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351.
[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
352.
353.
某有机废弃物填埋场封场之前存在岩溶和滑坡、崩塌等地质灾害,通过对场地条件和地质条件进行分析,对边坡稳定性进行计算,提出边坡加固方案,对于不稳定、欠稳定的楔形体区域采用框架梁+锚杆的支护,对于边坡整体稳定性较好的区域采用喷锚支护,确保填埋场封场后坡体自身安全并提高其抗渗能力. 相似文献
354.
以紧邻外海的双鱼岛填海工程游艇别墅项目船闸工程为例,从设计的角度对船闸围堰的总体布置、结构形式以及防渗技术进行重点研究.结合围堰所处的深厚淤泥地质条件,从结构安全、经济合理、拆除便利、就地取材等方面综合考虑,选取2种断面型式综合比较,推荐采用抛石挤淤堤+堤后防渗墙的方案,丰富了围堰的结构设计类型,并为类似工程提供借鉴. 相似文献
355.
356.
某山区大桥位于宜昌市五峰县渔洋关附近,是宜都至来凤高速公路(宜昌段)控制性工程,亦是省道242渔洋关绕城段公路关键工程.大桥桥位跨越典型的深切“V”型沟谷,拟采用主跨480 m双层钢桁梁斜拉桥.介绍了大桥的工程概况、主要技术标准及工程特点,并对大桥的总体方案设计进行了论述. 相似文献
357.
358.
群桩和沉井作为跨江海桥梁的基础支撑体系已得到广泛应用,但近年来实际工程的水深不断增加,现有技术已难以适用于50 m以上的超深水环境条件。为研究垫层隔震基础这一新型深水桥梁基础的冲刷演化机理,针对周期为1.2 s,波高分别为4、6、8 cm的3种波浪条件,以及海流流速为25 cm·s-1,波浪波高为6 cm,周期为1.2 s的波流共同作用条件,开展砂土中垫层隔震基础冲刷演化机理的波流水槽模型试验研究,结合仅单向流作用下的基础体系冲刷演化机制,重点考察并梳理了隔震垫层的5种典型破坏形式及其特点。结果表明:仅存在单向流作用时,垫层的破坏形式主要为边缘破坏、剪切破坏和完全破坏,且严重程度随流速增大而增大;存在波浪作用时,海床泥沙及垫层材料起动后将发生振荡,导致隔震垫层还会发生掩埋破坏和掏底破坏;波流共同作用时,产生的影响比二者单独作用时更严重,对基础体系的正常工作产生严重影响。此外,通过分析交界面位置附近材料在冲刷过程中的滑动与滚动过程,认为颗粒材料的滑动和滚动是造成隔震垫层材料流失的主要原因。最后,对比分析了国内外抛石设计规范中的粒径计算方法,并在此基础上对垫层材料的设计提出建议。 相似文献
359.
传统桩基局部冲刷坑模型主要采用对称形态的坑体来分析,然而实际问题中局部冲刷坑体常为非对称,这使得桩基处于更不利的状态。评价桩基承载力的关键之一是合理计算冲刷坑造成的土体应力状态变化。而对于桩周形成非对称冲刷坑时土体应力变化,目前仍然没有较为完善和严格的理论分析方法。针对该问题,根据已有试验得到的非对称局部冲刷坑形态,提出非对称冲刷坑内土体应力计算的平面应变简化模型;并基于弗拉曼解在半无限空间中的应用,将冲刷坑以上土体看做荷载并引起土体内应力重分布,得到非对称冲刷坑下土体应力分布计算的平面应变解析解。通过有限元中的"生死单元法"模拟非对称局部冲刷坑的形成过程,并将有限元得到的冲刷坑内土体应力结果与解析解计算结果进行对比,验证解析解的正确性。随后基于该方法考虑桩尺寸的影响,得到非对称局部冲刷坑形成后桩周土体的垂直及水平有效应力计算方法,并与有限元计算结果进行了对比。结果表明:在考虑桩尺寸时,解析解计算结果略保守。在此基础之上,对非对称冲刷坑参数的敏感性进行分析,指出桩上、下游侧冲刷深度差值对桩周土体的应力影响较大,得到了非对称冲刷坑下桩周土体的垂直有效应力及水平有效应力差的变化规律,研究结果可为工程设计提供参考。 相似文献
360.
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