具有浮子的组合锚链线静力特性研究

在无流速、忽略锚链拉伸变形的条件下,对具有浮子的组合锚链线的静力特性进行理论分析,以隐函数方程的形式给出锚桩处锚链与水平线夹角的计算式,以参数方程的形式给出锚链线坐标及张力的解析解。算例表明,描述锚链线形状的参数方程是合理的。     

老龄化船体结构的腐蚀疲劳风险评估

提出了对由于腐蚀和疲劳而引起的船体结构极限强度老化进行风险评估的方法。提出了由腐蚀增长、疲劳裂纹和腐蚀一疲劳裂纹联合作用引起的船体强度降低的随机时域函数模型。并利用二阶可靠性方法计算主要船体结构的瞬时可靠性。提出了进行老龄化船体结构时域可靠性分析的方法，用统计和概率的方法描述了腐蚀和疲劳裂纹参数对老龄化船体结构可靠性的敏感度。最后以一艘老龄化油船的结构为例进行了验证。     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

设定航点与虚拟自动识别航标导航海坛海峡

为解决通航密度大、航道窄以及航行线路复杂区域的船舶通航安全问题,以具有典型代表性的海坛海峡为例,利用虚拟航点与虚拟AIS数字航标进行海坛海峡的导航.该海峡航行环境复杂.新修建的海峡大桥对船舶通航提出了更高的要求,仅靠VTS和AIS航标不能完全解决所有的问题.采用数字化航标--AIS虚拟航标帮助导航,依据有限个离散航点拟合成船舶航线函数,AIS基站利用编程方式将AIS虚拟航标信息通过VHF频道传送到AIS船台,并在与AIS相连接的电子海图中显示于航线两侧,以便解决复杂水域的航行问题.这种方法既节省了航标的维护费用,又能动态地对某海域适当地增减航标,有效地保证船舶在该海域中安全地航行.     

梁体结构损伤识别的样条函数方法

针对样条函数方法在梁体结构分析中具有未知量少、求解规模小,精度较高等特点,在梁体结构参数识别过程中引入样条函数方法,避免了传统有限元方法带来的庞大刚度矩阵的负面影响,从而提高了识别过程的计算稳定性及计算效率。算例表明识别结果能够应用于结构损伤部位及程度的判别。     

基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联

文章针对飞行计划航迹准确推算的困难和传统飞行计划关联算法的缺陷,利用飞行计划、起飞报、位置报等报文较为准确的推算出计划航迹,并根据关联特点,运用模糊综合函数航迹关联算法的思想,建立了仿真模型,解决了关联问题。仿真结果验证了该算法的科学性、可行性。     

高频雷达信号的双线性时频分布性能研究

针对海杂波背景下高频地波雷达的目标探测问题,采用时频分析方法研究对海杂波中的非平稳多分量目标探测。讨论了海杂波背景下的目标检测问题,以及信号的双线性时频分布,通过仿真研究了时频分布性能,尤其是核函数抑制多分量目标的交叉项作用。仿真结果显示,伪Wigner-Ville分布较Wigner-Ville分布对于交叉项的抑制作用较大,而平滑伪Wigner-Ville分布降低交叉项的效果更好。     

EMD在海洋内波研究中的应用

采用南海内波的实测资料,利用EMD方法对内波波动进行水平和垂向的分解,并由低频模态拟合函数并叠加得到了内波引起的温度波动的函数,由垂向位移得到了内波垂向模态的一种获取方法,为非线性的海洋内波研究提供了依据。     

基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性,因素变量分布情况的影响,以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题,构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型,对海上运输关键节点应急保障能力进行评估,分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看,应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河,比较差的是苏伊士运河;从其中提取的公共因子FA1 来看,马六甲海峡比较好,苏伊士运河比较差;对不同因子变量联合分布比较发现,不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.