基于核Fisher判别分析的船舶中央冷却器状态评估

为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理即可有效识别中央冷却器的正常工况和异常工况,同时能够通过投影值准确描述过程工况的变化过程。在故障发展初期,根据运行参数投影值的变化趋势,可判断船舶系统或设备状态的发展趋势,为早期发现船舶系统或设备的重复性故障提供有效手段。对于船舶系统或设备而言,具有重要的工程实际应用意义。

新工科背景下船舶分油机实验课程教学改革

在“新工科”建设的背景下,对船舶分油机训练课程教学现状进行深度总结,分析现行考核方法存在的不足,从教学模式和成绩评价方法两方面进行改革。提出“教师讲授(Presentation)、学生自学(Assignment)、学生互讲(Instruction)”的“PAI class”教学方法,设计了“翻转课堂、线上+线下”的混合式教学模式;提出多元化评价方法,对学生参与课程的全过程进行评价。问卷反馈结果证明“PAI class”教学模式和多元化评价方法能够有效提升课堂教学效果和学生实践动手能力,有助于国家培养优秀的航运人才。

基于SSA-SVM算法的船舶LFCS故障诊断

船舶低温淡水系统作为保障船舶动力装置安全运行的动力系统,一旦发生故障仅依靠轮机员很难及时排除故障。针对支持向量机(support vector machine,SVM)在模式识别方面受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法(SSA)优化了支持向量机的惩罚参数和核参数,建立了基于SSA-SVM的船舶低温淡水系统故障诊断模型。结果表明,SSA-SVM诊断模型比传统的支持向量机(SVM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化的支持向量机诊断模型的准确率分别高28%和5%,且收敛速度更快。SSA-SVM算法对船舶低温淡水系统的常见故障进行有效地诊断,能为轮机设备的健康管理及轮机员的诊断决策提供一定的指导。

豪华邮轮空调通风系统的优化设计

为了豪华邮轮乘客健康及安全,分析了现有船舶空调通风系统的特点和缺点,并介绍了现有空调通风系统的技术应用。对目标豪华邮轮的空调通风系统进行了优化设计,有效降低了相关病菌容量沿空调通风系统传播,结果显示满足船级社相关技术指南2级防护等级的要求。

大豆连作土壤障碍因素研究──Ⅰ、连作对土壤腐殖质组分性质的影响

由于大豆连作造成根系分泌有机酸类物质的残留和积累，使土壤根际ｐＨ值下降，引起根系范围土壤中生化它感现象产生，导致反映土壤有机肥力核心指标的土壤腐殖质总量、胡敏酸（ＨＡ）、ＨＡ／ＦＡ（富里酸）比值随连作延长而呈现下降趋势。其中活性胡敏酸含量、胡敏酸在波长为４６５ｎｍ和６６５ｎｍ的消光度比值（Ｅ４／Ｅ６）在连作第二年变化明显，此时是大豆连作实施有机培肥的最佳时期。

基于AEC模型的船舶燃油供给系统状态评估

[目的]针对船舶机舱智能化的发展需求,为了预判系统设备的潜在失效因素,提出一种适用于船舶系统健康状态评估的新型AEC模型。[方法]首先,将改进层次分析法(AHP)与熵权法(EWM)的优势相结合,形成组合赋权法来确定各项评估指标的综合权重;然后,采用云重心评判法(CGCEM)计算加权偏离度,并对系统健康状态进行评估。[结果]实船燃油供给系统的验证结果表明:实测运行数据的加权偏离度计算结果为0.181 5,隶属于(0,0.33)区间,这与实船的健康运行状态一致。[结论]AEC模型可以较准确地评估船舶燃油供给系统的健康状态,可为智能船舶的状态评估和维护保养辅助决策提供参考。

土壤水分胁迫对大豆连作植株生长及病害影响

大豆是土壤水分比较敏感的作物，水分胁迫对大豆连作植株生育影响超过了连作本身的障碍因素影响；水分胁迫加剧了连作大豆苗期病害。病株率与土壤含水呈显著负相关。土壤含水大于１９０ｇ／ｋｇ至２００ｇ／ｋｇ，连作大豆栽培障碍最轻。

