卸船作业模式下自动化码头AGV路径仿真优化

AGV作为自动化码头水平运输的设备,主要负责运输集装箱。受岸桥和场桥装卸能力、水平运输距离和集装箱作业量增加等因素影响,水平运输环节是制约自动化码头发展的瓶颈。结合港口码头作业实际,采用"模型+实例+仿真"的方法对自动化码头AGV路径优化问题进行研究。结合道路交通流理论,提出交通虚拟环岛策略以避免多AGV在码头行驶时产生冲突和拥堵。在卸船作业流程下,采用e M-Plant仿真软件,对提出的交通控制策略从不同角度进行仿真模拟。结果表明,AGV不同路径的选择影响着码头的作业效率。试验结果进一步提高码头作业效率,为自动化码头AGV路径优化提供参考依据。     

基于多智能体仿真的自动化集装箱码头合理通过能力研究

针对自动化集装箱码头泊位合理通过能力评估问题,基于多智能体仿真建立采用"双小车岸桥(DTQC)+自动导引车(AGV)+自动化轨道吊(ARMG)"工艺的自动化集装箱码头装卸作业模型,对顺岸布置的自动化码头通过能力与码头服务水平、泊位数量之间的关系进行研究。仿真结果表明:码头服务水平(AWTAST)与泊位通过能力呈明显负相关关系,且在一定码头服务水平下,泊位合理通过能力随顺岸式码头泊位数量的增加显著提高。基于仿真结果进行公式拟合,提出了自动化集装箱码头的泊位合理通过能力估算方法,可以为自动化集装箱码头规划与运营提供决策支持。     

三维地面模型测量技术在水运工程中的应用

码头、航道等水运工程的三维设计、BIM设计需要更精细的、直观的、全覆盖的三维地面模型。利用多波束测深技术、无人机航测技术和三维激光扫描技术采集高精度的测量点云数据,基于AutoCAD、Civil 3D等软件平台,建立高精度、直观的三维地面模型的技术方案,结合工程实例进行论证分析。结果表明,从陆域到水域再到局部重点建构筑物三维测量内外业技术解决方案合理、效果显著,能较好地满足三维设计、BIM设计等要求,具有较高的应用和参考价值。     

新型混凝土单元块D型软体排结构计算及稳定性分析

针对长江中下游航道整治水下沉排工程中软体排结构的不足,提出一种新型混凝土单元块D型软体排结构,建立悬链线模型,分析排体的受力特点,计算排体的抗倾、抗滑和抗漂浮稳定性,并对比分析排体对地形的适应性。结果表明,新型混凝土单元块D型软体排结构明显提高了水下沉排的安全性和对复杂地形的适应性,为复杂条件下的水下沉排工程提供理论支撑。     

海洋软土修正剑桥模型在海堤工程的应用

通过对海洋软土进行一系列的室内物理力学试验及静三轴试验,拟合了海洋软土平均应力和广义剪应力值,认为海洋软土的状态线呈双曲线形,并将修正的应力罗德角考虑在模型之中,进一步改进剑桥模型理论,使其更加适应海洋软土的静力学特性。实践证明,海洋软土修正剑桥模型能有效模拟海洋软土的应力应变特性,表现为海洋软土材料的非线性特征以及塑性流动的特征。采用海洋软土修正剑桥模型对以海洋软土为基础的海堤的地基沉降进行数值分析,计算结果验证了海洋软土修正剑桥模型的适用性。     

桩-土-承台相互作用的有限元简化模型

针对低桩承台结构计算中往往只考虑桩土作用,忽视承台与土相互作用的问题,通过工程实例,建立考虑桩-土-承台相互作用的低桩承台有限元简化模型,分析桩间土的承载作用对承台和桩内力的影响。结果表明:在简化模型中考虑桩间土的承载作用后,承台弯矩和桩基轴力可减少35%～40%;桩身弯矩和剪力主要受水平力和土体m值影响;桩基轴力随地基土基床系数的增大而逐渐减小,但减幅逐渐趋缓。     

动态载荷识别的自适应延迟逆模型方法

为减小载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,采用系统的自适应延迟逆模型识别时域载荷。采用自适应算法辨识延迟逆模型,代替了一般识别方法中的系统特性矩阵求逆过程,避免了病态问题。随后将工作状态下的响应作为逆模型的输入,则其输出就是时域载荷的延迟估计。通过对两端简支梁结构进行载荷识别的仿真研究,以及对双层隔振试验台架的试验研究,识别了稳态激励和瞬态激励,验证了该方法的有效性。该方法不需要了解系统的数学模型及参数,因此能够应用于工程实践中。     

基于气液两相流解析模型的水冲压发动机推进特性分析

给出了喷管中气液两相流动等温正压模型的解析解。基于该解析模型以及水冲压发动机内流道几何参数,迭代求解了发动机在一系列工况下的推进特性。研究表明,水冲压发动机的推力、效率、比冲随着气相质量流量以及航速的共同提高而提高,单单增加航速或单单增加气体质量流率,都会使得比冲和效率先增后减。单单增加气体质量流率,水流流量减小,推力增加,但是耗气量显著增加。单单增加航速,水的流量增加,推力将先增后减。     

基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算.仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型.并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性.利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度.     

一种水下非均质拖曳线列阵动力学仿真方法及试验验证

基于Ablow和Schechter经典差分方法,分析水下非均质拖曳线列阵的受力特性,建立其空间运动控制方程.采用中心差分法和牛顿迭代法对运动控制方程进行离散及时间和空间上的迭代求解,获得水下非均质拖曳线列阵的动力学特性.在此基础上,结合非均质线列阵实尺度模型,设计并开展湖中的实航拖曳试验,分析比较了试验数据与仿真结果.研究表明,本文提出的数学仿真方法有效可靠,可为水下非均质拖曳线列阵动力学特性分析提供一种有效的技术手段.