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冰区船舶表面冰压力分布规律是其结构安全预警和冰载荷监测的重要辅助信息.本文采用基于GPU(Graphics Processing Unit)并行和粘结-破碎模型的离散元方法模拟平整冰在不同冰况条件下的破碎过程,进而获得船体结构表面的冰压力分布和大小.在冰压力的计算中,考虑时间上的累积效应,即累积最大值和累积平均值,从多个角度分析了船体结构表面的冰压力危险区域和冰压力分布特性.通过船体结构直行破冰的离散元模拟,分析了船体结构的总体冰载荷和局部冰压力.为验证本文方法在船体结构冰压力分析中的可靠性,根据冰载荷的IACS规范计算了船体结构与大块浮冰自由碰撞过程,对比分析了碰撞点上的冰压力.计算结果表明,离散元计算结果与规范对比误差保持在6.7%~18.1%之间.本文方法为冰区船舶的设计研发提供了可靠的分析手段,其计算结果可为船体结构的冰区航行安全预警和冰载荷监测提供合理的辅助决策信息. 相似文献
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为解决含内部结构的水下圆柱壳振动声辐射快速预报问题,提出一种解析-数值混合方法.将整个结构分为水下圆柱壳和内部结构两部分,采用轴对称边界元法得到圆柱壳表面声阻抗,结合Flügge壳体理论,建立水下圆柱壳的数理模型;采用有限元法建立内部结构的动力学模型.根据圆柱壳与内部结构接触点的位移协调和内力平衡条件,建立整个结构的动力学方程,求解方程得到壳体表面振动速度,再采用边界元法得到声场中任意一点的辐射声压.通过与数值软件计算结果对比,验证了本文方法的正确性.本文方法在改变内部结构进行多方案对比分析时具有显著的计算速度优势. 相似文献
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[目的]为处理水面船舶航向控制过程中受到的非零漂角和输入饱和影响,提出一种基于反步法的航向控制方法。[方法]首先,利用相对速度求出实际漂角,再通过漂角对航向角误差进行修正;然后,采用一种预滤波方法减小航向改变时对航速变化的影响,同时引入双曲正切函数和Nussbaum函数逼近输入约束,结合自适应律对逼近误差和艏摇方向上的扰动进行估计;最后,借助指令滤波器简化反推过程,并通过Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。[结果]仿真结果表明,所提控制器有效减小了水面船舶的航向输出误差,且能始终保持较小的控制输入力矩。[结论]研究成果可为水面船舶航向控制设计提供参考。 相似文献
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近年来,越来越多的工程建设与已建轨道的关系越来越密切,施工环境也越来越复杂.以春申湖路快速化改造中元和塘东隧道基坑下穿轨道2号线号线高架为例,通过开挖施工中采取的一系列技术措施(MJS工法、开挖工序安排、应用支撑自动轴力补偿系统、加强监测等),并运用数值模拟软件,建立地上地下整体模型,将结果与过程监控数值对比,确保了轨道交通结构稳定和运营安全,为今后难度大、复杂程度高的城市建设施工提供了很好的借鉴作用. 相似文献
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针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。 相似文献
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针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 相似文献
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