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题名舰艇舱室火灾危险源的分析和辨识
被引量:6
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作者
张光辉
浦金云
周瑞
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机构
海军工程大学动力工程学院
海装驻某军事代表局
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2014年第2期104-107,共4页
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文摘
针对舰艇安全性设计和安全性管理两大问题,根据火灾危险源的特点可将其分为两类,运用直接经验法和统计分析法构建第一类火灾危险源辨识模式,运用系统安全分析法构建第二类火灾危险源辨识模式,并将该方法应用于某型舰艇机舱火灾危险源分析和辨识,得到机舱火灾载荷密度、热释放速率、热释放强度和事故树结构重要度等技术指标。分析表明:机舱属于高危火灾舱室,舱内灭火器材的配置、灭火系统的完好性以及舰员的损管素质是火灾事故发生最重要的影响因素。
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关键词
火灾危险源
辨识
事故树
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Keywords
fire hazards
identification
fault tree
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分类号
U664
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法
被引量:1
- 2
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作者
应文健
潘林豪
佘博
田福庆
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机构
海军工程大学兵器工程学院
海装某军事代表局
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期106-112,共7页
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基金
海军工程大学自主立项基金资助项目(425517K220)。
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文摘
针对视觉与惯导信息融合的同时定位与地图构建中,因使用场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失,以及线特征容易错误关联的问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法。该算法首先使用惯导信息辅助系统前端进行点线特征数据关联,跟踪相机位姿;然后,在系统后端根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权,采用非线性优化的形式进行状态估计,并为系统前端提供局部地图信息;最后,使用点线综合的视觉词典进行回环检测,当检测到回环时,对系统中各状态量进行全局优化。基于EuRoC数据集以及KITTI数据集的实验结果表明:该双目视觉-惯导SLAM算法可以有效剔除线特征误匹配,提高系统前端的跟踪精度,而点线综合的视觉词典可以提升系统回环检测的准确率。
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关键词
同时定位与地图构建
点线特征
传感器融合
回环检测
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Keywords
simultaneous localization and mapping
point and line feature
sensor fusion
loop closure detection
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH76
[机械工程—精密仪器及机械]
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题名箔条特性对投放战术的影响
被引量:3
- 3
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作者
杨超
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机构
海装某军事代表局
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出处
《光电技术应用》
2013年第2期80-82,共3页
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文摘
介绍了机载箔条投放的掩护和自卫战术,基于箔条特性探讨了箔条作战使用中提高干扰效果应考虑的因素。
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关键词
机载
箔条
投放
战术
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Keywords
airborne
chaff
dispensing
tactic
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分类号
TN972.4
[电子电信—信号与信息处理]
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