CN110979592A - 一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法 - Google Patents
一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110979592A CN110979592A CN201911289595.6A CN201911289595A CN110979592A CN 110979592 A CN110979592 A CN 110979592A CN 201911289595 A CN201911289595 A CN 201911289595A CN 110979592 A CN110979592 A CN 110979592A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vibration
- data
- ship
- frequency
- rudder
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
本发明属于振动检测技术领域，尤其涉及一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法。该方法包括：步骤A1、获取振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶各个位置的传感器组获取的该船舶的振动数据；步骤A2、采用频率分析方法，将所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据；步骤A3、将所述频率形式数据作为输入数据输入预先训练的神经网络模型，输出振动源；其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型。能够快速、准确地找出振动源。
Description
技术领域
本发明属于振动检测技术领域，尤其涉及一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法。
背景技术
海洋与国家的安全、发展息息相关，世界各濒海国莫不竞相发展各种类型船舶，以拓展经济，促进船舶行业经济的发展。在各国争相发展智能船舶行业的同时，智能船舶同样面临着由于故障以及遭受撞击后的螺旋桨、舵发生损坏，进而引起船舶航行性能发生很大变化的难题。
在船舶航行过程中，操纵性积极重要，若船舶航向系统发生故障，在茫茫大海中除了等待救援，只能无奈的随波逐流、漂浮不定，不仅造成巨大的经济损失，更甚的是存在触礁、搁浅和碰撞等的危险。
船舶螺旋桨、舵在船舶航行过程中具有重要的作用，特别是在船舶做回转运动时起到非常重要的作用，桨舵与船舶主机是通过齿轮箱相连接，同时与舱室甲板通过螺栓刚性连接。船舶在做回转运动时，由于尾部推进器的作用，使得作用在螺旋桨上的激振力的频率有可能接近回旋振动的固有频率，使得船舶桨舵轴系设备出现共振现象，严重的振动现象容易导致桨舵轴系松动，尾轴管密封装置损坏，产生漏水、漏油现象，甚至引起桨舵轴系断裂，并且螺旋桨、舵的异常振动会直接传递给船体，引起船舶尾部的强烈振动及噪声，严重影响船舶设备的使用寿命。另外针对智能船舶，振动环境下容易对船舶精密仪器的灵敏度造成影响甚至损坏。
因此，针对船舶桨、舵等轴系设备在航行中的振动情况的研究至关重要，目前关于船舶设备振动故障诊断方面的研究还主要是针对船舶主机等推力设备。同时目前针对船舶振动检测的手段有使用CPLD和DSP为核心构建的实时船舶振动监测系统以及基于ARW微处理器构建的嵌入式振动监测系统，现有监测系统容易受布线复杂，且船上其他设备对振动监测的精度造成影响，无法进行长期实现对船舶振动状况的监测。
发明内容
(一)要解决的技术问题
针对现有存在的技术问题，本发明提供一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法，能够快速、准确地找出振动源。
(二)技术方案
本发明提供一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法，包括如下步骤：
步骤A1、在船舶行驶过程中获取影响船舶振动的振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶各个位置的传感器组获取的该船舶的振动数据；
步骤A2、采用频率分析方法，将所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据；
步骤A3、将所述频率形式数据作为输入数据输入预先训练的神经网络模型，输出振动源；
其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型；
步骤A4、根据所述振动源确定船舶行驶状态并基于不同的振动源得到相应的处理方案。
进一步地，所述振动数据包括速度、加速度、位移和频率。
进一步地，所述振动源包括齿轮啮合振动、电机振动、桨叶轴频率、桨叶通过频率和轴承频率。
本发明还提供一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，包括：
数据获取模块，用于获取振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶各个位置的传感器组获取的该船舶的振动数据；
数据存储模块，用于存储所述振动数据，并将所述振动数据传输至数据监测诊断模块；
数据监测诊断模块，用于接收振动数据，并采用频率分析方法将所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据，将所述频率形式数据作为输入数据输入基于预先训练的神经网络模型，输出振动源；
其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型；
