千次的水动力测试,海量的船舶测试数据对于新型船舶的设计与开发具有重要的指导作用。因此,从海量的船舶测试数据中提取有价值的信息,形成新的船舶性能数据,不仅可以缩短生产周期,而且能够指导船舶的设计过程,这是本文的研究重点。本文通过介绍数据挖掘技术和支持向量机技术,研究船舶性能快速比较算法以及性能统计。     

六自由度Stewart平台运动学遗传神经网络正解

近年来,舰载相控阵雷达发展迅速,对其隔振措施和隔振机构的要求也越来越高。Stewart平台为一种通常的空间六自由度并联机器人,在舰载相控阵雷达中具有广泛的应用。为了解析Stewart平台工作空间和设置机构误差步长,必须运动学求解。本文针对当前Stewart平台正解法存在的问题,基于传统的正解法和Stewart平台结构,提出一种遗传神经网络正解算法,通过仿真验证可知,该方法具有较高的收敛性和较快的速度,有进一步推广应用的潜力。     

支持向量机技术在舰船航向广义预测与控制中的应用

舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。     

油气悬架MAP计算软件开发

基于Matlab开发的油气悬架MAP计算软件,利用GUI Layout Toolbox工具箱开发了易于使用的交互界面,基于面向对象思想,以"模型-视图-控制器"的模式设计完成,较好地实现了数据与界面的解耦,提高了软件系统的可维护性、可扩展性、可移植性和类的可复用性。     

基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测

为了提高舰船动力传动系统中滚动轴承的故障特征分析及寿命预测能力,需要对选择合适的振动信号特征表征滚动轴承状态的问题进行分析,通过时域,频域,时频域,信息熵等多方面提取滚动轴承的振动特征,构造特征库,综合全面描述滚动轴承的状态信息。提出了一种自适应特征提取方法,通过添加白噪声特征以及融合特征,并使用相关性,单调性,鲁棒性3个指标来综合评价特征,可以自动确定特征维数并筛选出敏感特征子集,并通过实验数据验证了所提方法的有效性。     

基于“一日一图”的铁路旅客列车开行效益分析

从效益测算内容和效益测算方法等方面,研究"一日一图"列车运行模式下的列车开行效益分析方法,据此研发了基于效益效率综合优化"一日一图"分析辅助决策系统,介绍系统的功能架构。该系统已在兰州局集团有限公司试运行,系统运行稳定,效果良好。旅客列车开行效益分析结果可为列车开行方案调整提供依据。