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Dong-Myung Bae Aditya Rio Prabowo Bo Cao Ahmad Fauzan Zakki Gunawan Dwi Haryadi 《船舶与海洋工程学报》2016,15(1):63-72
In the present analysis, several parameters used in a numerical simulation are investigated in an integrated study to obtain their influence on the process and results of this simulation. The parameters studied are element formulation, friction coefficient, and material model. Numerical simulations using the non-linear finite element method are conducted to produce virtual experimental data for several collision scenarios. Pattern and size damages caused by collision in a real accident case are assumed as real experimental data, and these are used to validate the method. The element model study performed indicates that the Belytschko-Tsay element formulation should be recommended for use in virtual experiments. It is recommended that the real value of the friction coefficient for materials involved is applied in simulations. For the study of the material model, the application of materials with high yield strength is recommended for use in the side hull structure. 相似文献
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《建筑抗震设计规范》中建议的方法对深层地基土的判别结果偏于保守,NCEER法判别计算复杂,另外对深层地基土的判别也偏于不安全。对基于标准贯入击数的NCEER液化判别方法进行简化,推导了临界锤击数的表达式,并将其与规范法相结合,提出改进的简化临界锤击数计算方法。该计算方法仅与计算点深度与地下水位埋深有关,公式应用方便,便于工程人员掌握。 相似文献
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Traffic flow prediction is an essential part of intelligent transportation systems (ITS). Most of the previous traffic flow prediction work treated traffic flow as a time series process only, ignoring the spatial relationship from the upstream flows or the correlation with other traffic attributes like speed and density. In this paper, we utilize a linear conditional Gaussian (LCG) Bayesian network (BN) model to consider both spatial and temporal dimensions of traffic as well as speed information for short‐term traffic flow prediction. The LCG BN allows both continuous and discrete variables, which enables the consideration of categorical variables in traffic flow prediction. A microscopic traffic simulation dataset is used to test the performance of the proposed model compared to other popular approaches under different predicting time intervals. In addition, the authors investigate the importance of spatial data and speed data in flow prediction by comparing models with different levels of information. The results indicate that the prediction accuracy will increase significantly when both spatial data and speed data are included. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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由于海洋环境对钢结构的设备影响较大,因此需要定期对钢结构类的设备进行检测及强度评估。通过对某自升式钻井平台的管线栈桥进行检测及结构强度分析,利用ANSYS软件建模并计算重要构件及整体的应力分析,以此来验证该管线栈桥使用的可靠性。 相似文献
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