决策模块，用于根据所述振动源确定船舶行驶状态并基于不同的振动源得到相应的处理方案。
进一步地，所述数据存储模块包括数据存储子模块和数据传输子模块，
数据存储子模块，用于存储所述振动数据；
数据传输子模块，用于将所述振动数据通过以太网传输至数据监测诊断模块。
进一步地，所述振动数据包括速度、加速度、位移和频率。
进一步地，所述振动源包括齿轮啮合振动、电机振动、桨叶轴频率、桨叶通过频率和轴承频率。
进一步地，所述传感器组包括速度传感器、加速度传感器、位移传感器和频率传感器，所述传感器组通过磁座固定在船舶上。
进一步地，所述船舶各个位置包括浆舵法兰连接设备处、螺旋桨主轴处和船舶甲板处。
本发明还提供一种智能船舶，包括如上述任一方案所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统。
(三)有益效果
本发明提供的方法采用频率分析方法，快速及时找出振动源，避免由于船舶桨舵的剧烈振动导致船舶设备寿命减少，降低振动源对船舶的振动影响。
本发明提供的系统采用模块化设计，便于模块的集成化处理和振动源的查找。
附图说明
图1为本发明提供的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统示意图；
图2为本发明提供的用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法流程图；
图3为实施例2中不同转速下船舶三个方向的振动幅值示意图；
图4为实施例2中不同转速、频率的振动源峰值示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
实施例1
本实施例提供一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，如图1所示，包括数据获取模块、数据存储模块、数据监测诊断模块和决策模块。
数据获取模块，用于获取振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶的浆舵法兰连接设备处、螺旋桨主轴处和船舶甲板处的传感器组获取的该船舶的振动数据。其中，传感器组包括速度传感器、加速度传感器、位移传感器和频率传感器。振动数据包括速度、加速度、位移和频率。
传感器安装位置的不同，监测到的振动源就不同，但又相互联系，例如安装在桨轴处的传感器，既可以监测桨轴的振动以及轴承振动，也可以监测电机的振动，因此传感器之间既可以单独工作监测振动源，也可以辅助分析其他相关振动源。
其中用于振动检测的位移传感器，在智能船舶做回转运动时，桨舵的振动速度可以通过位移的方式监测，振动速度越大，位移传感器监测数据的信号越大，传感器数据信号与振动速度成正比；用于振动检测的速度传感器，是用于检测船舶桨舵的振动速度，振动速度越大，速度传感器监测的信号越大，速度信号与振动速度成正比；用于振动检测的加速度传感器，振动的加速度越大，加速度传感器监测输出的信号越大，加速度信号与振动加速度成正比。安装在不同位置的传感器，均可以实现对相关振动源的的振动检测，从监测到的信号得出不同振动源的振动状况，辅助得出船舶振动的主要振动源。
进一步地，本发明提供的系统中并未布置隔振或减振装置，传感器组通过磁座固定在船舶上，这样的安装方式较适用于船舶等钢结构设备，另外为了避免因船舶表面材料不平坦或无磁力等情况而导致传感器监测数据精度低的问题。采用胶接方式，在传感器和船舶之间增加钢垫等连接设备，将钢垫与传感器接触面的油漆去除，涂抹胶进行粘接，保证牢固性
数据存储模块，用于存储所述振动数据，并将所述振动数据传输至数据监测诊断模块。其中，数据存储模块中包括数据存储子模块和数据传输子模块，数据存储子模块包括采集箱，用于存储所述振动数据；数据传输子模块包括采集卡，用于将所述振动数据通过以太网传输至数据监测诊断模块。同时，采集卡将传感器采集的模拟信号经过电路处理转化成数字信号，便于振动数据输入监测诊断模块后处理分析。
数据监测诊断模块，由工控机设备组成，用于接收振动数据，并采用频率分析方法将所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据，将所述频率形式数据作为输入数据输入基于预先训练的神经网络模型，输出振动源。
其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型。
决策模块，用于根据所述振动源确定船舶行驶状态并基于不同的振动源得到相应的处理方案。
进一步地，振动源包括齿轮啮合振动、电机振动、桨叶轴频率、桨叶通过频率和轴承频率。
可以想见的是，本实施例提供的系统也可用于智能船舶在其他运动形式中的振动检测。
本发明还提供一种智能船舶，包括如上述所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统。
实施例2
本实施例提供一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法，如图2所示，包括如下步骤：
步骤A1、在船舶行驶过程中获取影响船舶振动的振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶的浆舵法兰连接设备处、螺旋桨主轴处和船舶甲板处的传感器组获取的该船舶的振动数据。其中，传感器组包括速度传感器、加速度传感器、位移传感器和频率传感器。振动数据包括速度、加速度、位移和频率。
步骤A2、采用频率分析方法，将所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据。
步骤A3、将所述频率形式数据作为输入数据输入预先训练的神经网络模型，输出振动源。其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型；
其中，振动源包括齿轮啮合振动、电机振动、桨叶轴频率、桨叶通过频率和轴承频率。
步骤A4、根据所述振动源确定船舶行驶状态并基于不同的振动源得到相应的处理方案。
