大悬臂分段盖梁反拉法施工工艺试验及评估

分段盖梁反拉法施工工艺比传统落地支架法具有安全、快速、经济、高效等特点,更加适用于交通繁忙路段桥梁的建造。为形成并完善预制盖梁反拉法装配工艺,掌握盖梁反拉法装配时下部结构性能演化全过程,通过典型盖梁节段的现场反拉法装配工艺预演,以及多类型标准盖梁的反拉法施工全过程监测,对预制盖梁反拉法装配进行技术评估,形成适用于大悬臂、小墩距盖梁的预制盖梁反拉法装配施工工艺,可为类似工程提供借鉴。     

城市新建片区新基建设施规划探讨——以长沙高铁西城片区为例

自2018年中央首次提出加强“新基建”后,新基建进程不断推进,相关政策路线图日趋清晰。长沙高铁西城片区贯彻落实党中央、湖南省、长沙市关于加快新型基础设施建设的重大部署,重点针对融合基础设施,编制了片区新基建专项规划。分析了片区新基建建设的现状及重要性;总结了新基建的概念、内涵及基本建设内容;详述了片区融合基础设施专项规划内容,重点包含土建基础设施载体体系、智慧交通应用体系等。本专项规划内容可为国内同类片区的新基建规划建设提供借鉴意义。     

船艇机舱综合模拟训练系统的设计研究

从船艇机舱装备的使用管理要求出发,结合船队实际训练需要,吸收各种轮机模拟训练器研究的成功经验,综合运用虚拟技术、故障诊断技术和网络技术等,开发船艇机舱综合模拟训练系统。具体介绍了系统结构、系统组成和功能、系统设计和实现方法,提出了一种集船艇机舱装备的操作使用和管理、监控报警、故障诊断、虚拟维修、考核评分等功能的综合模拟训练系统。经实践证明,该系统功能全面,结构设计合理,实现方法简便可行,可替代实船开展机电人员培训,效率高、周期短、成本低。     

微型开架式水下机器人水动力系数测定

水下机器人水动力系数的准确测定,是对机器人运动进行仿真和控制的前提。以形状复杂的开架式有缆水下机器人(ROV)作为研究对象,通过一系列水动力试验,计算出适用于开架式水下机器人模型的几个重要的实时水动力系数,为自主遥控水下机器人(ARV)的运动仿真提供了数据支撑,进而为ARV的控制奠定了基础。     

基于面元法的吊舱推进器定常性能研究

基于势流理论面元法建立了吊舱推进器定常性能的计算方法.分别建立螺旋桨和吊舱的积分方程,通过在表面上布置双曲面元将方程离散为以面元上偶极强度为未知量的矩阵.螺旋桨和吊舱之间的相互影响通过迭代计算来处理.Newton-Raphson迭代过程被用来在桨叶随边满足压力Kutta条件.为避免数值求导中的奇异性,用柳泽(Yanagizawa)方法求得物体表面的速度分布.支架作为升力体处理,并通过迭代计算更新支架的尾涡形状.计算了拖式吊舱推进器的定常水动力性能,与实验结果的比较表明,计算误差在5%以内.分析了舱体对螺旋桨的影响,舱体的伴流会引起螺旋桨的载荷增大.     

四联体螺母块护面结构在横沙东滩促淤圈围工程中的应用

在横沙东滩促淤圈围五期工程中,在单个螺母块体基础上开发了新型四联体螺母块护面结构,并通过理论分析、结构计算验证了该结构用于南大堤护面的可行性,对该块体的开发设计、施工应用以及与单个螺母块护面的对比、经济效益作了介绍.     

国内外中小型耙吸挖泥船动力配置综述

通过实船比较,展现了国外中小型耙吸船在动力配置方面的最新成果,指出了国产中小型耙吸船动力配置上的弊端,在分析原因的同时提出了改进意见。     

柔性防护系统环形拦截网分区等代模型

环形网是被动柔性防护系统中的重要结构单元,其冲击变形具有明显的多柔体非线性动力学特征,其计算模型的构建是柔性防护结构理论研究的难点与关键点. 为了建立环形网的计算模型,首先通过柔性被动网整体结构足尺冲击试验,获取了环形拦截网的区域化变形特征以及网环的典型变形状态;其次通过网环拉伸试验与数值仿真计算的方式得到了各典型变形状态下,网环的荷载位移关系,建立了分区等代计算模型;最后通过与网片顶破试验、动力冲击试验展开对比计算的方式校验了模型的准确性. 研究结果表明:环形拦截网具有明显的分区域变形特征,网环（环形网的基本单元）具有3种典型变形状态,各变形状态的网环均具有两阶段受力特征;据此采用连接于圆心、初始长度为网环半径的“X”形4桁架单元模拟单个网环,将典型变形状态下网环的荷载位移关系等效为桁架单元应力应变关系,连接对应节点形成整片网的单元模型,根据网环所处的变形区域赋予桁架单元相应的应力应变关系,建立了整片环形网的高效率分区域等代模型;通过与静力试验及动力试验的对比,模型计算误差小于10%.      

基于多重分形与SVM的高速列车运行状态识别方法

为了评估高速列车服役性态问题,提出基于多重分形与支持向量机(SVM)的高速列车状态识别新方法.该方法计算了高速列车振动信号的多重分形谱,分析了多重分形谱参数与列车状态之间的关联关系,提取了多重分形谱宽度、分形维数差和谱偏斜度作为高速列车状态的特征,使用支持向量机来对高速列车状态进行识别.获取了某型列车的正常状态、抗蛇行减震器失效、空簧失效3种典型的多重分形特征,训练了不同速度下的SVM和单一速度为160 km/h的SVM,并进行了工况识别实验.所提方法对高速列车的状态识别率大于88.8%,表明了该方法的有效性.