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1.
2.
中国古代渔船源远流长,由原始浮具发展为筏与独木舟,而后又发展成为“木板船”、“木帆船”。我国北线的沙船和南线的福船两大基本船型,主要是由筏和独木舟演变发展而来,对世界造船技术的发展作出了独特的贡献,对我国渔业、航海的发展,起了不可磨灭的作用。 相似文献
3.
简要介绍202kW玻璃钢拖网渔船的总体结构和主要技术参数,并就船电设计有关的电制、电站、配电、动力、报警装置、防无线电干扰措施、避雷、接地保护、电缆选用、无线电通信、导航、助渔设备配备等问题作了系统阐述。 相似文献
4.
5.
对于渔船避让的几点见解 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述了大连——日本航线上经常遇到的渔船种类及作业特点,总结出针对不同种类的渔船在捕捞过程中应采取的必要措施,为以后在该航线上行驶的远洋船舶驾驶人员提供经验借鉴。 相似文献
6.
针对我国远洋渔船装备落后、操纵性差、机舱环境恶劣、电站管理水平低、劳动强度大以及渔船机舱自动化水平低等问题,介绍里海远洋渔船无人机舱系统的设计与组成。通过采用主机遥控系统、电站功率管理系统、机舱监测报警系统以及网络通信等技术,将自动化、电气化、信息化和智能化控制技术等船舶前沿科技应用于实船,构建一个满足法国船级社(BV)机舱自动化最高等级AUT-UMS要求的无人机舱系统,以提高远洋渔船的操控性、安全性和可靠性,提升供电系统自动化管理水平,改善作业人员工作环境。对该自动化系统的效果和特点进行分析,结果可为我国远洋渔船自动化系统的研究提供策略和思路。 相似文献
7.
8.
Life events, such as the birth of a child, disrupt habitual travel behaviour and provide a valuable opportunity to influence the adoption of sustainable transport practices. However, in order for sustainable travel practices to be adopted, an understanding is required of the factors that influence travel mode choice among families with young children. Research in this field is particularly timely given many in the millennial generation, a comparably large cohort, are approaching this life stage. This comprehensive literature review develops a framework of factors influencing travel mode choice among families with young children. The findings reveal a multitude of factors influence decisions about mode choice, and, in particular, encourage travel by car, when travelling with young children. The paper concludes with an agenda for future research about travel among families with young children, a largely overlooked group of transport users. 相似文献
9.
渔港是沿海渔区渔船生产、航行,停泊安全的重要基础保障.为加强渔港安全管理、促进渔业经济发展和新农村建设,在研究渔港功能、渔港安全监控和信息管理系统现状的基础上,对船舶动态监控、船岸通信、综合信息管理3个子系统的设计原理和实现途径,对数据接受和处理,船舶动态数据库,目标船化标绘系统,基于AIS(Automatic Identification System)数据的智能船舶动态视频监控4个核心技术问题逐一进行了论述.系统的设计和研发达到了国家中心渔港的建设要求,并满足了渔港安全管理的需要. 相似文献
10.
The missing data problem remains as a difficulty in a diverse variety of transportation applications, e.g. traffic flow prediction and traffic pattern recognition. To solve this problem, numerous algorithms had been proposed in the last decade to impute the missed data. However, few existing studies had fully used the traffic flow information of neighboring detecting points to improve imputing performance. In this paper, probabilistic principle component analysis (PPCA) based imputing method, which had been proven to be one of the most effective imputing methods without using temporal or spatial dependence, is extended to utilize the information of multiple points. We systematically examine the potential benefits of multi-point data fusion and study the possible influence of measurement time lags. Tests indicate that the hidden temporal–spatial dependence is nonlinear and could be better retrieved by kernel probabilistic principle component analysis (KPPCA) based method rather than PPCA method. Comparison proves that imputing errors can be notably reduced, if temporal–spatial dependence has been appropriately considered. 相似文献