具体地，齿轮啮合振动：智能船舶在做回转运动过程中，存在齿轮的啮合，而齿轮在啮合过程中，可能引起一定的振动。齿轮啮合频率等于单位时间内齿轮转速与轮齿数的乘积，对于同一啮合齿轮，啮合频率是相同的。其中，齿轮啮合振动包括桨齿轮啮合振动和舵齿轮啮合振动。
电机振动：船舶航行均是由电机进行驱动的，电机自身的振动也有可能引起船舶设备的振动，电机的基频等于电机转速/60，其倍频是频率的倍数。
桨叶轴频率：在螺旋桨的旋转过程中，桨叶的加工误差如偏心、静平衡和动平衡不满足要求等均会引起螺旋桨的振动，从而导致船舶设备以及甲板的振动。桨叶轴基频等于桨叶转速/60，其倍频是基频的倍数。
桨叶通过频率：当螺旋桨在水中旋转时，来流的不均匀性会导致螺旋桨的水动力产生周期性的波动，主要反映在桨叶表面压力的周期性波动，这种频率是叶片通过频率，主要与螺旋桨的转速及叶片数相关，桨叶通过频率的基频等于桨叶转速/60与叶片数的乘积。
轴承频率：船舶桨舵轴系设备是通过轴承进行连接的，轴承在运动过程中，由于滚动体与内圈或外圈冲击而产生振动，这种振动是轴承自身的固有振动频率。
如表1所示，为以上五种振动源在不同转速下的基频数据。
表1 五种振动源在不同转速下的基频数据
| 转速/(rmin<sup>-1</sup>) | 300 | 400 | 500 | 600 | 700 | 800 | 900 | 1000 |
| 电机频率/Hz | 5 | 6.67 | 8.33 | 10 | 11.67 | 13.3 | 15 | 16.7 |
| 桨齿轮啮合频率/Hz | 115 | 153.3 | 191.7 | 230 | 268.3 | 306.7 | 345 | 383.3 |
| 舵齿轮啮合频率/Hz | 72.4 | 96.5 | 120.7 | 144.8 | 168.9 | 193.1 | 217.2 | 241.4 |
| 桨叶轴频率/Hz | 1.5 | 2 | 2.55 | 3.06 | 3.57 | 4.08 | 4.6 | 5.1 |
| 桨叶通过频率/Hz | 6.12 | 8.16 | 10.2 | 12.2 | 14.28 | 16.3 | 18.4 | 20.4 |
| 轴承频率/Hz | 5.1 | 7.1 | 8.45 | 11.2 | 12.56 | 14.1 | 16.2 | 17.5 |
如图3所示，为不同转速下，船舶三个方向的振动幅值示意图。首先当转速为300r/min～1000r/min的加速度振动幅值的变化程度进行分析，从中可以看出，随着转速的增加，振动幅值基本呈现单调上升的趋势，当转速低于600r/min时，振动幅值是缓慢增加的，当转速处于600r/min～800r/min时，振动幅值相对于之前的增加情况增长较快，当转速在800r/min～1000r/min时，振动幅值增长情况明显加快。
如图4所示，为不同转速、频率的振动源峰值示意图，图中直线代表不同振动源的理论振动频线，圆点代表不同转速下的振动峰值点。由图可知，在各转速情况下桨叶通过频率在所有振动源因素中占主要因素，桨叶该峰值产生的主要原因是由于桨叶在水下旋转过程中来流的不均匀性导致的，并且由于此时船舶在航行过程中，本身桨叶的受力就是比较大的，随着航速的增加，推力逐渐减少，来流的不均匀性也逐渐减少，从而导致桨叶通过频率的峰值也有出现下降。
齿轮啮合、电机以及桨轴所造成的振动影响较小，振动影响较为严重是由桨叶通过频率以及倍频引起的的峰值变化，这种峰值变化主要是由水流的不均匀性导致的，螺旋桨在运行过程中处于静止吸水的过程，水流的不均匀性会更加剧烈，此时桨叶表面的压力波动最为剧烈，因此振动显示的剧烈程度是最严重的。桨叶通过频率引起振动的振源主要是桨叶在水中运转时产生的激振力，这种激振力的传递受钢结构的影响。
通过分析得知振动是由桨叶的激振力导致的，为了减少激振力导致的振动，需要从两方面进行完善：一是桨叶的水动力设计，降低桨叶自身在水中运行时产生的激振力；二是船舶钢结构，在合适的位置增加减振和隔振措施，消除振动。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理，这些描述只是为了解释本发明的原理，不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A1、在船舶行驶过程中获取影响船舶振动的振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶各个位置的传感器组获取的该船舶的振动数据；
步骤A2、采用频率分析方法，将所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据；
步骤A3、将所述频率形式数据作为输入数据输入预先训练的神经网络模型，输出振动源；
其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型。
2.根据权利要求1所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法，其特征在于，还包括：
步骤A4、根据所述振动源确定船舶行驶状态并基于不同的振动源得到相应的处理方案。
3.根据权利要求1所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法，其特征在于，所述振动数据包括速度、加速度、位移和频率。
4.根据权利要求1所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的方法，其特征在于，所述振动源包括齿轮啮合振动、电机振动、桨叶轴频率、桨叶通过频率和轴承频率。
5.一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取振动数据，所述振动数据为基于设置在船舶各个位置的传感器组获取的该船舶的振动数据；
数据存储模块，用于存储所述振动数据，并将所述振动数据传输至数据监测诊断模块；