基于RKGM-AR模型的船舶主机排气温度预测

为了对船舶主动力装置系统中非平稳变化的热力性能参数进行趋势预测,以实现对主动力装置故障状态预报,提出了一种新型RKGM-AR时间序列预测模型。该模型首次将四阶龙格-库塔法改进的灰预测模型与时间序列预测模型相结合,将热力参数分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,然后分别运用RKGM模型和AR模型对趋势项和随机项进行预测。通过某船舶主机排气温度预测实际应用案例对提出的模型进行了验证。实验结果表明,RKGM-AR模型预测结果的平均相对误差为0.276%,模型比较可靠、准确。

深松对北方春大豆连作的影响

深松对北方春大豆连作的影响邹永久付慧兰韩丽梅阎飞鞠会艳（中国人民解放军农牧大学农学农机系·长春１３００６２）大豆连作减产原因，国内外学者进行了很多研究，也提出了一些看法：有连作大豆根系分泌物自素作用；有连作养分单方面消耗造成养分失衡；有环境恶化，使高...

大豆连作土壤pH与土壤酶活性

本文对大豆连作条件下土壤ｐＨ变化对土壤酶活性的影响进行了初步研究，研究结果指出，大豆连作土壤ｐＨ变化与土壤脲酶、转化酶、过氧化氢酶、磷酸酶的酶活性之间存在着显著的正相关，表明大豆连作土壤ｐＨ的变化是影响土壤酶活性的主要因素。

大豆连作微量元素营养研究 Ⅰ.连作对锌营养的影响

本文通过田间与盆栽对比试验及室内分析相结合的方法，研究了大豆连作胁迫下，土壤与植株锌营养变化特征。结果表明：不同生育期中各连作年限土壤有效锌总体高于正茬，但连作大豆植株吸收积累的锌却低于正茬，这种差异在大豆营养关键期“盛花—结荚—鼓粒期”表现极明显。此结果表明连作大豆生育状况差，根系吸收营养物质的能力弱，土壤锌的生物有效性并不高，因此，连作大豆要求有较高的锌供应水平才能满足需要。本研究为合理进行连作大豆锌营养调控、减轻障碍提供了科学依据。

大豆连作对土壤酶活性的影响

大豆是黑龙江竹重要农作物之一。由于种植面积增加很快,大豆连作面积不断扩大,致使土壤养分失调,病虫害加剧,大豆生长发育受阻,产量下降。有关大豆连作减产的原因报道很多,但结论不尽一致。 土壤酶活性是土壤肥力和生产力的指标之一,国内外报道较多。但目前对大豆连作情况下土壤酶活性变化的报道不多。为此我们从1989年开始开展了有关问题的探讨。 一、材料与方法 试验采用田间小区和盆栽模拟相结合的方法进行。供试土壤为中层黑土。基础肥力为:有机碳1.54％。

大豆连作土壤障碍因素研究——Ⅱ.连作土壤酶活性与肥力因素间的相关性分析

本文在几年试验研究分析的基础上,对大豆连作不同年限不同生育期中脲酶、酸性磷酸酶、过氧化氢酶、转化酶的酶活性与土壤肥力因素之间的相关性进行了研究.分析结果表明,4种酶的酶活性与有机碳、土壤pH值以及4种酶活性之间都存在着显著的正相关.脲酶活性与速效钾呈显著的正相关;与速效磷呈负相关.酸性磷酸酶活性与速效钾呈正相关.过氧化氢酶活性与水解氮呈显著的正相关,与速效钾呈正相关,与速效磷呈显著的负相关.从大豆连作土壤中4种酶活性与土壤肥力因素之间的相关性分析可以看出,土壤的农化性状影响着土壤酶活性的高低,而土壤酶活性的变化也影响着土壤有效肥力的高低,它们之间的关系是相互影响、相互制约的.由此可见,用土壤酶活性来表征土壤生物学活性和土壤有效肥力状况,并根据酶活性评价土壤肥力水平指标是可行的.

