基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

基于高频方波注入的船舶电机无传感器控制研究

随着大功率交流调速技术的不断进步,船舶电力推进如今成为船舶行业的主要发展目标.为研究运行可靠稳定、灵活、高性能的船舶电机无位置传感器控制,系统采用高频注入法估算电机转子位置信号,根据基于高频注入永磁同步电机数学模型的研究,该系统中高频采用的是高频方波注入,减少滤波器的使用从而缓解了转子位置延迟现象,同时采用锁相环对电机转子的相位和频率跟踪来计算电机转子的估计转速,克服了估算转速脉动大的困难.利用Matlab对电机控制系统仿真,验证电机控制系统的电机转速平滑稳定,转子位置波形在0-2π有规律往返.最终实现高精度、灵活的无传感器船舶电机控制.     

船用离心泵状态监测

实现机舱设备实时状态监测及评估是智能船舶以及无人机舱发展过程中的重要部分,也是事后维修、定期维修向视情维修转变过程的关键技术.本文利用最小二乘多项式拟合法对实验数据进行拟合,得到离心泵Q-H特性曲线拟合多项式.在某一进出口压差下,比较拟合流量和监测流量之间的差值来表征离心泵实时性能状态,并通过设置不同程度的泄露故障验证该方法的有效性.相比于用CFD软件建模仿真以及监测振动等方法,该方法可行性强、简单实用、成本较低,具有重要的实际工程应用价值.     

饱和地基下桩柱结构地震响应

通过建立两相饱和地基下桩-土耦合系统的动力分析有限元数值模型,对饱和自由场地基以及桩柱结构在地震作用下的动力响应进行数值模拟研究。结果表明:在地震作用下超孔隙水压沿深度方向呈现出指数衰减趋势,在地表处更易导致地基液化从而散失承载能力。随着超孔隙水压的上升土体强度降低后,饱和地基土层对地震波的高频成分有明显的选择性滤波作用。在桩柱结构地震响应分析中,受桩土间动力耦合作用的影响,桩侧土体比远场地基土更易液化。随着地基承载力的降低,导致桩柱动力以及弯矩响应上升。研究结果与已有桩基础震害经验相符,其方法和结论可对饱和可液化地基抗震工程提供参考。     

基于改进移动最小二乘法的结构可靠性分析

基于改进移动最小二乘法对结构可靠性问题进行分析,数值模拟结果表明,改进方法可有效提高计算精度.具体方法是使用椭圆范数代替二范数来度量样本点到中心点的距离,并根据上次迭代所得到的响应面在中心点处的法向量与坐标轴所成角度,对影响域进行旋转变换;从而将样本点的权重大小由样本点与中心点、响应面的距离共同决定,并将每次迭代得到的响应面函数在中心点处的法向信息包含在内.     

一种新的求解非线性最小二乘问题的牛顿迭代算法

通过对普通牛顿迭代法的Hessian矩阵添加一个正则化因子,改善迭代过程中Hessian矩阵的病态程度,构造出一种新的求解不适定非线性最小二乘问题牛顿迭代算法,并给出算法迭代步骤,解决了普通牛顿迭代法在迭代过程中其Hessian矩阵秩亏或者严重病态而导致不能收敛的问题,最后,以地基沉降-时间关系预测的泊松模型为例,进行了数值分析实验,结果表明本研究中所提方法是适用的．     

小型机动平台上时间配准问题分析

介绍空中移动平台传感器定位算法并建立模型,通过Monte Carlo仿真实验及内插外推法将高精度观测时间上的数据推算到低精度时间点上。该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差．与传统配准方法相比具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于三元阵的舰船水压场微弱信号检测方法研究

利用三元阵水压场同步测试系统一次海上实船水压场测试试验的三阵元数据开展了低信噪比实船水压场的特征提取和检测方法研究.结合三阵元,分别采用了自适应滤波方法和功率谱估计方法对所获得的试验数据进行分析处理.结果证明,基于自适应滤波和基于功率谱估计的三阵元联合浮动门限能量检测方法能有效抵消噪声干扰,所设计的浮动门限随海浪背景噪声的变化而调整,具有很好的适应性,能在低信噪比下达到较高的信号检测率.     

基于加权最小二乘法的武器装备批量生产成本费用研究

加权最小二乘法考虑了现实情况下普遍存在的异方差性,在经济预测中有着更为广泛的应用。在系统研究我国武器装备批量生产规律和状况的基础上,结合计量经济的相关理论,提出基于加权最小二乘法的费用预测模型,并辅以实例进行分析,结果表明,该方法移植性好,由于消除了异方差性的影响,模型的拟合和预测性能较一般最小二乘法更佳。     

小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究

船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性.