数据监测诊断模块，用于接收振动数据，并对所述振动数据通过傅里叶变换得到对应的频率形式数据，将所述频率形式数据作为输入数据输入基于预先训练的神经网络模型，输出振动源；
其中，所述预先训练的神经网络模型为基于船舶预设历史时间段内的振动数据和对应的振动源进行训练后的模型；
决策模块，用于根据所述振动源确定船舶行驶状态并基于不同的振动源得到相应的处理方案。
6.根据权利要求5所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，其特征在于，所述数据存储模块包括数据存储子模块和数据传输子模块，
数据存储子模块，用于存储所述振动数据；
数据传输子模块，用于将所述振动数据通过以太网传输至数据监测诊断模块。
7.根据权利要求5所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，其特征在于，所述振动数据包括速度、加速度、位移和频率；
所述传感器组包括速度传感器、加速度传感器、位移传感器和频率传感器，所述传感器组通过磁座固定在船舶上。
8.根据权利要求5所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，其特征在于，所述振动源包括齿轮啮合振动、电机振动、桨叶轴频率、桨叶通过频率和轴承频率。
9.根据权利要求5所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统，其特征在于，所述船舶各个位置包括浆舵法兰连接设备处、螺旋桨主轴处和船舶甲板处。
10.一种智能船舶，其特征在于，包括如权利要求5-9中任一所述的用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911289595.6A CN110979592A (zh) | 2019-12-13 | 2019-12-13 | 一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911289595.6A CN110979592A (zh) | 2019-12-13 | 2019-12-13 | 一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110979592A true CN110979592A (zh) | 2020-04-10 |
Family
ID=70094036
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911289595.6A Pending CN110979592A (zh) | 2019-12-13 | 2019-12-13 | 一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110979592A (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104865075A (zh) * | 2014-02-26 | 2015-08-26 | 南京理工大学 | 船舶柴油机振动信号的分析系统及其方法 |
| CN105021363A (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-04 | 上海冠图防雷科技有限公司 | 基于s-p-r的船舶结构振动与噪声预报系统 |
| CN109163890A (zh) * | 2018-07-10 | 2019-01-08 | 武汉船用机械有限责任公司 | 调距桨工作状态的监测方法 |
| CN110044586A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-23 | 中交广州航道局有限公司 | 船机设备故障判定方法、装置、系统和存储介质 |
| CN110082078A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-08-02 | 中交广州航道局有限公司 | 船机尾轴的状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110132559A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-16 | 中国舰船研究设计中心 | 一种用于舰船轴系及艉部振动的实时监测系统和方法 |
| CN110395351A (zh) * | 2018-04-25 | 2019-11-01 | 韩国海洋科学技术院 | 利用主动型振动控制技术的模型船舶阻力测量方法 |
-
2019
- 2019-12-13 CN CN201911289595.6A patent/CN110979592A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104865075A (zh) * | 2014-02-26 | 2015-08-26 | 南京理工大学 | 船舶柴油机振动信号的分析系统及其方法 |
| CN105021363A (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-04 | 上海冠图防雷科技有限公司 | 基于s-p-r的船舶结构振动与噪声预报系统 |
| CN110395351A (zh) * | 2018-04-25 | 2019-11-01 | 韩国海洋科学技术院 | 利用主动型振动控制技术的模型船舶阻力测量方法 |
| CN109163890A (zh) * | 2018-07-10 | 2019-01-08 | 武汉船用机械有限责任公司 | 调距桨工作状态的监测方法 |
| CN110044586A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-23 | 中交广州航道局有限公司 | 船机设备故障判定方法、装置、系统和存储介质 |
