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1.
[目的]弯管是船舶管路系统中的常见部件,为准确预测弯管内部的磨损情况,[方法]采用数值模拟方法对弯管内部的流场进行计算分析,主要从湍流模型对弯管流场计算的影响以及湍流模型对弯管处冲蚀磨损计算的影响这2个方面,对弯管内固、液两相流的磨损预测方法进行深入研究。[结果]结果表明:SST k-ω湍流模型结合Oka磨损模型可以较准确地计算弯管处的冲蚀磨损速率;湍流模型会给磨损计算带来显著影响,不仅影响最终磨损计算的数值大小,同时还会给预测的相对磨损分布情况带来明显差异。[结论]研究成果可为后续管路磨损预测的工程应用提供相关依据。 相似文献
3.
基于支持向量机法,研究了拼宽T梁桥的效应函数在小样本条件下的隐式函数拟合精度问题,误差小于5%;将拟合的隐式函数用于构建正截面抗弯承载力功能函数,分析了拼宽桥的时变可靠度变化规律。研究结果表明:SVM法预测结果偏小;分析强度时变效应及收缩徐变因素,在70 a内梁片结构可靠指标降低速率及幅度不显著,且较不分析时变效应时高;假设旧梁运营20 a后进行拓宽,新梁运营45 a内,拼宽桥体系可靠指标降低速率相对平缓;新梁运营45 a后,拼宽桥体系可靠指标减少则值得关注。 相似文献
4.
针对典型水上交通场景交汇水域,研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络,通过学习交汇水域船舶的历史轨迹,以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征,LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择,从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时,引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性,采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式,以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果,根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验,创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集,以输入时长60 min,采样频率3 min作为输入条件,Dropout值取0.5,实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile,航行意图识别准确率达87%,不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比,当船舶操纵性发生改变时,所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%,而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力,有利于智能航行与海事监管技术发展。 相似文献
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6.
城市轨道交通是城市公共交通体系的主要交通方式,发挥着骨干作用,其为城市居民的日常出行提供了极大便利.城市轨道交通的客流量随着线网规模的增加也在不断增加,尤其是在节假日或大型活动(如篮球赛事)举办期间,城市轨道交通的短时客流量会出现急速增加,因此需设置可灵活部署的客流组织方案,及时疏解客流并有效应对大客流情况下的突发事件.本文主要分析大型篮球赛事举办期间城市轨道交通的客流组织方案. 相似文献
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