基于主成分分析的桥梁结构服役状态评估

为提高桥梁结构健康状态检测过程的效率和检测结果的可靠性,基于数据挖掘技术建立了桥梁结构全寿命健康状态检测模型,解决了现有桥梁结构健康状态检测过程中存在的检测误差大、检测效率低的问题。首先,利用无线传感网络信息收集技术获取有关桥梁结构健康数据,利用核心主成分分析对桥梁结构健康数据进行预处理,消除桥梁结构健康数据的冗余特征,缩减桥梁结构信息的维度,保留了数据本身的有用信息。然后,利用粒子群优化算法计算出支持向量机关键参数。结果表明,本模型可以精准预测桥梁健康状态,具有高精度高可靠性,可以为桥梁结构运营状态检测提供新思路。     

气体燃烧装置（GCU）在LNG船上的应用

新一代LNG船采用双燃料发动机电力推进或带再液化装置的低速柴油机推进,当船舶进出港口机动航行或在锚地时,为了处理液货舱内过多的蒸发气,避免液货舱内压力升高,船上必须装有气体燃烧装置或再液化装置,本文详细介绍了这种气体燃烧装置的作用、布置、要求和结构.     

中国港口加强节能减排积极应对全球气候变化——在第9届东北亚港口协会会长会议上的主题演讲

<正>近年来,围绕全球气候变化问题,我国作为最大的发展中国家,在节能减排方面作出了巨大的努力,充分展示了中国谋发展、促合作、负责任的大国形象。2009年11月26日,我国政府宣布了控制温室气体排放的行动目标,即到2020年单位     

三方会谈温室气体专题技术会议在CCS总部举行

<正>6月4日,由中国船级社与中国造船工程学会、中国船舶工业行业协会、中国船东协会共同举办的国际海事界三方会谈温室气体(GHG)专题技术会议在北京CCS     

船舶污染气体排放迎接新规则

2010年7月1日,国际防止船舶造成污染公约(MARPOL)附则VI和氮氧化物(NOx)技术规则修正案正式生效,标志着航运界和国际海事组织(IMO)在解决环境诉求问题上的努力又向前推进了一步。     

船舶碳足迹计算

船舶行业也是温室气体排放的主要来源之一,其所涉及的船舶建造、船舶营运及其他相关活动所产生的温室气体约占全球温室气体排放总量的3.3%。如何应对全球气候变暖已成为全人类面临的最重要的课题,而碳足迹(Carbon Footprint)的提出则为产品和服务温室气体排放量的测度提供了新方法。     

主成分分析赋权的灰色模型在港口安全评价中的应用

针对传统的灰色模型的主观赋权,过多的倚重于专家的观点,使评价结果往往与实际情况有出入;客观赋权的原始数据来源于评价指标的原始数据,具有绝对的客观性,但一般的客观赋权方法原理过于复杂,计算较为烦琐,难以掌握的问题,借助SPSS软件,应用主成分分析法赋权,并将其应用于港口航行安全评价中,以期评价结果更客观,更接近于事实。     

基于Orign线性回归建模优化高锰铝青铜成分

含镍高锰铝青铜(ZCuAl8Mn13Fe3Ni2),由于组成该合金的化学元素较多,且对机械性能的影响各不相同,研究如何对化学成分进行优选以得到优异的机械性能有着重要的意义。区别于以往的研究(根据小样本的实验室数据来探寻Al当量与机械性能之间的关系),本文的研究基于大量的实际生产数据,采用Orign软件进行线性回归建模,建立σb,δ5,HB分别与Al当量之间的线性回归方程,并对方程的相关系数进行了检验,确认其有效性。再对65组真值采用分层逐次逼近法加以筛选并利用Orign三维图进行直观描述,对由回归方程得到的3001组预测值进行大范围筛选,经对比分析并结合丰富的实践经验,给出了化学成分的优选范围。     

未来潜艇大气环境监测系统可行性研究

大气环境监测是潜艇生命力支持的最重要环节之一,在潜艇上应用大气环境集中监测系统已有将近40年的历史。随着人们对污染物对人体健康效应了解的深入,在密闭环境的大气环境控制中提出了更多对气体组分的监测需求。能否分析更多气体组分已经成为未来潜艇大气环境监测系统的标志性指标,为了满足更高分析能力的要求,当前存在着提高系统分散度和自动化水平以降低系统运行和维护时对资源占用的趋势。未来潜艇大气环境监测系统需融入大气环境综合控制系统,并作为系统控制功能的中枢。     

基于PCA-GRU的轻型汽油车NOx排放预测

为建立一种轻型汽油车NOx排放预测模型,在昆明市内采用便携式车载排放测试系统（Portable Emission Measurement System,PEMS)对一辆轻型汽油车进行实际行驶污染物排放（Real Drive Emission,RDE）测试;利用主成分分析算法（Principal Component Analysis,PCA）对影响轻型汽油车排放的特征参数进行降维,将降维后的数据作为门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit,GRU）的输入,建立基于PCA-GRU的排放预测模型,对轻型汽油车的NOx的排放量进行瞬时预测。结果表明,PCA-GRU模型对NOx的预测结果的平均绝对误差为0.133mg/s,绝对系数为0.88,相比于单一的GRU模型,分别提高了42.4%和8.6%。该排放预测模型可以实现对轻型汽油车NOx排放较准确的预测,具有一定的工程价值。