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21.
采用无人船进行过江隧道江底变形监测,能够在较短的时间测量水下地形,并绘制江底地形地貌、地状参数图等,提高了过江隧道监测的效率,减少了人员安全隐患。本文以杭州地铁8号线一期工程为背景,介绍了无人船在过江隧道江底变形监测中的研究和应用,建立了完整的技术流程,提出了江底地形监测的关键技术,得到了符合精度要求的钱塘江江底变形监测成果数据。整体效率优于传统测绘方式,可为无人船在水下地形地貌测绘、水下地质勘探、航道测量等领域应用提供理论和实践参考。  相似文献   
22.
水工隧洞是水利枢纽的核心组成,担负着输水、发电、灌溉等重要任务。由于内部水流运行期呈现高流速、脉动性特点,往往造成表层混凝土开裂、剥蚀、渗漏等病害,若不及时监测维护,会严重影响隧洞正常的输水能力,并恶化后端机组工作状况。为了系统说明无人潜航器在引水隧洞质量检查中的应用,文章以锦屏二级水电站4#引水隧洞为例,从技术思路、检查方法、成果分析等方面系统梳理了无人潜航器检测的关键技术和病害识别方法,同时为工程后期隐患防治提供依据。  相似文献   
23.
近年来,随着各类海洋防灾减灾项目的建设,无人值守海洋台站(以下简称"无人值守站")将显著增多,传统的人工监控自动观测仪器运行的方法正面临越来越大的困难和挑战。文章提出的无人值守站自动观测仪器运行在线监控及预警系统可以有效地解决这个问题。该方案以现有值班软件接收到的实时观测数据和设备电压信息为基础,通过设定的判别标准计算分析后,得到自动仪器运行状态。当系统检测到传输、传感器或电力故障时,自动将故障信息发送给指定单位和人员;对于电力故障,系统还将对剩余电力情况进行预警,一并发出。最后,系统通过对故障维修情况的记录和分析,将提供自动观测仪器设备运行状态分析报告。  相似文献   
24.
为明确高海况下海况等级对无人水下航行器横摇运动的影响,得出满足某型无人水下航行器安全回收的海况条件,对高海况下无人水下航行器的横摇运动进行分析。运用频率响应法,分别在4级、5级和6级海况下,根据海浪谱密度函数和该型航行器的横摇频率响应函数,求得其横摇运动谱密度函数。再运用公式推导,得到其横摇运动的时域函数。使用MATLAB仿真软件对该型航行器进行横摇运动仿真,得到3种海况条件下,其横摇运动的时域函数图像,并验证仿真结果的准确性。仿真结论:高海况下的海况等级对无人水下航行器的横摇幅度有较大影响,满足其安全回收的海况条件为5级海况。  相似文献   
25.
姜洪鼎  周五一 《水文》1995,(3):42-46
平原水网区无人值守水文站测流技术的研究姜洪鼎,周五一(浙江省水文总站)1前言平原水网区地势平坦,水网密布,河道纵横交叉,河道水流受上、下游水位,下游潮汐顶托以及风暴潮等因素的影响,流向顺逆不定,变化无常,水量交换频繁,水文情势十分复杂。水文站测流断面...  相似文献   
26.
27.
中国沿海地区以及濒临海域经常发生多种灾害性天气,包括大风、暴雨、大雾和海上强对流天气等,原位探测资料的缺乏极大影响了这些天气生消演变规律的深入研究以及预报准确性的提高。为了实现海上自动部署、机动安全和实时的多要素原位探测,研发了一种基于太阳能无人艇的海洋气象水文探测系统,工程样机命名为MWO-I(Marine Weather Observer-I),2015—2019年该系统进行了多次海上试验。本文对这一长航时海洋气象探测系统进行介绍,并给出2018年4月一次海上探测试验个例的初步结果。  相似文献   
28.
动态水深环境下的无人艇路径规划   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对D* Lite算法存在路径转折点多、难以进行轨迹跟踪控制、没有顾及动态水深变化等不足,该文引入水深危险度,进行安全路径的选优,以提高所规划路径的安全性,并采用视线检查算法和懒惰更新改进D*Lite算法进行路径规划,提出了LT-D* Lite算法.该文采用电子海图水深叠加潮汐水位构建动态水深模型,同时建立水深危险度代价函数对最优安全节点进行选择,平衡路径的安全性.算法在拓展节点过程引入视线检查算法,将节点拓展方式从八邻域拓展为任意角度方式并使路径平滑,通过动态水深调整后的浅水区域进行路径调整.仿真实验表明,该文所提出的算法具有规划路径短且路径平滑的特点,同时可引导无人艇避开浅水深区域,显著降低路径危险度.  相似文献   
29.
随着科学技术的不断发展,人们对水下地形测量的精度需求越来越高.无人船搭载单波束测深仪通过集成计算机与测量设备实施水下地形测量,已逐渐成为内陆浅水区域水下测量的主要技术手段.本文通过与传统水下测量模式进行对比,分析GPS-RTK在无验潮模式下进行水下测量的原理及优势,并对其可靠性进行了验证,阐述了如何更加有效地将无人船测量技术应用到实际生产当中.  相似文献   
30.
随着人工智能的发展,水面无人艇可代替人工进行危险任务作业,目标检测是其完成自主探测的核心技术。深度学习技术克服了人工特征提取精度低、通用性差等局限性,已成为图像处理的主流方法。 首先,对当前基于深度学习的目标检测算法的发展现状进行了全面总结,对算法分类进行了详细的定义,并指出了不同类型算法的优缺点及适用场景;然后,分析了无人艇水面目标检测技术的研究现状,指出了各类深度学习工作的贡献、优势和局限性;最后,总结了面向水面无人艇的深度学习目标检测算法中亟需解决的关键科学问题,并对可行的方案以及该应用研究领域的未来发展做了进一步的展望。  相似文献   
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