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842.
随着液压顶升技术的发展,通过顶升塔架完成大型海洋平台的整体合拢的技术日渐成熟和广泛。目前,国内外关于顶升塔架的稳定性相关问题研究较少,而塔架的稳定性问题是平台能否安全完成上下模块总装合拢的关键问题。本文针对如何合理的布置顶升塔架,提高塔架在海洋平台顶升过程中的稳定性问题,以有限元分析为基础,并引入接触算法定量分析塔架在外载荷作用下的稳定性问题。此外,本文定量分析装配误差、地基存在不均匀的弹性、塑性变形等建造误差对塔架稳定性的影响,包括单塔架、单侧塔架、对角塔架升沉引起的塔架稳定性损失,及单塔架、单侧塔架及对角塔架倾斜引起的塔架稳定性损失,揭示出了相关规律,为工程施工做参考。 相似文献
843.
介绍了一种基于对角回归神经网络(DRNN)的直接多步自适应预报器的设计方法。由于其有特殊记忆能力组成单元和特殊的组织结构形式,这种预报器可以在线通过对一个动态系统的输入输出样本的学习,自动建立这个动态系统的模型,而无需事先了解该系统的参数。因此,该预报器可以根据系统过去的输入输出样本和当前可以测量到的系统输入,来获得系统未来的输出值。本文首先介绍了这种预报器模型的结构和输出输入的映射关系,然后给出了一个用于系统预测分析的预测器的具体设计过程并给出一些仿真实验结果,介绍了这种预报模型在船舶机舱智能监控系统中的具体应用。 相似文献
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针对传统的基于驾驶员面部图像采集的单一类型特征的疲劳识别方法,在阴影遮挡及光照变化场景下存在准确性、鲁棒性不足的问题,深入开展基于多类型特征融合的驾驶员疲劳识别方法研究。在分析非图像化的驾驶员疲劳特征的基础上,通过机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)的话题订阅来实现驾驶员生理特征、操作行为特征及面部特征的多源数据同步采集。处理原始数据并分析数据特性,提出了一种融合生理特征与驾驶员及观测者主观评价的数据标注策略,标注疲劳特征,构建驾驶员疲劳数据集;将驾驶员操作行为特征与面部特征融合,形成多类型特征融合序列,并基于双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)网络,构建多类型特征融合的疲劳识别模型;通过单一类型特征与多类型特征对比试验、不同场景对比试验证明,基于Bi-LSTM的多类型特征融合识别方法的准确率和鲁棒性较单一类型特征识别方法均有明显提升,能在各种场景下更好地识别驾驶员的疲劳状态。 相似文献
845.
846.
基于装配体的13号车钩有限元分析 总被引:1,自引:0,他引:1
13号车钩在运用过程中经常出现钩体裂纹、钩尾框裂纹和钩舌折断等故障,严重影响列车的正常运行.利用Ⅰ-DEAS软件对车钩的装配体进行有限元分析,车钩各零件的相互作用通过定义接触来传递.给出了车钩在拉伸工况下的应力状态,应力较大部位与运用中故障多发部位相吻合,为车钩结构设计、改进和检修提供参考依据. 相似文献
847.
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