| CN110082078A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-08-02 | 中交广州航道局有限公司 | 船机尾轴的状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110132559A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-16 | 中国舰船研究设计中心 | 一种用于舰船轴系及艉部振动的实时监测系统和方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20020111092A1 (en) | Ocean-going ship, and an ocean-going vessel with a stern tube seal arrangement for sealing a stern tube for a propeller drive shaft, and an arrangement for sealing propeller drive shafts in an ocean-going vessel | |
| WO2013127928A1 (en) | Arrangement and method in a ship | |
| Ortolani et al. | Experimental investigation of single blade and propeller loads by free running model test. Straight ahead sailing | |
| KR20080099253A (ko) | 활주형 선박 및 반활주형 선박의 수면 관통형 프로펠러추진 시스템 | |
| CN110979592A (zh) | 一种用于智能船舶桨舵回转振动检测的系统及方法 | |
| Guo et al. | Vibration analysis of the rudder drive system of an underwater glider | |
| CN108313198A (zh) | 一种水下航行器模型敞水自航动力仪 | |
| Sun et al. | A study on the measurement and analysis of whirling vibration behavior of marine propulsion shafting system using gap-sensors | |
| CN115303463A (zh) | 一种船舶艉轴架分布式主动吸振装置 | |
| CN110672319B (zh) | 基于吸引子的大型船舶轴系校中安全状态评估方法 | |
| CN111024217B (zh) | 一种船舶水下自噪声监测方法 | |
| Kozaczka et al. | Identification of hydro-acoustic waves emitted from floating units during mooring tests | |
| Han et al. | Evaluation of the cavitation inception speed of the ship propeller using acceleration on its adjacent structure | |
| CN106596006A (zh) | 一种利用艇体轴频振速峰值现场动平衡的桨轴激励响应分离系统及方法 | |
| CN117589354A (zh) | 一种实船螺旋桨纵向轴承力的直接测量方法 | |
| CN221147951U (zh) | 一种用于船舶艉轴密封检验设备 | |
| WO2024057848A1 (ja) | 船舶のモニタリング方法および船舶のモニタリング方法を行う船舶のモニタリング装置 | |
| Beaujean et al. | Monitoring ocean turbines: a reliability assessment | |
| Li et al. | A review of fault diagnosis methods for marine electric propulsion system | |
| Yates | Prediction and measurement of vibration in marine geared-shaft systems | |
| Zhou et al. | Vibrational characteristics of a marine shaft coupling system excited by propeller force | |
| CN117629627A (zh) | 船舶舷外舵支撑轴承磨损量与振动在线监测装置及方法 | |
| RU2214345C1 (ru) | Способ определения силовых параметров гребного винта подвесного лодочного мотора | |
| Vassilopoulos et al. | Correction of Vibration and Noise Problems on the USCGC Kankakee Class of Buoy Tenders | |
| Hoshino et al. | Development of high performance stator fin by using advanced panel method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200410 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |