贝叶斯网络在电控发动机燃油系统故障分析中的应用

贝叶斯网络(Bayesian Network)是近年来发展起来的一种基于概率理论的推理工具,本研究简要介绍了贝叶斯网络的基本理论,建立了电控发动机燃油供给系统故障信息的贝叶斯诊断网络,并利用Hugin Expert软件计算当燃油供给系统某一部件出现故障时不同故障现象出现的概率。研究表明,贝叶斯诊断网络能够有效诊断电控发动机燃油供给系统故障信息关联度。     

客运企业能源消耗统计模型的研究

为了适应当前汽车运输企业的经营现状,通过建立燃油消耗统计模型,对燃油消耗量进行统计。以燃油消耗量为因变量,以影响燃油消耗的因素：周转量、客运量、车龄、驾驶员驾龄、平均车速、实栽率、行驶里程作为自变量,建立多元线性回归模型。通过拟合优度检验、F检验,判断其线性相关性,再运用逐步回归法优化统计模型,从而实现在知道有限数据信息的情况下,预测出该企业当月的车辆燃油消耗总量。将企业调研的实际统计数据代入统计模型计算的燃油消耗量,与实际统计燃油消耗量比较接近,而且统计过程得到简化。结合统计模型的研究方法开发了相应的统计软件。     

摆式列车曲线参数实时检测技术研究

利用滤波后摆式列车的未平衡加速度作为控制信号,可实时地控制车体的倾摆角,从可靠性角度出发,进行了加速度传感器的选型安装位置的比较,验证了陀螺仪的测试精度,得出结论：可利用陀螺仪的输出作为触发信号以及倾摆的极性判断。     

质子交换膜燃料电池电极制备及评价

质子交换膜燃料电池采用固体聚合物膜为电角质简化了电池的水和电解质管理;薄的电解质膜使其可以获得非常高的比能量密度;高度可靠性和环境友好使其在用于航天、陆地和水下设备电源等方面具有广泛的应用前景。研究了质子交换膜燃料电池的电催化剂和电极制备并同国外的电极进行了比较。结果表明：自制电极电池的性能接近国外同类产品。     

船舶柴油机NOx比排放计算方法

为了提高船舶柴油机排气流量计算精度,利用柴油机不完全燃烧化学反应方程及元素质量平衡关系,推导出一种新的排气流量NOx比排放计算方法,不需要计算CO2的浓度参数,避免排放量的迭代计算。为适应NOx排放实船测试的特点和要求,探讨了基于该方法的近似计算方法和排气浓度简化测试方案。新方法比简单碳平衡法排气流量计算精度高1．1％～1．5％,NOx比排放计算精度高0．3％～0．6％,忽略CO、HC成分浓度所造成的加权NOx比排放误差在0．2％以内。结果分析表明,忽略排气中CO和HC的实船简化测试方案是可行的,NOx排放实船测试可以采用便携式气体分析仪。     

计量支付在公路工程监理中的应用

计量支付在公路工程监理中具有重要的作用,它有利于工程质量和进度的控制,以及工程的顺利实施。在工程监理工作中,为了更好地发挥计量支付的作用,需要根据实际情况采取相应的策略,完善相关的管理制度,充分认识计量的要求、内容、程序,重视现代化技术的运用,并注重提高监理工程师的素质。     

BP神经网络在工程造价估算中的应用

运用BP神经网络方法,对土木工程造价做有益的探讨。利用神经网络可以节省时间,减小历史状况对价格估算的影响,也有利于应用工程量清单为基础的国际惯例。并以收集到的样本为例,对该模型进行了实证研究,表明了该方法的有效性。     

基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略

牵引能耗是列车能耗的主要组成部分,针对城轨列车节能运行的问题,将列车运行状态离散化,以列车对速度控制作为动作空间,时间和能耗作为奖励函数,提出一种基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略.在不使用离线优化速度曲线的情况下,根据列车当前位置和速度实时计算最优控制策略;同时,在传统Q学习基础上,将∈-greedy策略与司机驾驶...     

基于HYSYS的船用双燃料发动机高压供气系统仿真

采用高压喷射气体燃料的低速二冲程LNG/柴油双燃料发动机对供气系统的供气能力及系统可靠性提出了较高要求,在高压供气系统的初始设计中对设计参数和设备选型等进行校核与评估尤为基础和必要。以针对某25000DWT LNG动力散货船设计的高压供气系统为例,采用油气系统工艺过程仿真软件Aspen HYSYS和换热器仿真单元软件Shell Tube Exchanger对系统在典型负荷下的工艺过程进行仿真,通过仿真值与设计值的对比,对高压供气系统的设计及设备选型进行分析。分析结果表明,高压供气系统的供气能力满足系统的设计要求,LNG高压气化/加热器的选型满足换热能力的要求且具有一定冗余。     

惯导辅助的GPS船舶测姿系统关键技术研究

针对现有的多种周跳检测与修复、整周模糊度求解算法以及单纯GPS测姿和单纯惯导测姿的优缺点,提出了一种适合船舶姿态测定的方案。该方案结合平差原理和多普勒信息处理周跳,并对LAMBDA算法进行了改进和优化,采用多种约束信息来剔除不正确模糊度组合,最后采用基于Kalman模型进行陀螺与GPS航向角数据融合。实验结果表明,在0.497m基线条件下,航向角精度优于0.3°,俯仰角(横滚角)测量精度优于0.5°。