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161.
在船舶建造中,常涉及板的焊接、线加热、局部滚压成型等加工方式。该加工方式中的载荷作用区域相对于板的尺度较窄且具有高度的非线性特征,同时载荷稳定移动。把握加工参数与响应的关系在加工过程中很重要。由于载荷移动导致板局部非线性响应的特性不断随之变化,故其相应的计算非常复杂。常规的数值方法是主要采用的手段,但由于该方法在载荷全局作用区域上需预先将网格细密划分,导致计算效率低下。如果考虑到在该加工方式中载荷作用区域之外的大部分区域处于弱非线性或线弹性状态,在数值模拟中将载荷当前作用区域的单元划分细密,远离载荷作用区域划分得相对较粗疏,同时载荷移动时细密网格随着载荷一起移动,即采用网格重划分数值方法来分析上述问题就能节省大量计算时间。针对该方法,重点探究细密网格尺寸以及网格重划分频度对数值计算的影响及其与计算效率和精度的关系,并以板局部滚压成型加工为例进行数值计算。结果表明,该方法可作为移动载荷作用下板局部非线性响应的一种高效的计算手段。 相似文献
162.
抛石漂移是河道治理、护岸、潜丁坝、桥墩防冲等实际工程中经常遇到的问题,依托长江南京以下12.5 m深水航道二期工程口岸直水道整治工程,针对抛石漂移距离在试验室水槽内开展了一系列物理模型试验,对水深、流速、抛高、块石质量及块石形状的不规则等因素对抛石漂距的影响进行了研究;同时在考虑水流流速垂向分布的基础上,通过块石在动水中的受力分析推导出水上抛石漂移距离计算公式,利用模型试验结果拟合出公式中各系数的值,并将其计算结果与模型试验数据和现场观测数据进行比较,结果吻合较好,验证了公式的合理性。 相似文献
163.
164.
165.
166.
167.
Effective prediction of bus arrival times is important to advanced traveler information systems (ATIS). Here a hybrid model, based on support vector machine (SVM) and Kalman filtering technique, is presented to predict bus arrival times. In the model, the SVM model predicts the baseline travel times on the basic of historical trips occurring data at given time‐of‐day, weather conditions, route segment, the travel times on the current segment, and the latest travel times on the predicted segment; the Kalman filtering‐based dynamic algorithm uses the latest bus arrival information, together with estimated baseline travel times, to predict arrival times at the next point. The predicted bus arrival times are examined by data of bus no. 7 in a satellite town of Dalian in China. Results show that the hybrid model proposed in this paper is feasible and applicable in bus arrival time forecasting area, and generally provides better performance than artificial neural network (ANN)–based methods. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
168.
桥梁施工监控在桥梁建设及加固改造工程中是必不可少的一部分,监控可以对桥梁线形及内力、挠度情况进行实时反馈,严格把关,保证与设计一致。文章以九曲河大桥加固工程为背景,结合加固改造设计方案,从线形控制、变形监测与应力监测等方面阐述了施工监控技术及效果。 相似文献
169.
170.
To improve the efficiency of large-scale evacuations, a network aggregation method and a bi-level optimization control method are proposed in this paper. The network aggregation method indicates the uncertain evacuation demand on the arterial sub-network and balances accuracy and efficiency by refining local road sub-networks. The bi-level optimization control method is developed to reconfigure the aggregated network from both supply and demand sides with contraflow and conflict elimination. The main purpose of this control method is to make the arterial sub-network to be served without congestion and interruption. Then, a corresponding bi-objective network flow model is presented in a static manner for an oversaturated network, and a Genetic Algorithm-based solution method is used to solve the evacuation problem. The numerical results from optimizing a city-scale evacuation network for a super typhoon justify the validity and usefulness of the network aggregation and optimization control methods. 相似文献