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为提高散货船配载仪中船舶稳性计算速度,通过使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)对稳性计算过程进行并行加速.首先基于CGAL(Computational Geometry Algorithms Library)中的切片模块按肋位纵向切割船体型表面,得到每个肋位处横剖面型值数据;然后对横剖面型值数据进行等距偏移模拟板厚,得到各肋位处的外板数据;然后将外板数据发往GPU;在GPU中通过水线面和外板数据求解并行计算雅克比矩阵系数;最后将雅可比矩阵系数传回CPU,求解稳性方程组. 相似文献
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文章将船舶进水时域过程作为拟静态处理,计算出每个时刻的内外液体交换量,然后使用损失浮力法求解浮态方程计算该时刻的船舶浮态,直到进水过程终止.提出了一种适用于破口内外液体密度不同且互不相溶时计算液体交换的方法,给出了不同粘度液体的流量系数回归方程,并且针对一艘液货船破损后内外液体的交换情况进行了计算.提出的方法可以为破损船舶的救援以及防污染工作提供很大帮助. 相似文献
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为了研究舰船舱室破损对船体运动与波浪载荷的影响,采用三维频域势流理论,计算了发生第二类舱室破损后舰船在斜浪规则波上的运动与垂向弯矩。以一典型破损情况为例,计算了船舶破损后的浮态及稳性,并与破损前进行了比较,结果显示,横摇运动及垂向弯矩明显增加,而其它5个自由度运动则有所减小。基于船舶静力学原理,分析了舰船破损对浮态及稳性的影响。最后,使用格林函数法研究了舱室进水导致的液舱晃荡,结果表明,液舱晃荡附加质量在某些频率附近有明显的共振效应,必须通过阻尼系数考虑流体粘性的影响,避免产生非物理结果。 相似文献
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基于准静态计算法,开发时域数值模拟计算程序,对船舶确定性破舱的浸水过程以及从舱室进水开始到浸水量稳定时刻再到船体停止横摇趋于稳定的时域内船体浮态进行分析,旨在弥补以往的破舱稳性计算和研究无法表现船舶横摇中浮态随时间变化的缺憾.并将这一计算模型用于3 100 TEU集装箱船某一破损条件下的确定性破舱稳性时域计算,得到结果经过对比分析证明具有较高合理性.基于计算结果,对破口长度对破损后的横摇过程的影响进行归纳. 相似文献
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阐述采用符拉索夫拉沉性计算方法解决破损船舶总纵强度计算中的外载荷和破损模型等问题。研究破损船舶问题是在不沉性理论基础上进行的。首先从研究在静水中既朋纵倾又有横倾时船舶浮态参数入手,进而研究静置在波浪上的船舶浮态参数、波浪弯矩和波浪剪力。 相似文献
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船舶破损进水后的浮态与稳性发生变化,船舶在波浪中的运动响应及船体梁载荷也将随之改变,通过采取应急响应措施,可以有效改善其航行状况.以某一典型破损工况为例,计算了船舶破损后的浮态、稳性、运动响应及载荷,并与破损前进行了对比.结果显示:船舶破损后,横倾变大,横摇运动明显增加,扭矩与水平剪力增幅较大,水平弯矩与垂向剪力也有所增加.针对船舶的破损工况,提出了5种应急响应方案,对比这5种方案下的船舶状态,发现在左舷底边1号~5号压载舱各加入95%的压载水方案最优. 相似文献
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[目的]在大破口损伤下计算船体总纵极限剩余承载能力时,是否计及船舶的浮态变化以及破口位置和大小等非线性耦合因素的影响,是合理评估船舶破损后的总纵极限剩余承载能力时值得深入研究的问题。[方法]以某船船体舯剖面大破口损伤为研究对象,采用Smith方法对船体总纵极限剩余承载能力进行计算分析,重点计算船舶因破损可能导致的不同倾斜角和连续浮态变化的总纵极限剩余承载能力。[结果]结果表明,不考虑船舶浮态变化,仅在船舶正浮状态下扣除大破口结构的计算结果,将会过高估计船舶破损后的总纵极限剩余承载能力。[结论]所用方法较为简便、快捷,可为船舶结构设计以及船舶损伤后的快速决策提供参考。 相似文献
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船体破损后外载荷与船体极限弯矩 总被引:8,自引:0,他引:8
基于船舶不沉性理论,运用符拉索夫抗沉性计算法确定船舶破损后浮态参数之后,作出波浪上船舶破损浮力曲线,继而计算了波浪弯矩和波浪剪力;并用非对称梁弯曲理论建立了破损模型,将外载荷与破口联系在一起研究了破损船舶极限弯矩,通过实例计算得出了预想结果。 相似文献
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船体破损后载荷与船体极限弯矩 总被引:4,自引:1,他引:3
基于船舶不沉性理论,运用符拉索夫抗沉性计算法确定破损后浮态参数一,作出波浪上船舶破损浮力曲线,继而计算了波浪弯矩和波浪剪力;并用非对称梁变曲理论建立了破损模型,将外载荷与破口联系在一起研究了破损船舶极限弯矩,通过计算得出了预想结果。 相似文献
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AIS作为目前航行船舶应用最为普及的导助航系统,针对AIS大数据进行分析无疑是航运数据研究的重要方向。然而基于传统的CPU大数据计算,存在着效率低下的缺陷,使得AIS大数据应用受限。近年来,GPU图形处理技术因其强大的并行计算能力和较为低廉的价格优势,在大数据计算领域得到了快速推广。本文研究基于GPU替代CPU对AIS大数据进行计算,从而实现AIS大数据的高效能应用。 相似文献