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71.
大型C型独立液货罐Y型接头疲劳强度评估 总被引:1,自引:1,他引:0
随着C型独立液货罐的新技术发展,目前在工业界推出了采用双体罐和三体罐构造形式的新颖大型C型独立液货罐。由于双体罐和三体罐构造的要求,在相邻罐体连接处设有Y型接头。该Y型接头位置处由于结构件交汇,构造复杂、应力集中,在船舶运动、蒸汽压力变化,以及温度变化的动载作用下有可能发生疲劳损伤。本文对新颖大型C型独立液货罐Y型接头疲劳强度评估方法的规范技术要求及制定开展了深入详尽的研究,包括对C型独立液货罐疲劳损伤计算工况择取,液货内部动压力计算公式推导,蒸气压力、温度变化等低周疲劳载荷模式确定等,创新提出一整套基于热点应力的C型独立液货罐Y型接头的疲劳损伤评估方法的规范实施要求。进一步地,还推导了基于一般实际情况假设下的C型独立液货罐Y型接头疲劳评估筛分准则,并应用本文上述研究成果和结论,进行了双体和三体罐Y型接头疲劳评估和筛分准则的应用与验证。 相似文献
72.
针对舰船舱室气流组织的形式特点,以烧伤病房作为研究对象建立数学模型,通过使用Airpak软件对烧伤病房不同设计方案下的气流组织进行了计算仿真,通过舱室温湿度,空气流速,热舒适指标等参数的对比,获得舱室的压力、温度、速度、热舒适性指标等的分布特性,对烧伤病房气流组织进行了分析并提出了优化方法,可以有效提高人员的舒适性和气流组织效果。 相似文献
73.
74.
75.
利用室内紫外线加速老化系统,在确定紫外线对沥青薄膜的老化作用后,采用不同种类的紫外线吸收剂对沥青的抗紫外老化性能进行改善。室内试验结果表明,同一种添加剂在不同剂量时对沥青性能的改善程度各不相同,且某些添加剂在合适剂量时对沥青抗紫外线老化性能有着显著的改善效果。 相似文献
76.
机场净空区范围确定方法 总被引:10,自引:0,他引:10
为了解决城乡建设和机场净空保护之间的矛盾,分析了气象条件、导航设备、起落航线和飞行技术对机场净空区范围的影响.应用飞行航线理论知识,综合考虑各种影响因素,对机场净空区的组成和范围进行了修改:增加升降带的规定,修改端净空区扩散率为15%,端净空区宽度由2 km增大为3 km,将二与三、四级机场的净空区范围分别减小到50%和60%.结果表明现行的机场净空规定既能保证飞行安全,又为城乡建设发展提供了更大的空间,是可行的. 相似文献
77.
以某自升式海洋平台为研究对象,进行了空间KK型管节点在轴力作用下的疲劳性能的试验研究.通过对管节点模型的试验测试,得到了KK节点在轴力作用下沿着焊缝周围的热应力区内的热点应力分布及节点的应力集中系数,并采用S-N曲线法对KK型管节点的疲劳寿命进行估算.通过对比分析,指出了试验方法与规范计算方法在管节点疲劳性能分析上的差异性. 相似文献
78.
目的探讨大鼠在生理性衰老过程中胃肠运动功能脑-肠轴结构型一氧化氮合酶含量的变化及其意义。方法将健康SD大鼠按3月龄、9月龄、18月龄和24月龄分为4组,每组各6只。采用双抗体夹心ABC-ELISA法检测大鼠脑-肠轴组织(全脑及胃体、空肠、回肠、结肠、乙状结肠与直肠交界处组织)中的神经型一氧化氮合酶及内皮型一氧化氮合酶含量,并比较其在不同年龄组的变化规律。结果各年龄组大鼠脑-肠轴神经型一氧化氮合酶和内皮型一氧化氮合酶含量随年龄增长而降低,这种变化在成年后(9月龄、18月龄及24月龄)大鼠更为显著(P<0.05,P<0.01)。神经型一氧化氮合酶、内皮型一氧化氮合酶在大鼠脑-肠轴各部位的含量有一定差异,且其分布差异随着大鼠年龄增长无显著性改变。结论在大鼠生理性衰老过程中,脑、胃体、空肠、回肠、结肠、乙状结肠与直肠交界处神经型一氧化氮合酶、内皮型一氧化氮合酶的表达随年龄增长而显著下降,推测老年人功能性胃肠疾病的发病机制可能与此有关。 相似文献
79.
沥青路面的耐久性与沥青混合料抗老化性能密切相关.为了研究紫外线老化作用对沥青混合料力学性能以及高温抗变形能力的影响,通过对相同级配的SBS,SBR和基质沥青混合料紫外老化后进行劈裂试验和车辙试验,分析了经过不同紫外老化时间后3种混合料的劈裂强度和动稳定度的变化规律.结果表明:改性沥青混合料均表现出更好的抗紫外线老化的性能,其中SBS改性沥青混合料效果优于SBR改性沥青混合料. 相似文献
80.
为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法(Adaptive Lasso)进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明:Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效. 相似文献