港区铺面设计中的集装箱角荷载

针对我国港区铺面中现行的集装箱角荷载设计方法的合理性问题,通过统计分析当前我国7个港口的集装箱质量分布规律,指出现行《港口工程荷载规范》与《港口道路与堆场设计规范》中关于集装箱角设计荷载规定的不合理之处:前者采用基于英国港口集装箱质量分布数据的折减系数法不符合我国情况,严重偏小;后者不能体现不同重要程度港口的设计需求差异性。进而,提出铺面结构设计时确定集装箱角荷载的建议。成果完善和改进了我国集装箱角荷载的设计方法,对港区铺面的建设和使用具有重要的价值和意义。     

海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究

传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具有运算复杂、检测效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究。以提取的海洋卫星遥感图像对比度特征为依据构建图像对比度特征图,以此为基础,采用最大熵估计算法对遥感图像对比度特征进行分割,得到遥感图像对比度特征熵,通过LBP方法对遥感图像对比度特征进行同步定位,实现了海洋卫星遥感图像对比度特征的同步检测。通过测试结果显示,与传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法相比较,提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法极大地降低了运算复杂度,提升了检测效率,充分说明提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具备更好的检测性能。     

基于机器学习的大规模船舶图像检索机制

船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。     

肋骨非均匀排列的圆柱壳振动特性研究

研究了肋骨非均匀排列对加肋圆柱壳振动特性的影响。首先,以安德森定域效应的原理为基础,肋骨间距为随机分布,分析了肋骨非均匀排列时圆柱壳的振动特性,然后,采用两种肋骨间距,交替排列,构造整个圆柱壳的肋骨不等间距排列形式,两种肋骨间距的确定方法是:保持两种肋骨间距的总和不变,逐步增大两者的间距差,从而增加相邻的肋骨间的两个圆环结构的固有频率差,直至固有频率差趋于不变,最终确定了两种肋骨间距。分别计算并对比分析了肋骨等间距和不等间距排列的圆柱壳的均方振速,结果表明:肋骨不等间距排列具有一定的减振效果。     

大型舰船穿越海上桥梁过程安全性远程监测方法分析

为了提高大型舰船横穿桥梁时,其远程监测的有效监控范围,设计提出了一种基于舰船轨迹分析的新型安全性远程监测方法。建立固定坐标系和舰船航行坐标系,根据舰船航行重心G,明确船舶航迹及船位,通过三维点云数据提取技术,提取航迹特征值,根据聚类计算结果,求取船舶未来过桥时的有效路径及间距,建立远程传输通路和后台分析模块,通过知识库内预设的逻辑处理分析程序,对当前船舶轨迹特征信息和预设轨迹特征信息进行测评,实现舰船安全性远程监测。实验数据显示,该方法在顺向风流环境下,对舰船安全性远程监测有效监控范围提高了29%,说明该方法确实可以提高远程监控的有效监控范围,具有明显优势性。     

基于大数据挖掘模型的船舶破碎尾迹智能跟踪方法

为了解决传统船舶破碎尾迹跟踪方法跟踪轨迹点离散性过大的问题,设计基于大数据挖掘模型,提出一种新的船舶破碎尾迹智能跟踪方法。采用GIBS抽样算法作为数据挖掘模型的内核,将传统单一的马尔科夫数据链转化为多链,建立一种多链结构的数据挖掘挖掘模型,进行船舶当前尾迹数据挖掘,利用尾迹状态方程和尾迹测量方程,将尾迹数据图像化,确定尾迹实际像素并进行补偿处理,对处理后的图像进行回波特征转化,根据图像像素的回波特征值,评判像素点是否属于船舶尾迹,从而实现当前船舶尾迹跟踪。实验数据表明,该方法输出的船舶尾迹跟踪结果,其轨迹回波有效间距提高了32%,补偿间距提高了29%,可以有效降低轨迹离散。     

基于ANSYS某断裂副车架的结构改进

本文针对某自卸车副车架经常出现断裂的现象,利用ANSYS软件建立副车架三维实体模型,并对其各工况进行静态分析,得出变形图及应力分布规律。最后对应力集中部位进行结构改进以提高使用强度。     

二手乘用车供给研究

供给是二手车市场发展的基础,是二手车交易量的决定因素,家庭收入是影响二手车供给量的关键.本文基于国内外二手车市场发展趋势,从影响二手车供给量的关键指标人手进行对比研究,揭示我国二手车市场发展的基本阶段与发展路径.     

粒子群算法在翼型剖面优化中的应用

为设计出具有良好升阻比性能的翼型剖面,采用智能优化领域新兴的粒子群优化算法(PSO)结合面元法对翼型进行优化设计。文中给出了PSO算法的数学模型及其在翼型优化设计中的主要计算过程,并以Naca66mod翼型为原型进行设计。获取了翼型优化过程中每一步处的翼型剖面形状、翼型表面压力系数分布以及翼型的升力系数、阻力系数和最大厚度比,结果分析表明经过优化后的翼型与原型相比,具有升力系数增加,阻力系数减小这一有利的特征改变。同时采用CFD方法对两种翼型进行数值模拟计算,获得同上的结论,进而验证了PSO方法在翼型优化设计中的可行性。