G3铜陵长江公铁大桥南锚碇锚固系统施工完成北大核心

2022年11月6日,随着最后一根锚杆的密封材料涂装完成,G3铜陵长江公铁大桥南锚碇锚固系统施工顺利完成(见图1),为下阶段主缆牵引架设及张拉奠定了基础。G3铜陵长江公铁大桥是世界首座双层斜拉-悬索协作体系大桥,大体量、一跨过江的设计对大桥主缆锚碇提出了更高要求。南锚碇为全桥主缆2个固定点之一,采用复合板桩嵌岩重力式基础,基础长75m、宽80m、高15m。锚碇内设置的锚固系统由后锚梁和锚杆组成,为主缆与锚碇连接的关键结构,承担着承上接下的作用,是南锚碇施工中的重要节点之一。     

隧道掘进机主驱动高压密封系统关键参数试验研究

为解决隧道掘进机主驱动高压密封技术难题，指导高压工况下密封系统参数设计，通过搭建5 m级主驱动密封试验台，采用静态试验与动态试验相结合的方法，验证密封试验台的可行性，并深入研究转速、承压状态与冷却水流量对唇形密封与聚氨酯密封2种高压密封系统运行温度的影响。结果表明： 1）静态试验下，高压密封系统逐级加压至2 MPa可保持稳定，验证了2种密封系统的高承压能力； 2）唇形密封与聚氨酯密封的动态试验显示，高转速会降低承压密封的稳定性，在高压下影响显著增强； 3）转速对密封系统温度有较大影响，与密封系统温升呈正相关，并且承压越高，密封系统温升越大； 4）2种密封系统在转速1.5 r/min附近可均衡系统稳定性与发热量要求，聚氨酯密封结构的冷却水流量控制在50 L/min较优。     

互联网环境在舰船智能制造中的应用

智能制造是舰船制造业向智能化方向发展的必然之路。随着互联网技术的普及应用,为舰船智能制造发展带来了技术支撑,通过将无线传感网络应用到智能制造的设计、生产和管理的全过程中,可实现对制造环境的全面监控,自动评估制造效率,辅助建立起快速反应机制,以提高舰船制造的智能化水平。本文基于互联网环境分析舰船智能制造架构,提出舰船智能制造中生产系统的具体应用,并以生产线能力评估为例分析舰船智能制造的评估方法,能够有效提高舰船智能制造系统的运作效率。     

大数据背景下的舰船航行环境可视化研究

现有方法大多是针对近海领域,在200 n mile以外的海域存在着可视化图像逼真度差的问题,为此提出大数据背景下的舰船航行环境可视化方法研究。利用大数据中的最优插值算法处理舰船航行环境数据,以此为基础,利用LOD动态调度技术可视化环境要素点,通过空间坐标系可视化环境要素线,采用纹理映射技术可视化环境要素面,基于体绘制技术可视化航行环境体,通过环境要素点、线、面、体的展示实现了舰船航行环境的全面可视化。仿真实验结果显示,与现有代表方法相比较,本文方法可视化图像帧频低、帧速率高,表明本文方法可视化图像逼真度高,适合推广使用。     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

基于数字孪生的舰船动力系统智能运维技术北大核心CSCD

[目的]为提高舰船动力设备的可靠性并降低维护成本,研究基于数字孪生的舰船动力系统智能运维技术及实现方法。[方法]首先,根据模块功能及结构体系需求,建立数字孪生特征的动力系统智能运维架构;然后,通过工况标杆库建立、控制参数智能寻优以及运行自优化,实现基于综合平稳度的智能控制技术;最后,根据基于知识、基于模型及基于大数据驱动的故障诊断方法,实现复杂系统综合故障诊断技术,形成以数字孪生为技术特征的动力系统智能运维体系。[结果]动力系统智能运维平台的应用案例验证了实现智能控制、故障诊断功能的可行性。[结论]研究成果可为舰船智能机舱的研究和设计提供参考。     

基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。