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海洋资源勘探不断向深海发展,适合深海作业的半潜式平台成为研究热点,而稳性校核多是针对自升式平台,少有对半潜式平台的稳性研究。考虑到柱稳式平台与自升式平台稳性恒准的差异,本文针对半潜式平台,用Moses软件计算半潜式平台稳性,具体做法为对某一半潜式平台进行数字化建模,之后通过改变横摇角得到平台的风倾力矩和复原力矩曲线,从而对平台的完整稳性、碰撞破损稳性以及单舱进水剩余稳性进行分析校核。得出结论如下:1)该平台在油田拖航下最危险的情况为艏摇角60°时,在其它工况下最危险的情况为艏摇角30°时;2)半潜式平台吃水的增大不利于平台的完整稳性;3)在油田拖航工况下,舱室的组合碰撞破损对平台稳性影响最小;4)对于碰撞破损稳性来说,半潜式平台的稳性程度不一定随着吃水增加而降低,具体情况要根据在不同吃水下不同的舱室组合来判断;5)平台在作业工况、远洋拖航工况和油田拖航工况下最危险的进水舱室分别为WB01P、FWD4P和AFT3P;6)平台的吃水增加不利于平台单舱进水后的剩余稳性。希望本文提出的方法可为其他半潜式平台的稳性分析提供参考。 相似文献
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为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中,不断重复上述过程,直到训练语料不再扩大为止;最后,使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料,使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%. 相似文献
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以蜂窝芯加工专用的六轴桥式龙门超声切削加工机床为研究对象,基于多体系统理论和齐次坐标变换,建立数控机床空间误差模型,根据机床结构和各零部件间的相对位置关系,对机床的各项几何误差进行建模分析,建立各零部件的子误差矩阵及整体误差变换矩阵,并对蜂窝芯复杂曲面指定加工位置的几何误差进行了求解.最后采用NC代码补偿法对机床几何误差进行补偿,通过比较补偿前后的误差值证明补偿后可大幅度减小误差,满足零件加工需求,同时此项补偿技术对后续其他类型误差的研究和补偿有很好的借鉴意义. 相似文献
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刘刚 《国防交通工程与技术》2015,13(3)
介绍了半潜式运输船的主要特点,分析了其在战略投送、军事海运和由海到岸装备物资输转等方面的潜在用途,展望了我国半潜式运输船的动员潜力,并对如何最大程度发挥这种动员潜力提出了建议,使半潜式运输船在军事海运和海上后勤保障中能发挥更大的作用。 相似文献
829.