养殖工船养殖舱清洁系统的设计与清洁能力分析

为解决养殖工船养殖舱壁固体废料附着堆积、人工清洁效率低、不能及时清理等问题,设计了一种适用于养殖工船养殖舱的清洁系统。该清洁系统结合养殖舱的养殖特点,设计有清洁装置、绕行装置、传动装置以及排污装置。通过仿真试验分析,得到系统合适的运行速度以及清洁装置不同工况下的清洁效率。结果显示,系统的运行速度应该控制在0.5 m/s以内,运行速度越慢,系统的清洁效率越高,提高毛刷的转速能够有效提高清洁效率。毛刷在单位路径下的工作圈数与清洁效率正相关,当运行速度为0.2 m/s、转速为190 r/min时,清洁效果比较理想。清污刮板为30°时,可有效清除残留附着物。研究表明,该清洁系统可解决养殖舱在养殖过程中的清洁问题,且结构紧凑有效,具有较高的工作效率和性价比,有较好的推广价值。

自升式风电安装平台舾装数计算探讨

为了准确计算自升式风电安装平台的舾装数,合理配置临时锚设备,该文通过研究船级社海上移动平台入级规范中的舾装数计算公式及其要求,并对几家船级社规范计算结果进行比较,最后采用直接计算法校核锚链安全系数,提出了更合理的舾装数计算方法,为类似平台舾装数计算提供参考。

基于改进LSD和AP聚类的路径边缘识别策略

起重机金属结构攀爬机器人的路径边缘识别策略分为3个步骤。①图像预处理,利用改进的过颜色算子进行灰度化;②使用基于支持向量机(SVM)最优分类线的方法确定梯度阈值,并增设主方向角约束,改进线段分割检测(LSD)算法,得到直线段检测图像;③对直线段进行特征提取,构建聚类数据集,基于数据集动态变化的特点,将基于先验信息的判别模型与近邻传播(AP)聚类算法相结合,改进AP聚类算法,对直线段进行聚类,筛选出构成路径边缘的直线段,并拟合得到最终的路径边缘线。实验结果表明,相较AP聚类和其他聚类算法,改进AP聚类算法的筛选准确率最高;基于改进LSD和AP聚类的路径边缘识别策略的识别成功率为96%,且满足精度和实时性要求。

基于迁移学习和微调的起重机类型识别策略

起重机具有诸多类型,不同类型的起重机具有不同的分析或保养方法,因此对起重机类型进行识别意义重大。针对深度卷积神经网络中存在的数据需求量大、训练时间长、计算成本高等问题,提出一种基于迁移学习和微调的起重机类型识别策略。通过搭建不包含分类层的预训练InceptionV3模型并连接自定义的分类层,利用迁移学习和微调技术,训练出适用于起重机类型识别任务的卷积神经网络。实验结果表明,相较于从头搭建并训练深度卷积神经网络,利用迁移学习和微调方法对预训练模型进行训练可得到较高的识别准确率,并且训练速度更快,训练时间显著缩短。验证集和测试集的识别准确率分别为98.24%和97.67%。

减少站内变频器损坏次数的研究应用

联合站、净化站、注聚站、注水站为了改善工艺条件,在我厂合计用变频调速器共884台。为我厂每年节约484万KWH电量。虽然效益可观,但由于老化和维护保养及环境等各方面因素影响,损坏数目呈现逐年上升趋势,影响了油田正常生产,维修成本增加。

船用起重机选型与布置研究

船用起重机型式多样、起重量大、性能优良且用途极其广泛,能够用于各类船舶,是现代船舶不可或缺的重要配套设备之一,在船运行业发挥着重要作用。该文以船用起重机为研究对象,对其选型与布置的原则、流程及注意事项进行全面系统地分析。通过建立起重机简化模型,明确起重机选型与布置原则,梳理起重机选型与布置流程,总结起重机三维布置审查要点,旨在指导技术人员基于文中所述布置方法,快速确定起重机的位置;同时指导技术人员利用CATIA三维设计软件,在三维环境中快速检查起重机的干涉情况,验证起重机位置的合理性。

虚拟机多平台服务器研究应用

通过虚拟机在一台物理服务器上模拟出二台或多台虚拟的服务器,实现一台服务器运行多个应用系统,且不会相互影响,应用此技术可以节约服务器购置费用,备份生产应用系统,快速恢复崩溃的应用程序。