基于分阶段搜索连续蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识

提出了一种分阶段搜索的连续蚁群算法,并成功应用于求解船舶纵向运动参数辨识问题.首先将船舶纵向运动的参数辨识问题转化为参数空问非线性优化问题,然后在优化问题求解过程中,依据待辨识参数对待优化问题影响的大小,将所有参数进行动态分组,依据影响由大到小的顺序,利用连续蚁群算法依次对各组参数进行寻优,确定各组参数的范围,最后对所有参数进行小范围精细搜索,从而使算法最终收敛到最优解.求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶纵向运动水动力参数,验证了算法的有效性.     

基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识.对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行.     

基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动水动力参数辨识

提出了一种基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动参数辨识问题。针对船舶横向水动力参数多、参数之间耦合度高的特点,提出了一种计算参数敏感性系数的方法,并依据敏感性系数对参数进行了分类,采用分阶段粒子群优化算法对参数进行辨识。对船舶横向运动参数辨识问题的求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶横向运动参数,验证了算法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识。对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行。     

一种舰船局域网络的冗余设计与实现

分析舰船自动化与智能化的发展状况，提出利用冗余技术来提高舰船上以太网可靠性的方法；并结合某导航设备具体介绍了网络单个节点的网络接口冗余技术。     

电液伺服阀在压路机上的应用

早在上个世纪九十年代,我国从德国Baukema公司引进了一些全液压振动式压路机．其主要的部件即电液伺服阀。电液伺服阀作为闭环控制系统中最重要的伺服控制元件之一,能够把微弱的电信号转化为大功率的液压信号．从而实现流量和压力的供给。电液伺服系统就是由电液伺服阀作为转换元件组成的闭环系统。将电信号作为其控制信号和反馈信号．该系统具备多方面的优点．如灵活、方便、快捷等．同时．采用液压元件作为其执行机构．     

基于Vxworks操作系统的航路点导航系统研究

针对现代船舶航行高精度、高可靠性要求设计了航路点导航系统,给出了航路点导航系统结构模型,详细阐述了系统的设计过程,并结合船舶航行实际情况深入研究了求船舶航行目标航路点算法和坐标系转换问题。     

一种新型轻量级语义分割网络的轨道及障碍物检测方法研究

针对当前常用的语义分割算法普遍存在无法同时兼顾分割精度与分割速度，以及因下采样带来分辨率损失所导致分割精度不佳的问题，提出一种可同时兼顾分割精度和分割速度的语义分割模型MBv2-DPPM。首先对MBv2网络的逆残差深度可分离卷积块进行修正，去除下采样以增强分割精度；其次在原始主干特征网络的最后4层加入级联空洞卷积，解决网络感受野不足的问题；然后提出一种融合双层金字塔池化多尺度复合结构，聚合图像浅层和深层上下文信息，解决由于交通场景复杂、干扰因素众多导致各物体边界混淆无法区分的问题；最后使用公共数据集和自建轨道数据集对算法进行验证。实验结果表明：与传统语义分割模型相比，在满足分割速度的条件下，本算法精度更高，且对于复杂交通场景效果更明显，MIoU指标可达87.09%,mAP指标达到90.42%,图片推理速度为66 ms/帧。