滚塑成型在小型节能船艇中的应用

描述了滚塑成型技术以及该技术的原理在国内外的发展现状,分析了国内外聚乙烯材料在小型船艇中的应用现状,滚塑成型技术应用于船艇制造的优缺点,讨论了将滚塑成型技术应用于小型游艇建造的可行性以及应用前景、社会经济效益,并指出了这种技术用于船舶建造的问题及解决方法.要充分考虑船艇的稳性富余和耐波性能,通过合适的压载提高滚塑船舶的性能,滚塑成型技术在小型船舶行业有着广阔的前景.     

氨-活性炭吸附式制冷在船舶中的应用

为在船舶中应用余热吸附式的研究成果,选择“SITCTAISHAN”号散货船,通过船舶主机在额定工况下的能量衡算,应用当前氨一活性炭吸附式制冷系统COP的经验值,分析了该轮中央空调系统和伙食冷库采用废气锅炉蒸汽驱动的氨一活性炭吸附式制冷系统的可行性．并且,根据氨在SAC-02活性炭上的吸附平衡数据和活性炭吸附床的循环吸附特性,结合“SITCTAISHAN”轮空调机间的结构特点,规划了由废气锅炉蒸汽驱动的9床循环氨一活性炭吸附制冷系统方案,并对系统的关键部件及运行控制方案设计提出了相应措施．该研究将有助于推进船舶余热吸附式制冷技术的应用．     

海洋生物对船舶的污损及其无公害防治

船舶等长期浸泡于海水中,不仅受海水腐蚀,还受到贝壳、海藻、海草等各种海洋生物的附着、侵蚀,导致船壳污损、航行阻力增大、航速降低、能耗加大。对船底部附着生物的防除,经济意义重大[1]。目前对附着生物的防除主要是通过在浸没海水的船壳上涂防污涂料来实现的。常用的防污漆是有机锡和氧化亚铜,但二者均有毒,严重污染环境,使海洋生物畸变,也危及人类自身的安全。故各国正在立法限制使用有毒防污漆,以减少对海洋生态环境的破坏,2004年已对出入公海的船只严禁使用传统毒性防污涂料[2]。对船舶附着生物的无公害防治越来越受到人们的重视[3]…     

拖网渔船的机、桨匹配和节能

拖网渔船在机、桨匹配方面具有不同于一般船舶的特点：它既要考虑机、桨的匹配，又要考虑网具的匹配；既有自由航行工况，又有拖网航行工况。     

尾气制冷技术与渔船尾气制冷机

长期以来,包括船舶柴油机在内的各种内燃机在燃烧过程中只有1／3左右做有用功,1／3左右消耗在内部发动机的自身生热上,1／3左右以高温烟气形式排放掉。     

在进境船舶中检出鱼异尖线虫

异尖线虫是寄生于海水鱼类的一种寄生虫,可引起人畜共患传染病-异尖线虫病,该病属于我国禁止进境的动物二类寄生虫病.本病为海洋自然疫源性疾病,周而复始地在海洋中的哺乳类、甲壳类、鱼类中发生.人类主要是生食海鱼,或将鱼的内脏用于喂养畜禽以及其他经济动物,而导致食入异尖线虫引起感染发病.本病的发生与寄生异尖科线虫的鱼类宿主分布及人们的饮食习惯有关,本病呈世界性分布,主要集中于北太平洋和北大西洋沿岸及其岛屿.而与我国相邻的日本、韩国、俄罗斯等国均有发生.1992年6月8日我国农业部根据《中华人民共和国进出境动植物检疫法》第18条规定,制定公布了《进境动物一、二类传染病、寄生虫病名录》,基于异尖线虫病对我国的公共卫生有着极其重要影响,首次将海水鱼类中的异尖线虫病列入我国二类传染病、寄生虫病名录,这也是其中唯一的寄生虫病.自依据《中华人民共和国进出境动植物检疫法》实施检疫以来,许多口岸纷纷从进口的或进境国际航行船舶食品舱中的海水鱼类体内检出异尖线虫,充分说明了必须加强对海水鱼类异尖线虫的检疫,防止本病传入我国,危害人体健康和水产养殖业的发展.连云港口岸于1998年5月首次从塞浦路斯籍进境国际航行船舶中的鳕鱼体内检出异尖线虫,之后在掌握了异尖线虫的正确检疫方法后,大大地提高了本病的检出率,到1999年11月30日止共检出异尖线虫139艘次,占我局一、二类、三类检疫疫情总数的54.3%.下面将1998～1999年连云港口岸进境船舶鱼异尖线虫的检出情况作一简要分析.     

进境船舶食品舱小麦印度腥黑穗病菌

小麦印度腥黑穗病菌是一种世界性的检疫性的有害生物,我国迄今未有报道.     

玻璃钢在船舶中的应用

玻璃钢是以玻璃纤维及其制品为增强材料,以热固性或热塑性树脂为基体,通过一定的成形工艺制成的一种结构物,它的学名为玻璃纤维增强塑料。“玻璃钢”具有十分显著的性能及优点。与金属材料和其他无机材料相比,它重量轻、比强度高、耐腐蚀、电绝缘、耐瞬时高温、传热慢、隔离防水、易着色、能透过电磁波、材料性能的可设计性强、成形工艺一次性而且方便耐用,     

原油船海上航行升沉运动Bayes-LSTM预测方法

为了更好地预测船舶在海上航行中的升沉运动，提高船舶海上航行与作业安全水平，以10×104 t级原油船为研究对象，利用船舶模型运动过程数值模拟软件STAR CCM+构建其仿真模型，由无液货舱与半载液货舱两种情况及0.5λ、1.0λ、1.5λ（λ=6.16 m）3种波长组合构成6种工况，获取6组升沉运动数据，并将其以8:2的比例划分为训练集与测试集，利用贝叶斯算法优化后的长短期记忆神经网络（Bayes-LSTM）模型进行模型升沉运动预测，将预测结果与长短期记忆神经网络（LSTM）模型的预测结果进行对比。结果表明：Bayes-LSTM模型比LSTM模型的预测精度最大提高3倍以上，显示出Bayes-LSTM模型对船舶海上航行与作业过程中升沉运动预测的优势。（图5，表2，参21）