基于AIS数据的船桥碰撞概率评估方法研究

针对船桥碰撞风险评估中桥梁船撞概率计算问题,基于自动识别系统(AIS)数据获得桥梁船撞影响参数,以解决现有方法中没有考虑特定桥梁航区实际通航船信息的问题.基于AIS数据分析了航行船舶动态,获得了船舶位置、航速和偏航角等参数,分析了船舶交通流,并以实际的船舶交通流对AASHTO规范模型中的几何概率进行修正;基于内河流域水流变化规律对AASHTO规范模型中的偏航概率进行修正,对比分析了修正前后的结果差异.结果表明:AASHTO规范模型没有考虑通航船舶的实际航道和速度变化情况,会导致所计算的桥梁船撞概率结果误差较大;对于船舶航行情况复杂的桥区,有必要采用基于AIS数据获得的实际通航船舶信息来估计船舶在桥区的分布情况,以提高计算结果的准确性;对于水流流速变化达到3 m/s,流向角变化达到3°的流域,应考虑水流变化对碰撞概率的影响.     

曳引驱动电梯轮槽磨损与检验检测的分析

当前,曳引驱动型电梯由于具有便捷、稳定以及安全等诸多特点,在诸多领域中得到了广泛的应用。在实际应用过程中却发现,此类型的电梯仍旧存在一定缺陷,例如电梯的曳引力会因为轮槽的磨损而逐渐降低,进而无法保证电梯能够一直处于安全运行的状态等。为了有效解决这一问题,本文对曳引驱动型电梯的工作原理和特点进行了简单阐述,也对电梯轮槽磨损和检验检测等问题进行了深入研究,最终制定出了具有较强针对性的解决措施。     

智慧排水系统建设创新思考

结合目前城市排水系统现状,吸收国内外城市排水信息化建设的成熟案例和优秀经验,充分利用物联网、移动互联网、大数据、云计算、地理信息集成(GIS)、建筑信息建模技术(BIM)、人工智能等新一代信息技术,以大数据理念"、互联网+"思维建设一套城市智慧排水系统。本文主要介绍了智慧排水需求与建设目标,并分析了智慧排水的基础架构及在城市中的实际应用。     

带交换和跳跃的一维双向自驱动系统的仿真研究

自驱动粒子系统在生物系统、交通运输系统领域具有广泛的应用价值.本文提出了一维双向自驱动粒子模型,在模型中考虑粒子的跳跃、粒子间的换位等行为.运用模拟仿真方法分别讨论了左右向移动的粒子密度比、换位概率、跳跃率对系统流量的影响,结果表明:两种粒子的比例越接近,系统流率越大;在密度位于中段区域时(0.3<ρ<0.8),粒子跳跃概率越高,系统流率就越大;对向粒子交换概率越大,系统流率越大,流率-密度曲线由非单调转变为单调递增;系统没有出现回滞现象.这些研究结果有助于理解非平衡态系统的一些重要性质.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。     

南海的形成与演变

南海是东亚陆缘最大的边缘海，构造类型多样，油气资源丰富。然而，科学家们对于南海如何发育演化成今天的局面、深部的驱动机制以及影响因素尚存在诸多争议。为解决上述问题，科学家在南海开展了大量的地球物理调查以及三轮五次的国际大洋钻探，取得重要进展。文章综合多年来的研究和认识，对南海的成因归属和发育演化历史进行了总结。在此基础上提出尚存在的三个前沿科学问题，包括南海主-被动陆缘转换的机制、南海陆缘破裂方式、南海存在大量岩浆活动的机制等，希望能通过更多深探测手段和更多的大洋钻探去揭示这些问题，从而服务南海的资源开发和灾害预警。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

一种分布式文件系统的推送式数据预取机制

为了克服传统的数据预取机制的不足,提出了一种在分布式文件系统中存储服务器端的推送式数据预取机制.在达到减少网络通信的数据量和通信时延目的的同时,可以让运行客户端文件系统的计算节点从跟踪I/O操作和预测I/O操作的工作中脱离出来,减轻了客户端的工作负担,提高了存储系统的性能.     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。