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针对传统软件对甲板局部静强度测试误差较大的问题,提出并设计了一种基于大数据分析的舰船甲板局部静强度测试软件。利用XML文档对甲板数据导入模块进行优化;利用大数据分析接口对载荷类型判断模块进行重组设计;再通过计算甲板的骨材强度和局部静强度,实现舰船甲板局部静强度的测试。通过实验论证分析的方式,确定基于大数据分析的甲板局部静强度测试软件的有效性,结果表明,大数据分析测试软件较传统软件的测试误差降低了20.951%,且测试过程中具有良好的稳定性。 相似文献
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通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algorithm,MIGA)、粒子群法(Particle Swarm Optimization,PSO)3种优化算法,以重量最轻为目标,对油船整体舱段进行基于CCS规范的优化设计;之后利用Abaqus非线性有限元法计算了轻量化舱段的极限强度,并通过建立极限状态方程,进一步研究优化算法对船体极限强度可靠性的影响;最后,为直观、量化地反映船舶的风险变化程度,通过提出失效概率折减率μ,发现PSO-RBF算法下减重单位舱段重量,船体梁失效概率增加最少。 相似文献