初步设计阶段邮船船体钢材重量估算方法

基于2艘邮船的具体数据,通过统计学对比分析方法对几种船舶钢材估算方法在邮船上的适用性进行分析,并通过一元回归分析方法,针对沃森法采用的通用钢材重量估算曲线,对客船数据进行修正,回归出一种在邮船设计初期的船体钢材重量估算公式.经过邮轮实船数据检验,该估算公式误差较小,可为国内邮船设计中的空船重量分配和重量控制目标等关键指标的确定提供参考.     

考虑斜坡效应的地基水平抗力比例系数确定方法

水平地基抗力比例系数对桩基设计至关重要，基于平坦场地比例系数设计的斜坡基桩，常因忽视斜坡效应的影响而带来安全隐患。为研究斜坡效应对斜坡地基比例系数的影响，设计并完成了4组黏性土坡基桩水平静载模型试验，获得了0°、15°、30°及45°坡度下地基等效比例系数与地面处桩身水平位移曲线及桩顶荷载-位移梯度曲线等；建立了地基比例系数与坡度间的拟合关系式；对比分析了斜坡地基比例系数取值对基桩水平承载特性的影响。研究结果表明：黏性土坡地基比例系数随桩身水平位移增大而呈非线性关系减小，当地面处桩身水平位移小于6 mm时，地基比例系数急剧减小，而后减幅较小；基桩临界荷载和极限荷载均随斜坡坡度增加而减小，与平地相比，斜坡坡度每增加15°，基桩临界荷载和极限荷载约分别减小17%和16%；结合现有试验表明，斜坡坡度越大，地基比例系数越小；坡度每增加15°，对应的碎石土、砂土及黏性土坡地基比例系数m约分别减小38%、32%和31%；根据现有试验以及试验结果，建立了不同类型斜坡地基比例系数取值标准与斜坡坡度之间的经验关系，可为斜坡桩基设计提供参考依据。     

偏载对重载货车运行安全性的影响

为了研究货车偏载对其运行安全的影响,在静力分析的基础上,建立了C80型重载货车的动力学模型,计算了货车在不同偏载状态下通过曲线时的脱轨系数和轮重减载率。分析结果表明:随着偏载的增大,货车的运行安全性逐渐降低。其中纵向偏载主要影响货车车轮的脱轨系数,而横向偏载主要影响车辆的轮重减载率。随着横向偏载的增大,轮重减载率增大尤为明显,所以要严格控制车辆的横向偏载。     

中英规范在港口工程的边坡稳定分析方法对比

文章在分别针对国内规范和英国标准在边坡稳定的设计理念和计算方法的对比论述的基础上,运用国外岩土计算软件GEO-Studio,以不同的坡度、土质以及不同外部附加荷载条件下的边坡稳定性为例,并结合实际的国外工程案例对比分析国标与英标在边坡稳定性的实际运用方法和计算结果上的差异。结果表明:由英标的边坡计算方法得到岸坡稳定安全系数在国标的允许范围之内,且接近于国标允许的安全系数范围的下限值。     

潜体水动力系数计算研究综述

水动力系数计算是研究潜体操纵性的基础,随着潜艇、潜水器等的迅猛发展,日益成为国内外学者关注的热点。为了更好地对其进行研究和学习,对近年来国内外潜体水动力系数计算的研究结果进行综述。对模型试验、数值计算、理论计算3种求取潜体水动力系数方法的研究成果进行汇总,结合具体算例采用数值计算方法获得航行器的水动力系数,总结不同计算方法的优缺点,汇总重要的定性研究结论,提出需要进一步研究的问题。     

浅谈采用midas civil进行上承式拱桥设计思路及适用方法

以贵州福泉市叠翠路洒金谷大桥为背景,介绍借助midas civil 2012等现代先进计算软件,对主拱圈拱轴系数的选取、活载增大系数的计算、以及结合规范进行后处理的简便适用的方法。     

基于非线性车辆模型的行驶状态与路面附着系数估计

路面状况和行驶状态的准确识别是车辆安全行驶和主动控制的重要依据。为了验证车辆行驶状态和路面附着系数估计的有效性,建立了包含Dugoff轮胎模型的四轮三自由度整车仿真模型,提出了基于扩展Kalman滤波理论的车辆行驶状态与路面附着系数估计算法。车辆在设定的双移线路面附着系数分别为0.8、0.7、0.6的工况下进行仿真,对比车辆的运动状态和车辆转向输入激励的趋势的一致性,验证了该模型的合理性。结合该模型计算出的Dugoff轮胎模型纵向和侧向归一化力,通过Matlab编程实现扩展卡尔曼算法估计,算法估算得到的汽车行驶状态参量和路面附着系数与仿真值进行对比。通过结果对比表明,车辆行驶状态估计值与Simulink数值解的均方根误差(RMSE)指标最大值不大于0.03,由于轮胎与路面是动态接触,路面附着系数呈上下波动状,实现了对车辆行驶状态参量和路面附着系数的实时估计,为重型车辆稳定性控制提供了理论基础。     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.