瓯江大桥钢混结合段局部受力分析

运用大型有限元软件ANSYS对瓯江大桥主桥钢混结合段在运营过程中最不利荷载工况下的应力状态进行了分析。分析结果表明,除钢箱梁锚垫板下预应力管道支承钢板以及与混凝土箱梁结合面折角处存在应力集中现象、部分拉应力超出混凝土的抗拉强度外,结构总体受力合理,内部应力满足设计要求。针对钢混结合段的构造与受力复杂情况,对此部分的混凝土箱梁采用钢纤维混凝土作为加强措施。     

浅议市政工程造价现状与造价的前期控制

该文通过对市政工程造价现状进行分析,结合工程实例,从投资造价编制人员的角度对市政工程造价的特点、造价控制的难点、措施进行探讨。     

一种诊断策略优化的多维目标泛深度搜索算法

传统的诊断策略搜索算法,存在计算复杂度高或者精度低,最优测试集单调等缺点,针对这些问题,通过结合多目标优化理论和准深度搜索算法的优点,提出了一种新的多维目标泛深度搜索算法。该方法能够根据目标要求调整最优测试集和测试序列,从而有效提高测试性指标,并降低计算复杂度。给出了算法实现的主要步骤,并通过对多个案例结果的分析证明了方法的有效性。该搜索算法对于诊断策略的研究及工程实践具有借鉴意义。     

神经网络-PID在船舶核动力装置蒸汽发生器水位控制中的应用

利用BP神经网络的学习功能来调整蒸汽发生器水位控制器PID的参数,使其跟随功率的变化,从而跟踪模型的变化.以典型的五种工况下的蒸汽发生器模型为基础,按照给定的要求,分别设计得到相应的PID水位控制器.以功率和相应的PID控制器增益作为神经网络的输入、输出变量来设计和训练BP神经网络,并以训练好的神经网络和PID控制器组成神经网络-PID控制器应用到蒸汽发生器水位控制系统中,并利用MATLAB进行仿真.仿真结果表面神经网络-PID具有非常好的适应性.     

一种基于舰船磁场的神经网络识别模型

为获得更为精确的识别结果,需要对舰船三轴磁场之间的相关性研究并进行融合。本文提出了一种将神经网络数据融合技术应用于舰船目标识别的模型,分析了舰船三个方向磁场的通过特性以及它们之间的相关性,并利用神经网络数据融合技术实现对舰船目标航速、横距和船型的模式识别。经过实测数据验证,该识别模型对舰船目标具有较高的检测概率。     

造船业如何分享可燃冰盛宴

5月26日,由我国自行研制的综合海洋调查船“海洋六号”在南海北部区域对可燃冰资源进行了深入调查。目前,取样条件已经具备,计划明年开钻。这则消息一出,立刻引起了人们的广泛关注。作为公认的“后石油时代”首选替代能源,可燃冰的储量令人惊讶。如果可燃冰的开采技术和环境保护等问题得以突破,其大规模的商业化将成为现实,并为海工装备业、造船业带来潜在的市场机会。     

基于熵理论的武器装备体系结构优化

熵是系统紊乱程度的度量,把熵理论的时效熵和质量熵概念应用于武器装备体系结构的优化,从量化的角度,分析某炮兵群武器装备结构调整前后的时效熵和质量熵,得出调整前后有序度的变化。     

联合火力打击火力计划评估指标研究

针对目前缺乏对联合火力打击火力计划科学性、可行性进行定量验证的现状,提出了一个定量评估联合火力打击火力计划的方法。研究了火力计划评估的指标体系,在此基础上,给出了重点研究的评估指标和相应的指标模型。     

考虑可压缩性及惯性力的油膜力研究

一般油膜压力特性研究都是基于流体不可压缩的假设,没有计及可压缩性以及轴颈惯性力对油膜压力的影响,但在瞬态冲击重载作用下,油膜压力随时间变化剧烈,而油膜密度、粘度等状态参数又是关于压力的函数,此时,油膜不可压缩性假设不再适用。另外,冲击载荷作用下轴颈本身存在很高的加速度,因轴颈高速运动而产生的惯性力也不能被忽略。可压缩性以及轴颈惯性力引入到油膜压力的数值计算,使计算结果更符合实际的物理现象。     

电机用冷却器翅片侧空气热力过程的三维数值模拟计算及分析

本文利用FLUENT模拟了管排数为四的电机冷却器波纹翅片表面空气流动和传热过程、表面温度和压降分布情况,分析了翅片入口风速对翅片表面的温度、空气压降、换热系数的影响,对内部的热交换过程有一个比较清晰直观的模拟计算及分析,从而为合理选择风速和翅片的结构优化提供一定的理论基础。