结构可靠度分析的智能计算法

模糊数学、神经网络、遗传算法并称为智能计算方法.对功能函数没有明确表达式的问题进行可靠度分析,本文提出了基于响应面重构的智能计算法,即构造一个模糊神经网络响应面并采用遗传算法进行可靠度计算.算例分析表明,该方法与传统的二次多项式响应面方法相比,计算精度较好,可大大减少有限元分析次数.该方法用于大型复杂海洋工程结构的可靠度分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有实际应用价值.     

三维微观仿真中港口装卸设备的个性化定制

港口装卸设备对象的制作是现代港口三维微观仿真中非常重要的一环,文中结合虚拟实现技术、计算机仿真技术,分析三维仿真模型中港口装卸设备的个性化定制过程.根据实际港口利用三维物流仿真软件Flexsim对该港口的设备对象进行定制,并运用定制的设备对象对该港口的物流系统进行仿真,为生产管理者提供视觉与数据上的决策支持.     

液压介质弹性模量在线测量

通过对液压管路中压力波传递速度的测量,推算液压介质的体积弹性模量,并对液压系统介质体积弹性模量进行了实际测量.论述了在油-气两相状态下,液压介质体积弹性模量变化的随机性.采用最新的非插入式测量方法,把压力测量夹具安装在管路的两处,检测压力波达到不同夹具的时间差,计算波速.该方法可以方便地测量液压油管各段的弹性模量,同时对管路没有任何破坏,影响小,测量准确.结果可为系统仿真、设备的选型与液压设备管理工作提供参考,并给设计人员提供依据.     

船舶辅机技术的发展与创新

船舶配套产值约占造船产值的一半,而船舶辅机约占船舶配套的一半。我国造船事业发展相对较快,而船舶辅机、船舶配套滞后已成为近期制约我国船舶发展的瓶颈。要成为造船强国,一定要在船舶配套、船舶辅机技术上不断创新,加大技术投入,搞好产、学、研结合,开拓自主产权、自我品牌的辅机产品。     

湘潭市莲城大桥总体设计

湘潭市莲城大桥(湘潭湘江四桥)是湘潭市二环线跨湘江的一座重要桥梁,主桥采用(120 400 120)m斜拉飞燕式钢管混凝土拱组合桥式,造型独特.介绍该桥的总体设计.     

微机监测系统ZPW-2000A移频设备采样的解决方案

阐述微机监测系统ZPW-2000A移频设备采样解决方案,结合方案简述利用微机监测对ZPW-2000A设备故障进行分析、判别的方法。     

南昌朝阳大桥波形钢腹板多塔斜拉桥结构设计

波形钢腹板PC组合箱梁适用于不同结构形式的桥梁,相比普通混凝土箱梁具有显著的耐久性和经济性,波形钢腹板斜拉桥将波形钢腹板组合箱梁应用到斜拉桥中,充分发挥了2种结构的特点。南昌朝阳大桥主桥通航孔桥为（79＋5×150＋79） m波形钢腹板PC组合箱梁六塔连续单索面斜拉桥,上层布置双向8车道,下层布置人行和非机动车道。通过分析研究,该桥选择了较小的跨中比;由于塔数多,由中塔到边塔传递路径长,边跨设置辅助墩效应小,因此未设辅助墩。采用塔梁固结、梁墩分离的结构体系,箱梁宽43．84 m ,设置钢横隔板;斜拉索为单索面,扇形布置。桥塔外形呈“合”字形,桥塔处设置双支座。采用拉索减震支座作为上部结构的减隔震装置,布置在2个边塔下方。     

基于AMESim /Simulink的调距桨装置伺服系统联合仿真对比研究

在调距桨装置电液伺服系统数学建模的基础上,利用Matlab/Simulink对模型进行仿真。同时应用AMESim与Matlab/Simulink联合仿真技术对调距桨数学模型进行对比分析,为进一步进行调距桨的半物理仿真打下基础。     

汽车荷载作用下空心板桥空间动力冲击效应

根据空心板桥结构特点,运用梁壳组合模型和铰接梁模型模拟空心板桥,考虑桥面不平顺影响,建立三维车桥耦合振动模型分析空心板桥动力特性,研究不同车速、行车道位置及路面状况对空心板桥冲击系数的影响,并将理论值与实测值进行对比.研究结果表明：空心板桥动力特性梁壳组合模型与实测值更接近;车速在12～16 m/s时,空心板桥位移冲击系数随速度有明显共振节拍,随着路面不平顺恶化,速度节拍影响不明显;位移冲击系数与应变冲击系数并不完全一致,跨中位移冲击系数略大于应变冲击系数,1/4位置应变冲击系数略大于位移冲击系数;实测与数值模拟的空心板桥冲击系数均满足现行规范要求.     

基于深度图像的机场道面裂缝自动检测算法

为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测, 设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法; 将采集到的深度图像划分成多个网格, 并对每个网格进行扩充, 获得了局部道面区域; 针对每个网格区域, 基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计; 在此基础上, 在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型, 生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型; 利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像, 采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素, 并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素, 去除错误的候选裂缝像素, 从而获得了最终的裂缝检测结果; 在机场道面深度图像数据集上进行了试验, 以人工标注结果作为真实值, 以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标, 将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明: 传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%, 提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势, 其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝, 实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。