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91.
92.
疲劳裂纹扩展双参数统一方法是由Sadananda和Vasudevan提出的,并认为,疲劳裂纹的扩展是在两个驱动力Kmax和△K共同作用下发生的,因此,裂纹的扩展存在两个门槛值Kmax,th和△Kth与这两个驱动力相对应。为了使裂纹扩展,必须同时满足两个门槛值(Kmax,th;△Kth)的条件。从理论上来说,门槛值可以通过试验来测定,但由于试验测定门槛值存在较多困难。文章基于作者们在PRADS2007会议上提出的双参数裂纹扩展率的一般表达式,给出根据疲劳试验数据确定门槛值的方法,和试验数据相比,吻合较好。 相似文献
93.
94.
高强钢锥柱结合壳焊接残余应力的数值模拟和试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
高强度钢在船舶生产建造过程中已得到广泛应用.高强钢的焊接常常伴随着较大的焊接残余应力,直接影响到船体结构的安全及使用寿命.文章首先基于有限元分析软件ANSYS,利用其APDL语言开发了相应的焊接程序,对高强钢锥柱结合壳模型凸锥处环焊缝的焊接过程进行模拟,得到焊接残余应力的大小和分布;然后采用X射线无损检测方法对焊缝区域进行残余应力测量.结果表明:数值模拟结果与试验测量值是相吻合的,在焊缝焊趾处存在着较大的焊接残余应力,在熔合线外,随着距焊缝中心线距离的增加残余应力值迅速下降. 相似文献
95.
深水SPAR平台截断技术研究(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
To solve the dimensional limitations of physical models in tests, an equivalent water depth truncated design for a classical
SPAR working in 913 m water was investigated. The water depth was reduced to 736m and then to 552m. As this was done, the
mooring line lengths, EA value, and mass per meter were adjusted. Truncation rules and formulas for parameters and truncation factors were proposed.
SPAR static characteristics were made to be consistent with those at full water depth. Then further time-domain coupled analysis
was carried out for the SPAR when the mooring system experienced waves. The mooring lines were simulated by quasi-static method.
Global responses and mooring line forces were found to agree well with test results for a prototype at that water depth. The
truncation method proved to be robust and reliable. 相似文献
96.
97.
针对船舶主柴油机转速传感器性能指标测试必要性和传统测试仪的局限性,引入实用而高效分布式智能监控系统,发挥集中管理、分散控制优势。智能型船舶主柴油机电脑监控系统,可以对主柴油机的性能测试中的转速、油耗、油压、水温、油温、扭矩、排温等多种物理参数进行自动采集显示,一次可同时测试多个工况。为船舶轮机管理人员提供了检测精度高、速度快且劳动强度低的智能化设备。 相似文献
98.
99.
通过理论分析与模型试验研究,比较了曲梁在径向力作用下的不同受力模型;分析了径向拉应力在曲线箱梁腹板中的分布以及防崩钢筋面积和预应力筋保护层厚度的影响;讨论了径向拉应力对裂缝的影响及预防措施,最后提出了防崩钢筋面积与径向拉应力的拟合关系式,可供曲线箱梁的设计及施工参考。 相似文献
100.
在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整 LightGBM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景. 相似文献