温度梯度作用下既有离缝无砟轨道结构层间损伤扩展及变形分析

为探讨温度荷载作用下既有离缝无砟轨道结构层间损伤发展规律及上拱变形对轨道结构力学特性的影响,基于有限单元法和界面损伤内聚力模型,建立CRTSⅡ型板式无砟轨道有限元模型。计算结果表明:温度梯度荷载作用下,层间损伤萌生于离缝区与黏结区衔接处板角位置,并随温度梯度的持续增大斜向发展;黏结区损伤横向贯通后,轨道板竖向位移存在明显突变;正温度梯度荷载作用更易引起既有离缝轨道板整板脱黏;轨道板上拱导致端部0.1~0.2 m存在明显黏结弱化区;小波长、大幅值形式的轨道板上拱更易引起轨道板开裂。     

New method for predicting full-scale power performance of pumpjet propulsion system based on statistical learning北大核心CSCD

[目的]针对“适配于螺旋桨的船尾线型+泵喷推进器”构成的船舶泵喷推进系统,提出一种基于统计学习的实船快速性预报新方法。[方法]以某大型水面船舶泵喷推进系统为对象,通过神经网络学习典型推进泵的推力系数图谱曲线,综合运用船-桨配合时的K_(T)-J曲线和船体-喷泵配合时的推力特性曲线,建立“仅需船舶阻力曲线就能实现船舶泵喷推进系统实船快速性预报”的新方法,并基于船模阻力试验、泵喷模型敞水试验及船体-泵喷自航试验的测量换算结果对实船推进性能的预报结果开展精度校验。[结果]校验结果表明:在航速18~30 kn范围内,船舶泵喷推进系统的自航转速、推力和功率的预报误差可控制在5.4%以内,其中设计航速附近的误差甚至小于2%;船体-泵喷的相互作用程度介于船-桨与船体-喷泵之间且幅值相对较小,推力减额系数为趋向于0的极小值,故船舶泵喷推进系统是介于桨轴推进系统和喷水推进系统之间的产物。[结论]该预报方法有利于提升船舶泵喷推进系统实船快速性预报的能力,可为新型舰艇泵类推进系统总体设计/研究提供参考。     

船体分段制造质量信息追溯及软件实现

针对船舶企业在质量管控过程中对船体分段制造质量信息追溯的实际需求,提出质量信息追溯的技术方案和解决方案,并阐述船体分段制造质量信息追溯软件的设计思路和功能。该软件通过对原材料及相关证书信息、组件信息、焊缝及焊接实名记录信息的管理,完成原材料信息和焊缝信息追溯,并提供其他人性化的查看和快捷导出、下载等功能,方便其他系统对追溯结果的调用。该软件经过实际应用,可解决质量管理人员无法进行质量信息追溯的难题,提高船体分段制造质量的整体管控能力。     

基于声发射技术的钢桥面板疲劳损伤监测与评估

采用多种监测技术融合手段, 对正交异性钢桥面板开展了疲劳损伤监测与评估, 包括足尺正交异性钢桥面板节段模型疲劳试验与某公路斜拉桥正交异性钢桥面板运营阶段的疲劳损伤监测; 在正交异性钢桥面板疲劳试验中, 综合采用了美国物理声学(PAC)声发射(AE)传感器、智能锆钛酸铅压电漆(PZT)传感器和应变片进行了粘贴钢板冷加固前后的疲劳裂纹监测; 对处于运营阶段的斜拉桥钢桥面板疲劳开裂区域, 采用了粘贴角钢的冷加固方法进行加固, 并对加固前后的桥梁结构开展了AE监测和应变监测以研究疲劳裂纹状态与检验冷加固方法的效果。疲劳试验与监测结果表明: PAC的AE传感器和智能PZT传感器能有效捕捉具有突发峰值与快速衰减特征的疲劳扩展信号, 二者的协同应用实现了疲劳裂纹智能感知, PAC的AE传感器组能实时捕捉纵肋上的疲劳裂纹扩展长度和方向; 粘贴钢板冷加固后, 应力水平稳定在64.8 MPa, 直到继续循环加载至512万次仍无疲劳裂纹扩展, 验证了正交异性钢桥面板粘贴钢板疲劳冷加固措施的良好加固效果; 在疲劳试验过程中, PAC的AE传感器和智能PZT传感器监测疲劳裂纹扩展结果一致性良好, 与应变片相比可实时捕捉更丰富的疲劳裂纹动态信息。对运营阶段正交异性钢桥面板疲劳监测与评估结果表明: 加固前AE监测结果峰值能量是加固后峰值能量的5倍, AE累积信号由加固前的密集分布改变为加固后的稀散分布, 表明加固后的钢桥面板疲劳裂纹处于稳定状态; 随着加载车辆行驶通过, 冷加固后的疲劳裂纹尖端应力峰值降低40%至50%;对比加固前后的24 h疲劳应力连续监测结果, 疲劳细节附近应变片的应变水平从加固前的78 MPa下降至加固后的48 MPa; AE信号峰值能量、AE累积信号和应力水平的监测结果均证明了冷加固技术对正交异性钢桥面板疲劳开裂加固的有效性。      

船体曲型分段外板板架吊装工艺优化

针对曲型分段建造时外板板架的吊装、装配过程在传统吊装工艺存在局限性,以某散货船的曲型外板板架为例,探讨起吊设备对其脱胎、翻身、大组整个吊装过程中影响作业效率的因素。在传统吊装工艺的基础上,结合现场实际情况,优化并设计新的吊装方案,使船体曲型外板板架的吊装作业更加便捷、高效。     

初步设计阶段邮船船体钢材重量估算方法

基于2艘邮船的具体数据,通过统计学对比分析方法对几种船舶钢材估算方法在邮船上的适用性进行分析,并通过一元回归分析方法,针对沃森法采用的通用钢材重量估算曲线,对客船数据进行修正,回归出一种在邮船设计初期的船体钢材重量估算公式.经过邮轮实船数据检验,该估算公式误差较小,可为国内邮船设计中的空船重量分配和重量控制目标等关键指标的确定提供参考.     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。