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基于参数化表达的船舶结构有限元分析方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对船舶的结构特点,文章提出了一种船舶结构参数化有限元分析方法,解决了常规方法中建模效率低以及建立的模型难以修改等问题.该方法运用面向对象的编程技术封装了建模过程中诸如网格划分、构件连接处理等复杂的操作,从而提高了建模的效率.采用参数化的方法建模,在设计的整个周期内都可以通过参数对整个船体结构模型进行修改.建立参数化结构模型与专业有限元软件的接口,通过有限元软件完成结构有限元分析.通过对一条散货船的有限元分析,证明了该方法相对于传统方法的优越性及其工程实用性. 相似文献
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采用RANS法预报浮体在不同漂角下的拖航阻力。结合模型试验,分别从网格因素和湍流模型因素2个方面提高数值预报的精度,得到各漂角下的最优数值预报方案。基于最优数值预报结果,进一步研究浮体周围的流场随漂角的变化。结果表明:合适的网格划分方案能在很大程度上节省计算成本。当漂角不大于60°时,湍流模型采用Standard k-ε湍流模型所得结果与试验值的吻合度最高;当漂角大于60°时,湍流模型建议采用SST k-ω湍流模型。Standard k-ε湍流模型的预报精度随漂角的增大而下降;SST k-ω湍流模型在漂角为45°和60°时模拟误差很大,但当漂角从45°减小或从60°增大时,其预报精度都在提升。30°、45°、60°和90°漂角对应的最优解与试验值相比,平均误差分别为2.58%、3.35%、6.64%和7.09%,满足一般工程问题的精度要求。 相似文献
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船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用RBF神经网络,试图为不同设计阶段的需要提出新的船型设计方法,并建立了相应的船型-阻力性能预测模型.通过实际数据验证了此方法的可行性和实用性. 相似文献
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This paper describes the characteristics of liquefied natural gas(LNG) carriers briefly. The LNG carrier includes power plant selection, vapor treatment, liquid cargo tank type, etc. Two parameters—fuel substitution rate and recovery of boil of gas(BOG) volume to energy efficiency design index(EEDI) formula are added, and EEDI formula of LNG carriers is established based on ship EEDI formula. Then, based on steam turbine propulsion device of LNG carriers, mathematical models of LNG carriers' reference line value are established in this paper. By verification, the EEDI formula of LNG carriers described in this paper can provide a reference for LNG carrier EEDI calculation and green shipbuilding. 相似文献
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