随着海上船舶日益增多,海情急剧复杂化,及时准确地预测船舶的下一步动向成为海事监管的迫切需求。针对现有船舶轨迹预测算法提取轨迹特征能力较差、预测精度不高的问题,提出了添加Attention注意力机制的序列到序列船舶轨迹预测算法(sequ...随着海上船舶日益增多,海情急剧复杂化,及时准确地预测船舶的下一步动向成为海事监管的迫切需求。针对现有船舶轨迹预测算法提取轨迹特征能力较差、预测精度不高的问题,提出了添加Attention注意力机制的序列到序列船舶轨迹预测算法(sequence-to-sequence with attention,Seq2Seq-Att)。通过改进Seq2Seq的编码器结构和添加Attention机制,提高模型对轨迹特征的记忆能力,从而提升算法的预测精度。以东海海域的AIS数据为样本训练模型,预测船舶未来一段时间的经度、纬度、航速和航向。实验结果表明,相较于传统算法,该算法的预测精度更高,且均方根误差明显降低,可以为海事监管和智能航行提供依据。展开更多
某批ϕ120 mm TC11钛合金棒料超声波检测时发现有缺陷。采用X射线检测、金相检验、微区成分分析和显微硬度检测等分析了缺陷的性质和产生原因。结果表明:缺陷为细长条高密度Mo夹杂物,与基体冶金结合,且有元素扩散。缺陷的产生可能是一次...某批ϕ120 mm TC11钛合金棒料超声波检测时发现有缺陷。采用X射线检测、金相检验、微区成分分析和显微硬度检测等分析了缺陷的性质和产生原因。结果表明:缺陷为细长条高密度Mo夹杂物,与基体冶金结合,且有元素扩散。缺陷的产生可能是一次锭装炉过程中,底部与铸锭存放区的钢板接触,导致外来金属附着在其端部,随后在对焊过程中进入铸锭。展开更多
文摘随着海上船舶日益增多,海情急剧复杂化,及时准确地预测船舶的下一步动向成为海事监管的迫切需求。针对现有船舶轨迹预测算法提取轨迹特征能力较差、预测精度不高的问题,提出了添加Attention注意力机制的序列到序列船舶轨迹预测算法(sequence-to-sequence with attention,Seq2Seq-Att)。通过改进Seq2Seq的编码器结构和添加Attention机制,提高模型对轨迹特征的记忆能力,从而提升算法的预测精度。以东海海域的AIS数据为样本训练模型,预测船舶未来一段时间的经度、纬度、航速和航向。实验结果表明,相较于传统算法,该算法的预测精度更高,且均方根误差明显降低,可以为海事监管和智能航行提供依据。
文摘某批ϕ120 mm TC11钛合金棒料超声波检测时发现有缺陷。采用X射线检测、金相检验、微区成分分析和显微硬度检测等分析了缺陷的性质和产生原因。结果表明:缺陷为细长条高密度Mo夹杂物,与基体冶金结合,且有元素扩散。缺陷的产生可能是一次锭装炉过程中,底部与铸锭存放区的钢板接触,导致外来金属附着在其端部,随后在对焊过程中进入铸锭。
