绞吸式挖泥船的疏浚优化

以900 m/h绞吸式挖泥船为对象,针对其疏浚模型,以土方量为优化目标,提出了一种基于遗传算法的绞吸式挖泥船的优化控制策略,并将推出的工艺参数值作为疏浚控制中的参考值。     

绞吸式挖泥船疏浚动态特性与仿真系统设计

对绞吸式挖泥船疏浚动态特性的数学模型和仿真系统设计进行了探讨，采用面向对象的Visual C 语言和Microsoft FOundation Class图形函数，仿真不同疏浚工况下的动态特性，有助于指导挖泥船的高效，安效运行。     

绞吸式挖泥船机舱监控系统设计

为设计出稳定性高,操作方便、实时性好的船舶机舱监控系统,基于GE公司开发的一个在Windows平台下的HMI/SCADA组态软件iFIX4.0,主要采用图元分析法、标签组、共享阈值表等多种方法,底层采用AB公司的PLC5000进行通信,开发出一套运行稳定的绞吸式挖泥船机舱监控系统.     

5000m~3/h绞吸式挖泥船总体设计

针对非自航绞吸式挖泥船总体设计问题,介绍了5 000 m3/h绞吸式挖泥船的船型、主要技术参数和功能装置的设计过程.阐述了总布置设计时考虑的主要因素、设计目标及实现方法;简要介绍了总布置情况、结构设计特点;分别介绍了该船的3种特种装置及其设计依据.实践证明,该船挖掘能力强、产量高,达到了国内同类型船的先进水平.     

基于遗传算法的自航耙吸挖泥船疏浚参数优化

在系统分析和研究自航耙吸挖泥船疏浚过程的基础上,本文以挖泥船疏浚作业过程为研究对象, 通过控制疏浚作业参数,以提高耙吸挖泥船的疏浚效率。本文建立了基于土壤等工况条件的疏浚模型及目标优化函数,并应用遗传算法进行仿真优化。最后采用“新海凤”号自航耙吸式挖泥船工程实测数据进行了仿真验证,结果表明控制疏浚参数能够提高疏浚效率。     

400m~3/h绞吸式挖泥船水下泥泵技术改造

通过对某400 m3/h绞吸式挖泥船泥泵吸入性能进行研究,指出了原泥泵的不足,并提出双泵串联的方案对该泥泵进行技术改造,使其挖深达18m,排距3000m,疏浚能力达1 250m3/h.     

耙吸挖泥船疏浚过程装舱优化研究

本文对耙吸挖泥船疏浚中装舱过程进行建模仿真,将某大型耙吸挖泥船作为研究对象,以装舱过程中单位时间内干土吨产量为优化目标。基于模型预测控制理论,提出了一种新型的优化策略,并对实船数据进行离线分析,得到具体的优化结果。     

绞吸船配合类反铲式挖泥船解决岸坡开挖问题

航务工程中的码头岸坡开挖一直由抓斗船施工,已经形成了一套较为成熟的施工工艺,但传统施工工艺存在许多弊端,绞吸船配合类反铲式挖泥船共同施工岸坡工艺在该公司已接近技术成熟,其技术在效率、成本等诸多方面优于单独采用抓斗船施工,该文通过分析传统岸坡开挖工艺的缺点,大胆创新,利用绞吸船结合类反铲式挖泥船施工岸坡挖泥的方法来提高该类工程的施工质量、保证施工进度并降低施工成本。     

耙吸式挖泥船先进性评价方法

在国家标准的基础上,结合耙吸式挖泥船(TSHD)的特点,提出一套适用于已建造投入使用的TSHD性能水平等级评价方法,建立了相应的评价指标体系和计算方法,用于对建造完成的TSHD的先进性评价.经过分析和计算实例表明,该性能水平等级评价方法是可行和有效的.利用获取的评价结果,可对船舶在同类型挖泥船中的先进性水平进行定位,评估船舶设计是否达到预期的效果,找出存在的问题,以指导今后的工作;同时,可为国标中的船舶性能水平等级评价体系作有益补充.     

海底天然气水合物绞吸式开采方法研究

 根据海底天然气水合物藏特点,结合绞吸式挖泥船工作原理和大洋多金属结核开采技术,提出了一种全新的绞吸式海底天然气水合物开采方法,克服了海底天然气水合物开采依赖构筑封闭开采环境的技术瓶颈;然后根据管道输送原理和两相流理论,对绞吸式开采方法的提升系统进行了水力参数分析。由分析结果可知,将体积浓度为15%~25%天然气水合物流体从1 000 m海底提升到海面所需泵的扬程为30~50 m;将体积浓度为10%~20%天然气水合物流体从4 000 m海底提升到海面所需扬程为90~150 m,现有的矿浆泵就能满足要求;由于天然气水合物和海底沉积物硬度较低,并且其混合流体的密度与海水密度相差不大,采用矿浆泵进行直接输送其对泵的磨损不会严重,能保证系统长期稳定的工作,证明了该开采方法在理论上是可行的。     

基于ANSYS的剪刃的优化设计

简介了优化设计方法,建立了优化问题的数学模型,用有限元分析软件ANSYS对精密剪切模具中的一个部件——剪刃进行结构优化,使其在满足应力、位移的约束条件下,达到重量最轻,得到了令人满意的优化结果。     

泊位调度问题的GATS混合优化策略

在集装箱港口的运作中，泊位调度系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一．泊位调度问题是NP难问题，本文分别应用遗传算法GA和混合优化策略GATS对泊位调度问题的非线性规划模型进行了求解，与遗传算法相比，混合优化策略GATS增加了种群多样性，加速了进化过程，避免陷入局部极小解。     

遗传算法在多目标优化问题中的应用策略

遗传算法针对多目标优化问题,在适应度函数的选择、为防止遗传漂移和维持种群多样性等方面采用了相应的策略.在两杆构架优化的实例中,根据关系算子进行Pareto最优性排序,计算个体的适应度;引入分享机制以避免遗传漂移现象,保持种群的多样性;从种群池中独立保持Pareto解,使得最优解成为实际上的满意解.     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms, a new hybrid genetic algorithm is proposed. In this algorithm, a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation. And according to the searching process, the searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population. The algorithm has such advantages as fast search, precise results and convenient using etc. The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

ELM-RBF神经网络的智能优化策略

提出了ELM-RBF(extreme learning machine-radial basis function)神经网络的智能优化方法,采用差分进化算法和粒子群优化算法来确定ELM-RBF神经网络中隐层神经元的中心和宽度。仿真结果表明,在具有相同的网络结构前提下,基于智能优化策略的ELM-RBF神经网络学习算法具有更好的泛化能力和较好的鲁棒性。