【摘 要】
：
随着油气资源需求量的不断增加,海上油气开发的步伐也在加快,水下生产装备是海洋石油开采的重要基础.针对海洋油气水下装备作业环境复杂、现场培训风险大的不足,设计了一套基
【机 构】
：
中国石油大学（北京）机械与储运工程学院
【基金项目】
：
国家重点研发计划(2016YFC0303706)。
论文部分内容阅读
随着油气资源需求量的不断增加,海上油气开发的步伐也在加快,水下生产装备是海洋石油开采的重要基础.针对海洋油气水下装备作业环境复杂、现场培训风险大的不足,设计了一套基于Unity 3D引擎的桌面式虚拟仿真系统.以水下采油树节流阀的更换过程为研究对象,设计了一种用于深水功能舱狭窄空间内的节流阀更换机械臂,采用3ds Max三维建模工具、可视化视景技术和C#脚本语言等,并与海洋油气作业中的实际工艺相结合,实现了水下装备典型维修案例的高沉浸感虚拟仿真;研究系统硬件模块间数据交互的接口技术和通讯技术,搭建了水下维修作业的虚拟仿真硬件系统;将虚拟仿真系统与虚拟仿真操作平台相融合,并进行了系统测试.测试结果表明:系统具有良好的操作性、稳定性和交互性,可实现低成本、高沉浸感的水下装备虚拟维修培训,拓展了虚拟现实技术在海洋油气领域的应用.
其他文献
主要介绍了自升塔式起重机液压顶升系统的工作原理,分析了故障原因,采用科学合理的解决措施,消除故障隐患。
近年来,互联网行业快速发展,安卓系统由于其开源的特点,成为了全球市场份额最多的操作系统。但也由于其开源性的特点,造成安卓应用软件恶意攻击的简易性,再加上目前安卓应用软件保护技术的不成熟,使得针对安卓应用软件的恶意攻击越来越多。厂商应对恶意软件攻击的方式简易,一般会在源码级别进行安全加固混淆,来防止恶意攻击,但由于Android中间代码产物过多,攻击者可对反编译产物smali代码进行随意篡改,即可在APP中植入恶意代码,这严重破坏了Android的安全性。为了解决这一问题,该文总结出一套可以防御smali代
针对珠海AED(自动体外除颤仪)缺乏有效管理的现状,该文以微信小程序为载体,基于地图开放API、LBS技术、GIS技术和云服务技术,研究设计了珠海AED急救地图,便于用户一键获取全市AED投放情况及院外心搏骤停急救科普资讯。急救地图系统由移动终端应用层、AED急救地图管理层、AED急救地图存储层构成,其中管理层和存储层部署在云服务器。该文采用WiFi定位与行人航迹推算粒子滤波融合的方式提高室内定位
建设创新型省份已经是中国深入开展创新驱动发展战略的一个重要举措,是完善区域创新系统的前提,更是建设创新型国家的基础。通过分析新疆创新驱动发展现状及存在的问题,并对西北五省/自治区创新驱动发展能力进行横向对比,最后提出创新型新疆创新驱动发展的对策及建议。
图像在拍摄获取、存储和传输等过程中,由于操作、光线等会造成各种噪音。变分贝叶斯估计图像滤波去噪算法,是通过平均场理论将隐变量的后验按维度展开得到计算框架,并按维度迭代更新估计结果至算法收敛,引入新的隐变量,给出过程噪声后验分布。输入向量X(n)和期望响应d(n)被用来计算估计误差e(n),并利用此误差信号构造一个自适应算法的性能函数,随着数据输入的变化,自适应地更新此性能函数,并且不断使其最小化。
在倡导“课程思政”建设的背景下,课程教学不仅仅是教授专业知识,同时还应该提高学生实际操作能力。作为具有重要教学作用的专业课程教师,应与思政课程教师通力合作,共同促进专业课程教学的多元化教育功能的实现。
针对输变电设备运行过程中各种因素导致的电网故障,提出了新型的故障诊断方法。该方法以大数据技术和物联网技术为基础,构建出包含数据采集层、数据传输层、数据分析层和数据监控层的物联网检测系统,实现了底层设备的物联网信息通讯。在故障诊断过程中,还融合了行波定位方法和BP神经网络算法模型,通过波定位方法能够使用户实时获取输变电设备中不同监测节点的暂态电压、暂态电流数据,进而迅速、精确地定位出输变电设备故障发
随着社会科技不断发展进步,应急通信系统信号与信息处理技术获得了显著提升,并且发挥着越来越重要的作用。但飞速发展背景下,其也存在一定的缺陷,所以需要各方面对此加强重视,并且采用合适的措施不断完善。基于此,对应急通信系统信号与信息处理技术进行了详细分析,希望能够对相关人员有所帮助。
面对各学科日益激增的高性能计算需求,如何充分有效地整合计算资源,高效、稳定地提供高性能计算服务是值得思考的问题。重庆理工大学在高性能计算平台的建设管理、平台运维、服务支撑、应用研究和人才培养等诸多方面大胆进行管理制度和运行机制的创新,在开放运行的实践中探索高性能计算平台建设和管理模式,取得了良好成效。平台以“服务用户”为宗旨,围绕“开放、共享”的建设原则,从按需建设、安全运维、队伍建设、服务模式、科研支持等方面阐述高性能计算平台建设的做法和经验。通过对平台运行管理数据进行分析,实践证明创新的服务模
网络运维在充分发挥网络潜能方面有着不可替代的作用。其中,网络关键性能的监测和维护尤为重要。使用智能化的方法自动发现网络KPI的异常能够极大地减少运维人工成本,提升网络运维的效率。人工方法标注网络KPI中的异常,难度高,耗时长,因此无监督学习的异常检测正在成为解决此类问题的主要方法。提出一种基于对抗自编码器AAE的无监督检测模型AAE-AD,可以自动发现网络KPI中出现的异常,以便分析和排除网络故障。AAE-AD中使用了K最近邻算法进行缺失值的填充,交替训练自编码器网络和鉴别器网络来捕获正常数据的分布模式,