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期刊信息/Journal information
舰船科学技术
舰船科学技术

张培元

月刊

1672-7649

JCKXJS@shipol.com.cn

010-64831773-810

100192

北京市朝阳区双泉堡甲2号

舰船科学技术/Journal Ship Science and Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志创刊于1962年，是中国舰船科技领域唯一的综合性学术期刊。其宗旨是促进中国舰船领域的学术与技术交流，推动舰船科学技术的发展，为舰船科技人员提供学术讨论与技术交流的园地。本刊的专业性、学术性、技术性和导向性强。主要刊登中国舰船领域和相关行业的高新技术和实用技术方面的论文。选题范围包括舰船理论研究、舰船高新技术和实用技术、舰船系统工程以及与舰船相关的内容。作者为参加我国舰船研制工作、实践经验丰富、直接从事产品设计、课题研究和情报研究工作的专家及业务骨干，从事海军装备工作的科研人员，相关院所的学科带头人以及大专院校的教授、博士和硕士研究生等。本刊的读者为船舶及相关行业的各级领导、专家、科研人员、大专院校师生，以及对船舶科技感兴趣的人员。
正式出版
收录年代

    船舶智能航行的物理测试平台设计及应用

    韩成浩刘佳仑李诗杰胡远超...
    169-173页
    查看更多>>摘要：受测试成本、安全性、可靠性等因素的制约,需要依托以模型船为载体的物理实验平台实现从虚拟仿真测试到全尺寸实船测试之间的过渡.本文基于"航行脑"系统体系架构设计思想,采用船-岸-云分布式监控与数据采集架构,研发由能源管理、感知、决策、执行、通信等模块组成的船舶智能航行功能物理试验平台,打造"求新"系列缩尺比自航船模.开展回转试验、Z形试验、单船自主循迹、船舶编队等测试,验证了系统的有效性,并提出未来改进方向.

    智能航行测试验证模型船航行脑系统试验平台

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    基于深度神经网络的船舶图像识别检索研究

    赵圆圆李月军李昌庆李春红...
    174-177页
    查看更多>>摘要：对船舶图像进行快速准确识别在军民领域都有广泛应用,随着船舶种类的增多、图像质量的提高,传统的卷积神经网络进行船舶图像识别需耗费大量时间.本文对深度神经网络的原理进行分析,并在此基础上研究基于深度神经网络的船舶图像识别流程,对船舶图像预处理技术进行研究,建立船舶图像训练集和测试集,对YOLOV2、卷积神经网络和本文算法的平均识别时间和识别准确率进行分析测试,最后研究3种算法的训练次数对识别准确率的影响.本文研究的深度神经网络船舶图像识别算法,在平均识别时间以及识别准确率上具有一定优势.

    深度神经网络图像识别图像预处理测试

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    舰载设备在基础运动激励下的动力响应分析方法

    卢枫何朝勋
    178-183页
    查看更多>>摘要：为了解决舰载设备在基础运动激励下的动力响应问题,本文通过对比惯性载荷法、大质量法、大刚度法、直接激励法的动力学方程,探讨不同方法的特点和应用条件,并给出相应的算例与结果分析,为开展舰载设备的动力响应计算提供理论依据及方法.

    舰载设备动力响应惯性载荷法大质量法直接激励法

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    美国海军海洋环境信息化保障系统发展研究

    张思维韩冬梅窦松然左世磊...
    184-189页
    查看更多>>摘要：美国全球海军战略对其海洋环境信息保障能力提出较高要求,经过多年发展,美国在海洋环境信息化保障系统方面已形成多层级完善的环境信息保障体系,我国海军正在不断走向远洋,海洋环境信息化保障系统同样处于从近海保障逐步转向远海保障的关键阶段.本文对美国海军海洋环境信息化保障系统开展深入研究,为我国相关领域建设提供参考借鉴.

    美国海军海洋环境信息化保障

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