复合驱动仿生胸鳍机构设计与水动力研究

针对仿鱼型海洋探测机器人低速时的机动性问题,受鹞鲼鱼类依靠胸鳍摆动实现各种水下运动的启发,设计出一种基于共融理论的复合驱动刚-柔多体耦合仿生鱼胸鳍机构。通过构建基于三维非定常湍流控制方程组的柔性鳍摆动系统水动力学模型,研究仿生胸鳍柔性鳍面摆动时周围压力和速度场的变化情况,分析不同摆动幅度和频率下鳍面的水动力学特性,揭示仿生鹞鲼机器鱼的水下运动机理,对摆动胸鳍的水动力进行仿真。结论表明:鳍面摆动时周围的漩涡能够引起胸鳍面上推力、升力及侧向力按类似正弦变化,而推进力和侧向力的大小随摆动幅值和摆动频率增加而增大。     

“穷举法”在油船货油舱分舱优化设计中的应用

为实现油船货油舱分舱优化,以一艘大型油船为例,根据MARPOL公约和共同结构规范(HCSR)的要求,在主尺度、船型和货油舱总舱容确定的情况下,以最小静水弯矩为优化目标,基于"穷举法"编制优化货油舱横舱壁位置的应用程序。实际应用结果表明,该程序可运用到油船的分舱优化中,能达到快速、合理地分舱,提高设计效率的目的。     

桩基建模方法对自升式钻井平台动力响应的影响

随着海洋油气开采作业水深的不断增加,海洋平台固有频率随之降低,易与相同频率成分的波浪产生共振,因此对平台动力响应特性研究是非常有必要的,而桩基模型在平台动力响应分析中发挥着关键作用。以某400英尺自升式钻井平台研究对象,基于等效建模的思想,分别建立了固支桩基、铰接桩基、线性弹簧桩基及非线性弹簧桩基四种有限元模型,并对其进行静力分析、模态分析及瞬态动力学分析,通过对比得到的振动频率、动力放大因子及波流惯性力,得出弹簧桩基模型在平台动力响应分析中的有效性及合理性结论。     

基于NFFD 算法的船体几何变形技术

本文以非均匀有理B样条基函数作为参数体属性,并结合非均匀控制点网格,建立了适用于船体几何的NFFD变形技术。重点阐述了NFFD方法的基本原理和变形规则,并以矩阵表示方法为基础构建了数学模型。研究了控制点数量和分布对变形结果的影响,增加了控制点变形几何的能力并获得了更大的设计空间。最后,以某CNG运输船为例完成了球鼻艏、船艏和船艉部分几何的自动变形。本文的工作为船型优化提供了良好的变形工具。     

基于基准有限元模型的箱梁TMD振动控制研究

针对高架桥梁结构引起的振动噪声问题,研究TMD控制箱梁结构振动的特性。为了获得精准的箱梁有限元模型,首先以铁路32 m简支箱梁桥为原型,按10:1的几何相似比设计制作简支箱梁缩尺试验模型,应用ANSYS软件建立初始动力有限元模型;对有限元模型模态分析与试验模型模态测试得到的自由模态信息进行误差分析,并采用基于灵敏度分析的模型修正技术对初始动力有限元模型弹性模量和密度进行修正,得到基准有限元模型,误差确认结果显示修正后的有限元模型更精准地反应箱梁的振动特性;进一步利用基准有限元模型,开展TMD控制简支箱梁桥振动的研究,研究结果表明TMD对于抑制桥梁竖向共振有很好的效果。     

基于开关电容单元直流侧电压自均衡多电平变换器

文章提出一种由级联H桥(CHB)以及开关电容(SC)单元构成的模块化多电平变换器,所提出的变换器具备SC单元直流侧电压自均衡的能力,实现了 13电平的电压输出,负载上的输出电压质量好、总谐波失真含量低,与传统的非对称级联多电平变换器相比,只需要单个直流源便能获得多个电平的交流输出.仿真结果验证了所提拓扑的正确性.     

基于CFD的中低速Wigley船模黏性阻力

船舶阻力性能对船型参数的确定、船体结构的设计有重要影响。本文以Wigley船模为研究对象，采用CFD方法建立了行船阻力分析系统，以实际海况数据为依据，确定较准确的参数和边界条件，分析了不同航速（傅汝德数）下的低速行船阻力，并与理论公式对比分析。仿真测试结果表明：在实际海况数据下，CFD数值模拟阻力与理论ITTC公式计算的阻力误差在2%以内且发展趋势一致。本文的研究为采用CFD研究行船阻力奠定基础。     

计及叶片载荷的双机对转式海流发电机系泊系统动力分析

本文设计了一种新型的双机对转式海流发电机并对其系泊系统与叶片载荷和直径关系进行模拟分析。首先将单机式海流发电机与已有研究进行对比验证其可靠性，然后在不改变系泊方式的前提下，设计出双机式结构，并通过分析机身位移和旋转比较两种系统的稳定性。为考虑叶片载荷对系泊系统影响，在Orcaflex中对不同精细程度的叶片进行建模，分别对比单一翼型/三翼型/九翼型的数值模拟结果。接着使用M-BEMT软件优化后的翼型参数，对比使用原始升阻力系数的三翼型发电机的模拟结果，同时将使用不同直径叶片的发电机系统进行对比，说明双机式发电机的稳定性更优，对海流发电机及其系泊系统的设计提供重要参考价值。     

基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计

基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。