固体火箭发动机尾焰对拖曳式设备的影响分析磁

针对某型试验导弹的拖曳式跟飞设备在飞行过程中受发动机高温高速尾焰影响的问题,提出了利用流体仿真计算确定尾焰辐射区域的方法。文章通过几何建模,并使用Fluent软件进行二维仿真计算,分析了固体火箭发动机尾焰辐射范围,为拖曳式设备可靠跟飞确定了危险区域,为设备自身气动设计等提供了必要的依据。     

采用高效节能真空系统进行软基加固的监(检)测研究

高效节能真空系统与传统抽真空设备工艺相比具有节能、安全、稳定等优点。本文以某港口地基处理工程为基础,分析和总结了采用高效节能真空系统进行软基加固施工过程中的监测和检测数据,探讨了地基处理结果及存在的问题,为此类地基处理方法的设计、施工提供借鉴和指导。     

利用红外光谱试验对旧路面回收沥青进行评价的试验研究

文中利用红外光谱的定性分析及定量分析,对旧沥青路面的回收沥青新进分析,采用红外光谱定性分析,了解同一标段各沥青的种类情况,使用定量分析,横向比较各标段回收沥青的成分变化,验证红外光谱分析对回收沥青评价的可行性。     

不同预报方法对前置预旋类型装置节能效果的影响

对于预旋类型的桨前节能装置,在对各水池试验数据分析时会采用不同的换算方法。以实际建造项目38 000 t散货船为研究样本,讨论二因次法、三因次法、各种伴流修正方法以及节能装置自身引起的阻力变化对节能效果评估的影响。二因次和三因次阻力分析方法对节能效果有少许影响,但三因次法预报的节能效果较好。在伴流修正方法中,ITTC1999方法和E_i法预报的效果接近,都比ITTC1978方法预报的节能效果好。在基于ITTC1999或E_i法修正伴流时,无论是使用二因次法还是三因次法,因节能装置自身导致的阻力增量对节能效果的影响微弱。但在用ITTC1978方法修正伴流时,若计及节能装置导致的阻力增量,预报的航速会降低,从而节能效果变差。     

对船舶中央冷却系统进行流阻及传热分析暨有效的节能措施

作者对船舶中央冷却系统进行流阻及传热分析，得出主海水泵耗功应按冷却所需热负荷和海水温度的变化而自动增减，以取得有效的节能效果。     

采用非概率方法对不同环境条件下的漂浮式风力机进行系泊损伤识别（英文）

This paper discusses the damage identification in the mooring line system of a floating wind turbine(FWT) exposed to various environmental loads. The proposed method incorporates a non-probabilistic method into artificial neural networks(ANNs). The non-probabilistic method is used to overcome the problem of uncertainties. For this purpose, the interval analysis method is used to calculate the lower and upper bounds of ANNs input data. This data contains some of the natural frequencies utilized to train two different ANNs and predict the output data which is the interval bounds of mooring line stiffness. Additionally, in order to reduce computational time and more importantly, identify damage in various conditions, the proposed method is trained using constant loads(CL) case(deterministic loads, including constant wind speed and airy wave model) and is tested using random loads(RL) case(including Kaimal wind model and JONSWAP wave theory). The superiority of this method is assessed by applying the deterministic method for damage identification. The results demonstrate that the proposed non-probabilistic method identifies the location and severity of damage more accurately compared to a deterministic one. This superiority is getting more remarkable as the difference in uncertainty levels between training and testing data is increasing.