基于核主成分分析方法的标准化船型设计优化

合理选择船型、主尺度、船舶型线,减少船舶阻力,减少污染,降低能耗,保护环境,是船舶设计过程中应注意的十分重要的问题.但是最佳船型方案选择是一个复杂的多变量、多目标的系统优化工程.核主成分分析方法(KPCA)是目前一种常用的综合评价方法.它不仅具有优秀的主元提取性能,更尤其适合于处理非线性问题,对内河干散货运输船型设计优化具有很好的实际应用价值和指导作用.     

基于自适应加权的多学科多目标设计优化

针对多学科多目标设计优化存在的耦合严重、计算效率低、难以获得体现设计者使用要求的最优解等问题,提出了基于自适应加权的多学科多目标设计优化方法,阐述了该方法的基本思想并给出了设计优化流程.该方法密切结合实际工程设计经验,将多目标优化问题转换为反映设计者使用要求的综合目标优化问题,采用自适应加权的优化策略建立优化模型进行优...     

蜂窝式夹芯层结构横向耐撞性能数值仿真研究

蜂窝式夹层板结构具有强度高、结构轻等优越的性能,其中夹芯层结构起关键作用。文中采用非线性有限元软件MSC/Dytran模拟仿真了蜂窝式夹芯层结构在横向冲击载荷作用下的渐进屈曲过程,分析了结构的耐撞性能,结构参数对耐撞性能的影响。研究分析表明:蜂窝式夹芯层结构在横向冲击载荷作用下具有稳定的压溃载荷、较长的有效行程,具有优良的吸能特性。结构密度是影响结构耐撞性能的关键因素;夹芯层高度对结构的耐撞性影响不大,增加结构夹芯层高度结构吸能增加。     

碰撞事故下油船泄漏的定量风险评估

针对目前船舶与海洋工程领域的风险评估大多为一些描述性的定性分析,难以确定风险发生的频率以及风险发生后的区域的状况,本文依据P.T.Pedersen研究船舶碰撞概率的计算方法,以某一区域为例,计算并分析了该区域的船舶碰撞事故发生概率;运用由挪威船级社(DNV)开发的NEPTUNE软件对油品特性进行了分析,并模拟了某一油船发生泄漏的油膜范围,预测了由泄漏所引发的火灾及爆炸事故的损害区域,这对油船上设备的合理布置及舱室设计工作具有一定的参考意义.     

大跨径地铁车站TBM与暗挖交叉施工技术

在大跨径地铁车站TBM与暗挖交叉施工中,为最大程度地减小车站施工与TBM施工的相互影响,使车站和TBM均能安全、连续不中断地施工。以重庆轨道交通六号线红土地车站为例,采用TBM从下部掘进过站后再进行上部核心土开挖,先施作拱部二次衬砌混凝土,再进行下部开挖及边墙衬砌施工,即大跨径暗挖车站采用先拱后墙的施工方法。通过设置临时仰拱,在施工过程中加强对各部位的监控量测。实践证明:通过先拱后墙的施工方法,很大程度上减小了车站施工与TBM施工的相互影响,保证了TBM硐室及车站拱部的施工安全和施工质量。     

干船坞浮箱式坞门结构强度的有限元分析

对于干船坞来说,坞口部分通常处在水陆交接处,是整个船坞工程中最为关键的组成部分。坞门作为坞口工程中的重要部分,是保障干船坞正常工作的重要结构。本文对80 m干船坞的浮箱式坞门在2种极端工况下进行了有限元强度分析,结合相关规范给出边界条件的施加方法和载荷计算方法,最后对有限元计算结果进行了分析,为浮箱式坞门的设计提供了参考依据。     

三维富水加筋边坡抗震稳定性分析

地震和降雨是诱发滑坡灾害的2个重要因素,往往伴随相存,而遭受地震与降雨作用的边坡其稳定性更差、滑坡风险更大,危害更甚。针对地震与降雨条件,构建三维加筋边坡牛角破坏模型,将地震力与孔隙水压力引入到力学模型中,采用极限分析上限定理计算了产生滑坡的外力功率以及抵抗破坏的内能耗散率。基于虚功率原理建立能量方程,推导了三维加筋边坡稳定系数的解析解,并利用穷举法得到了稳定系数的最优解。分析地震和孔隙水影响下加筋边坡的三维衰减效应,确定了合理的布筋方式、布筋密度以及削坡角度。研究结果表明,与已有研究成果对比,结果高度吻合,验证了文中结果的有效性。地震和孔隙水并不会影响加筋边坡的三维衰减效应,即是否考虑地震、孔隙水效应,三维边坡稳定性问题可简化为二维平面应变问题的前提条件均为宽高比B/H>5。地震、孔隙水效应会显著减小三维边坡的加筋效果,降低三维加筋边坡的自稳能力,增大滑坡风险。建议优先选择顶疏底密布筋方式、增大布筋密度来提高三维边坡的加筋效果,再结合削坡等手段来增加三维加筋边坡的抗震、抗滑能力。兼顾边坡的安全性以及工程成本,加筋边坡合理的设计坡角为30°～45°。本文方法可为三维加筋边坡的抗震稳定性分析提供理论指导。     

一种多学科设计优化近似模型构建方法

通过采用单个参数控制样本的误差界限、采用Laplace损失函数和改变置信区间项,给出了一种基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法。以实际数值函数为例,通过采用三组不同样本集进行拟合训练,构建了基于支持向量机的近似模型;以石油平台支援船总阻力估算为例,通过与模型试验及其他典型方法的对比,检验了算法用于近似模型构建的准确性和适用性。研究结果表明,采用支持向量机方法构建近似模型在小样本条件下比神经网络等传统方法具有更好的泛化性和推广能力,能够有效提高计算精度与优化效率,在复杂系统多学科优化设计中具有很大的应用价值。     

基于KPCA方法的内河干散货运输船型论证

最佳船型方案选择是一个复杂的多变量、多目标的系统优化工程。核主成分分析方法是目前一种常用的综合评价方法,具有优秀的主元提取性能,尤其适合于处理非线性问题,其应用前景十分广泛。研究采用核主成分分析方法进行内河干散货运输船型方案优化,举实例证明该方法的有效性和实用性。