深化基础技术研究,为我国船舶工业创新做强服务——从船舶水动力学角度出发的若干思考

从介绍船舶水动力学的任务、研究范围、在整个船舶制造业中的地位和重要性出发,概要地讨论船舶水动力学工程应用中遇到的基础理论问题,以及当今国内外学术界和工程界关注的若干船舶水动力学工程前沿研究方向.同时也从船舶水动力学角度出发,对基础技术研发的重要性、当前的发展趋势和我们可以努力的方向作简单的评述.     

面向复杂环境的LNG码头合理布局规模仿真案例分析

LNG船舶通过限制性航道进出港时须采取一定的管控措施,具有显著的排他性,布局LNG码头时须确定合理的码头规模,以保障港区各类船舶通航效率。基于多智能体复杂系统的混合模拟仿真建模方法,以宁波舟山港六横港区南侧岸线新布局LNG码头研究为例,建立不同的仿真情境,通过设定的指标进行评价分析,研判在一定通航管控措施条件下六横港区南侧LNG码头合理布局规模,为港口码头布局和岸线合理利用提供决策依据。     

船舶六自由度转台电液伺服系统参数整定方法

针对船舶六自由度转台电液伺服系统的参数整定问题,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法（TOP—SIS）进行多属性决策（MADM）研究。计算了转台电液伺服控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究

在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法.为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改进的免疫粒子群算法,建立相应的适应度函数模型,进而求出最优转向幅度.仿真结果表明,改进的免疫粒子群算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度,结果准确可行.     

多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析

为了解决船舶网络数据交互压力成倍增长,网络故障特点已由单纯的单要素故障转变为多因素故障的问题。提出多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析。对网络环境的全局变量进行收集,获取多参量状态,根据获取的多参量状态数据,建立多参量网络健康评估模型,定义对参量下故障识别的学习状态,确定网络故障点,通过数据提取算法完成对故障点的提取,完成故障的智能诊断。通过实验数据表明:相同时间量与故障量下,采用设计方法的故障诊断效果,要比传统诊断方法多诊断出故障21处,提升效果明显。     

线下式桥建合一车站振动噪声特性及控制研究

研究目的:为掌握线下式车站车致振动和噪声的形成机理、传递路径及分布特性差异,建立“列车-轨道-结构-土体”耦合动力学模型研究列车过站时引发的站房车致振动,利用声学有限元方法计算二次结构噪声,利用统计能量分析计算站厅内环境噪声,并根据研究结果开展线下式桥建合一车站低振动噪声设计。研究结论:(1)相比桥建分离车站,桥建合一车站候车厅在30 Hz以上的振级增幅达30 dB,而在人体更敏感的30 Hz以下低频范围内振级差异仅3.5 dB;(2)桥建合一车站因其承轨层与周边结构硬连接,承轨层振动更小,二次结构噪声较桥建分离车站低5.5 dBA,环境噪声低1.4 dBA,总体上对乘客来说具有更好的声振舒适性;(3)采用重型减振轨道能够有效抑制站房振动,楼板的垂向振动加速度减小10倍以上,二次结构噪声降幅可达25 dBA以上;在站台层和站厅层内采取吸声、隔声措施可使候车厅内环境噪声降幅达15 dBA以上;(4)相关振动噪声控制方案可为综合交通枢纽的减振降噪设计提供参考。     

地铁车站地下空间商业开发价值初探

结合对地铁服务功能的定义，探讨了地铁车站地下空间的综合开发问题。通过对乘客需求和商家的调查，提出了对地铁车站商业开发价值的看法；地铁车站内有着广阔的商品和服务需求；经营利润主要来自于大量的即兴消费；应尽可能发展适合联销经营的商品和服务。     

上海轨道交通7个规划项目获批

目前《上海市城市轨道交通近期建设规划（20102015）》已正式获国家发改委批复,其中包括5号线南延伸（奉贤线）、9号线三期（松江段）、17号线（青浦线）、13号线二期、14号线、15号线、18号线等7个项目,线路总长约220km,车站130摩。     

线路建设亮点及技术创新

北京地铁10号线二期工程概况北京地铁10号线二期工程主要位于城市道路的三环与四环之间,起于一期工程终点劲松站南端,止于一期工程起点巴沟站西侧折返线。与一期工程构成北京市地铁的第二环线。线路全长32.48 km,全部为地下线,共设车站23座,其中明挖车站17座、盖挖车站2座、明暗挖结合车站2座、暗挖车站2座、换乘车站12