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我国智能船舶面临较好的发展形势,船舶智能化、无人化将是船舶未来发展的主要方向。我国船舶工业和航运界在智能船舶领域进行了探索与研究,相关科研项目正在积极开展。智能技术工程化应用初显成效,已形成一定的技术积累和产业基础,基本与国际先进水平保持同步。但总体而言,全球智能船舶仍处于探索和发展的初级阶段,智能船舶标准体系、测试与验证体系亟待建立,智能技术工程化应用十分有限,相关国际海事公约法规研究刚刚起步。因此,急需建立大型智能船舶综合测试与验证海上试验场,实现复杂海况下智能船舶航行与作业能力验证,为智能船舶技术发展和智能船舶运营无人化提供有力保障。本文对国内外海上试验场发展现状进行介绍,并对面临的机遇与挑战进行了探讨。建设国家级的智能船舶海上试验场对提高我国航运智能化、安全、营运效率,降低航运成本具有重要意义,将大力促进我国船舶产业智能化升级,提升我国船舶制造和航运市场的国际竞争力。 相似文献
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针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题,提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型,提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号;然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优,确定最佳参数组合;最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解,得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并对最佳模态分量信号进行包络分析,识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明,基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率,通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比,可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。 相似文献
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本文结合车辆非燃油整车、系统及部件的碳氢化合物试验结果,发现目前乘用车非燃油碳氢化合物的散发总量已达到目前国家限值标准的43%。并且部件、系统与整车三者的试验结果之间存在一定的关系,通过对部件碳氢化合物的有效管理可以最终使整车持续达标。目前行业并没有统一的部件级碳氢化合物测试标准,建议国家在未来制定相关测试标准,引导行业正向发展。 相似文献
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