本文選題：集裝箱岸橋 + K-均值聚類�。� 參考：《東華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：為了探究岸邊集裝箱岸橋每次作業(yè)的載荷情況,提高對使用壽命評估的準(zhǔn)確性,運用K-均值聚類算法與定量統(tǒng)計分析方法,對岸橋起升電機的徑向和軸向振動烈度進(jìn)行研究.建立了起升電機振動烈度與岸橋載荷狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型和振動烈度徑向與軸向的相關(guān)性模型,提出了岸橋載荷分類識別方法.通過實時數(shù)據(jù)驗證,該分類方法能夠很好地代表岸橋的實時工作狀態(tài),對于岸橋載荷狀態(tài)的正確分類和工程應(yīng)用中的監(jiān)測與評估具有重要意義.
[Abstract]:In order to investigate the load of each operation of quayside container shore bridge and improve the accuracy of service life evaluation, the radial and axial vibration intensity of shore bridge hoisting motor was studied by using K-means clustering algorithm and quantitative statistical analysis method. The mathematical model of vibration intensity and load state of shore bridge and the correlation model of vibration intensity radial and axial direction are established, and the classification and identification method of load on shore bridge is put forward. Through the verification of real-time data, the classification method can represent the real-time working state of the quayside bridge well, and it is of great significance for the correct classification of the loading state of the quayside bridge and the monitoring and evaluation of the engineering application.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)物流研究中心;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)資助項目(2013A2041106) 國家自然科學(xué)基金資助項目(31300783) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2014M561458) 教育部博士點基金聯(lián)合資助項目(20123121120004) 上海海事大學(xué)科研基金資助項目(20130474);上海海事大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項目(2017ycx024) 上海高校一流學(xué)科管理科學(xué)與工程資助項目
【分類號】：TP311.13;U653.921

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本文編號：1797985