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波流联合作用下多分枝拖曳线列阵回转过程的动力学分析 总被引:1,自引:1,他引:0
参考某海洋地震多分枝拖曳线列阵具体参数和该拖船的海浪响应幅值算子(RAO),结合该船工作时的具体过程,利用大型水动力分析软件Orca Flex建立了多分枝线列阵回转过程时的动力学分析简化模型,实现了对多分枝拖曳线列阵在回转过程中的动力学分析,得到了波流联合作用下,各个拖缆的张力和曲率沿缆长方向的变化规律及各个缆索拖曳点End A和拖曳缆索拖曳尾端End B的张力值在时域上的变化图像。结合计算结果,给出了多分枝拖曳线列阵在回转过程中的优化设计方案。 相似文献
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针对岩基海岸某港10万t级散货泊位的重力式码头结构,进行沉箱和方块2种结构型式方案的技术经济比较和造价分析.比选分析结果表明,随着水深的增加、码头结构断面加大,方块与沉箱相比其整体性不足的缺点越发凸显,本工程重力式码头选用沉箱结构型式更为合理. 相似文献
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A marine propulsion system is a very complicated system composed of many mechanical components.As a result,the vibration signal of a gearbox in the system is strongly coupled with the vibration signatures of other components including a diesel engine and main shaft.It is therefore imperative to assess the coupling effect on diagnostic reliability in the process of gear fault diagnosis.For this reason,a fault detection and diagnosis method based on bispectrum analysis and artificial neural networks (ANNs) was proposed for the gearbox with consideration given to the impact of the other components in marine propulsion systems.To monitor the gear conditions,the bispectrum analysis was first employed to detect gear faults.The amplitude-frequency plots containing gear characteristic signals were then attained based on the bispectrum technique,which could be regarded as an index actualizing forepart gear faults diagnosis.Both the back propagation neural network (BPNN) and the radial-basis function neural network (RBFNN) were applied to identify the states of the gearbox.The numeric and experimental test results show the bispectral patterns of varying gear fault severities are different so that distinct fault features of the vibrant signal of a marine gearbox can be extracted effectively using the bispectrum,and the ANN classification method has achieved high detection accuracy.Hence,the proposed diagnostic techniques have the capability of diagnosing marine gear faults in the earlier phases,and thus have application importance. 相似文献
188.
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