大豆专用肥对轮作、连作大豆叶片超微结构的影响

本文通过透射电镜观察了常规施肥与施用大豆专用复肥对轮作、连作大豆叶片超微结构的影响。结果发现，大豆连作导致叶绿体基粒片层结构破坏，淀粉粒积累，基粒片层结构出现“空隙区”。与常规施肥相比，施用复肥增强了轮作、连作大豆叶片叶绿体基粒片层结构的完整性，增加了基粒数量和基粒片层数，为促进大豆叶片的光合作用创造了条件，相关分析表明，叶绿体基粒片层数与大豆植株营养生长呈显著正相关。

大豆专用复混肥对大豆营养及产量影响的研究

通过田间试验及室内分析相结合的方法，研究了大豆专用复混肥对轮作、连作大豆氮、磷、钾营养及产量的影响。结果表明，与等氮磷养分的常规施肥相比，专用复混肥能显著提高鼓粒期大豆植株氮、磷、钾积累量、肥料利用率和成熟期产量。鼓粒期植株氮、磷、钾、干物质、籽粒蛋白质积累量间与产量间相关均达极显著。施用效果，连作大豆优于轮作大豆。

连作大豆土壤病原菌的分离及其致病性的研究

在微生物３大类群中，细菌总数在整个大豆生育期内占绝对优势，重茬低于正茬，花期、结荚期尤为明显；放线菌数量总体变幅不大，花期、成熟期重茬高于正茬，而苗期则相反；真菌数量变化很大，重茬高于正茬，花期最为显著。在连作大豆根际土壤中，有益真菌减少，有害真菌增加。将真菌优势菌群中的尖镰孢菌、半裸镰孢菌和粉红粘帚菌回接大豆，均产生不同程度的致病性，导致大豆根腐病的发生，花期前后（３８～５０ｄ）病症明显。３菌株毒素粗提物对大豆毒害性试验结果表明：大豆发芽率显著降低，植株生长受阻。

基于ARMA模型的船舶海水冷却系统参数预测

船舶海水冷却系统与船外海水直接接触,工作环境较为恶劣,而基于小波理论、灰色理论等参数预测方法受环境影响较大,为了实现对船舶海水冷却系统状态参数的准确预测,提出了根据平稳时间序列建立自回归移动平均模型(ARMA)的方法;介绍了ARMA模型原理及建模过程;选取"育鲲轮"海水冷却系统6天的状态参数作为训练样本,输入到ARMA预测模型中进行训练;在MATLAB环境下,获得预测数据;运用平均绝对百分比误差对预测模型的准确性进行验证并对误差进行分析,结果表明所建立的船舶海水冷却系统状态参数预测模型具有良好的预测能力,能有效地反应未来一段时间海水冷却系统的工作状态的变化,提示系统是否存在异常,为早期故障诊断提供有效手段,进而为船舶的稳定运营提供了条件。

连作对大豆吸收、分配锌的影响

采用盆栽试验方法，研究了连作对大豆吸收、分配和积累锌的影响。结果表明：各生育时期，连作大豆吸收、分配和积累锌的趋势与轮作大豆相同，但吸收和积累锌量低于轮作大豆，尤以盛花期、结荚期大豆叶片中锌含量降低幅度较大。连作影响了植株体内吲哚乙酸氧化酶活力和植株干物质重。轮作大豆植株体内吲哚乙酸氧化酶活力与连作２年相比差异极显著；轮作大豆植株干物质重最大，连作２年最小。

大豆重迎茬土壤微生物生物量碳的研究

1992、1993年,我们就大豆重迎茬土壤微生物生物量碳的变化进行了研究.结果表明:正茬与重迎茬的土壤微生物生物量碳于花期表现出明显差别,正茬显著高于重茬及迎茬.这是由于重迎茬改变了土壤环境所致,因此,土壤微生物生物量碳可作为大豆重迎茬早期营养诊断的指标.不同茬口土壤微生物生物量碳因生育期而异,其趋势为播种前正茬<重茬2年<重茬1年<迎茬,苗期、鼓粒期重茬2年<迎茬<正茬<重茬1年,成熟期与之相反.

基于混合预测模型的船舶海水冷却系统状态参数预测

为了提高船舶海水冷却系统状态参数的预测精度,提出了自回归滑动平均线性子模型和BP神经网络非线性子模型相结合的海水冷却系统状态参数混合预测模型。介绍混合预测模型的建模过程以及预测流程,选取"育鲲轮"海水冷却系统5天状态参数作为训练样本输入到混合预测模型,对第6天状态参数进行预测,将混合预测模型的预测值分别与自回归滑动平均预测模型预测值、实际观测值对比并运用平均绝对百分比误差法进行验证,结果表明搭建的混合预测模型可以提高海水冷却系统状态参数的预测精度,具有良好的预测能力。