大型集装箱船整船有限元分析计算技术研究

本文在研究大型集装箱船整船分析的基础上,总结研究和发展了二种集装箱船整船有限元分析时调整节点力和惯性平衡的处理方法.对于正确地进行大型集装箱船整船结构强度直接计算具有指导作用和实用价值.同时本文提出了对集装箱船整船结构强度分析的分工况计算和应力合成技术,可应用于集装箱船的整船结构有限元计算分析.     

气幕的声插入损失模型分析及结构参数逆算

对于一定厚度的水中气幕和声边界条件,通过气幕声反射和声透射理论模型的推导,构建了考虑多体多次散射情况的气幕声插入损失计算模型,并采用与气幕实测谱在频域相比较的方法,实现了用气幕实验数据逆算气幕实际结构参数和数值求解气幕实际声插入损失.     

高精度随动系统的变结构控制

陀螺稳定平台控制系统是控制平台框架系统快速跟踪陀螺仪的高精度随动系统,是保证平台正常工作和精度的重要系统。用传统的PID调节器可以满足工作在系统线性区的要求。由于放大器、电机等存在饱和特性,因而在系统启动和随大的干扰产生大偏角时,系统将进入非线性区,PID调节器将难以满足稳定性的要求。滑模变结构控制器对非线性具有很好的适应性,对系统启动初始偏角没有限制要求,本文将应用变结构控制的方法对平台的控制系统进行设计。     

城市轨道交通智能装配式减振轨道系统成套技术

将高铁的预制板式轨道系统的经验引入城市轨道交通中,结合城市轨道交通的特点,从设计理论、轨道结构、减振隔离、轨道板制造、试验测试、施工装备、施工工艺等多方面开展研究工作,形成系统技术,尤其在预制板智能化施工装备的研制方面,是轨道交通领域装配式施工方面取得的重大突破,属世界首创。与传统预制板轨道施工工艺相比,减少人工作业,简化施工工序,提升施工效率,施工精度更高,轨道的平顺性更好,为将来城市轨道交通板式轨道的设计、制造及施工提供借鉴和参考。     

城市轨道交通单程票票卡结构规划及实现

为安全高效地使用单程票,以Utralight票卡介质为研究对象,在分析票卡特性以及单程票业务需求的基础上,对票卡结构进行功能区划分,规划单程票各功能区的字段内容并合理分配票卡存储空间,讨论票卡交易安全的加密算法。结合票卡结构的字段设计以及单程票业务功能,对单程票在流通过程中的各项操作流程进行详细的设计。     

高速铁路路基帮填沉降变形控制及监测技术应用探讨

高速铁路路基帮填将引起既有线附加沉降变形,为研究帮填路基有效可行的沉降变形控制技术及运营高速铁路安全监控技术,结合某新建客运专线引入既有高铁站,与运营高速铁路并站设置引起既有线路基帮填的工程实例,探讨帮填路基地基采用管桩桩筏结构加固及采用泡沫轻质土代替常规土质填料作为控制路基沉降变形措施的适用性,通过数值计算评估既有线附加沉降量为1.75~3.42 mm,验证设计方案是可行的;探讨自动化监测技术应用于运营高速铁路沉降变形监测,并建立预警及多方联动机制以确保运营安全是必要的、可行的。目前实测路基沉降量为1.73~2.44 mm,实测值略低于评估值且沉降较为均匀。     

基于物联网的运营地铁隧道结构健康监测系统软件平台开发

建立基于三维全景监测技术的运营地铁隧道结构健康监测系统,对武汉地铁3号线跨江段进行了监测;建立数据采集与传输子系统,实现地铁隧道健康监测数据的转换、汇集和传输;编写Java与Matlab语言交互与调用程序,开发相对应的监测功能软件模块,实现全自动全站仪、倾角传感器的远端三维可视化自动监测,以及三维激光扫描监测断面数据的解析、计算、拟合和分析功能。使用MVC(模型视图控制)以及Struts框架等相关Web框架搭建技术,对软件平台进行了框架搭建,并将开发的监测模块、评估模块集成至框架中,研发形成一套完整的运营地铁隧道结构健康监测系统软件,为实现运营地铁结构健康监测系统的智能化分析与决策提供有效的基础数据与知识支持。     

京沪高速铁路中小跨度桥梁结构选型初探

结合秦沈客运专线和其它国家或地区高速铁路桥型的选择 ,对京沪高速铁路中小跨度桥梁的刚度、造价等方面进行分析 ,结论是箱形截面梁性能优于T梁 ,在地基条件好的区段连续梁优于简支梁。     

新型竖直轴海洋能发电设备叶片的优化与仿真

为深入了解新型竖直轴海洋能发电设备的性能,对其叶片结构的流场特性和设备在流场中的动力收集特性进行仿真研究.建立不同结构叶片和不同数量叶片的二维模型,通过仿真计算,得到不同结构叶片的流场状态,以及叶片数分别为3、4和6时设备的合力和转矩大小.研究结果表明:在矩形叶片上开长方形孔能明显改善叶片后方的涡流,提高叶片的性能;当入口速度不变时,设备所受合力和转矩会随叶片数量的增加而增大;当叶片数量不变时,设备所受合力和转矩会随入口速度的增加而增大.研究结果可为新型竖直轴海洋能发电设备的结构设计与优化提供参考.     

施工场景下基于YOLOv3的安全帽佩戴状态检测

针对现有安全帽检测研究中采用的两阶段检测法存在检测效率偏低,累积误差对精度影响较大的问题,提出一种对安全帽的单阶段检测法。将安全帽和工人头部视为一个整体,将检测目标分为2类,即佩戴安全帽的头部和未佩戴安全帽的头部,同时对2类目标进行检测,避免了冗余的计算步骤及累积误差的影响。同时,针对施工场景安全帽佩戴状态检测特点,对YOLOv3的网络结构、损失函数及先验框尺寸进行改进,提出YOLOv3-C模型。研究结果表明:改进后的YOLOv3-C模型的检测性能大幅提升,在本文建立的样本集中模型的mAP达到93.84%,对安全帽检测平均精度达到97.01%,对工人头部检测平均精度达到90.67%,同时YOLOv3-C对本文的检测场景表现出良好的鲁棒性。