基于BP神经网络的船舶主机能效状态评估

[目的]在船舶航行期间,需要通过分析船舶和主机的运行参数来客观判断主机当前的工作情况,从而准确评估主机的能效状态。[方法]以状态良好的船舶运行记录为样本,结合主成分分析法和BP神经网络算法,构建船舶的航行状态识别模型和主机油耗模型,并在船舶航行期间对船舶实时运行参数进行分析,得出船舶主机在当前工况下的油耗量正常值。以某30万吨级远洋散货船为例开展模型计算验证,将正常油耗值与实际油耗值进行对比,以二者的残差值为依据,进而评估当前的主机能效状态。[结果]计算结果显示,航行状态识别模型的正确率为98.05%,油耗模型的平均误差为3.47%,2种模型的可靠性均较高。[结论]研究成果可为智能船舶的能效管理提供一定的参考。     

兰州新区大厚度湿陷性黄土宏细观参数试验研究

为了探明兰州新区大厚度黄土宏、细观参数随土层埋深的变化情况,在现场采取原状土样,开展室内物理力学参数试验和电镜扫描测试,研究其宏观物理参数和微观结构参数随土层埋深的变化规律,并将室内试验和现场测试得到的自重湿陷系数进行对比分析。研究结果表明：原状黄土的基本物理参数均随深度呈规律性变化,随着埋深增加,上覆土压力增大,黄土的含水率和干密度呈线性增加,渗透系数、孔隙比和自重湿陷系数明显减小。深度由2 m增加至30 m时,含水率、干密度分别增加18.46%,29.23%,孔隙比从1.08减小至0.71,自重湿陷系数由0.142降至0.006。不同深度处黄土中各矿物成分的含量基本一致,石英含量均为最高(53.90%～59.52%),伊利石含量次之,白云石、绿泥石含量较少。通过扫描电镜试验可知,兰州新区黄土的物理参数和微观结构具有较好的对应关系。浅层黄土大孔隙发育,易遇水而破坏,产生湿陷变形。随着深度增加,黄土中挤密镶嵌结构越来越发育,大孔隙结构减少,表现为干密度增加,孔隙比减小,湿陷性减弱。室内试验和现场测试得到该场地的自重湿陷下限深度大致相当,在地面以下22 m左右。现场试验和室内试验测得的自...