计及弹性支撑效应的独立液舱晃荡数值分析研究

文章针对弹性支撑结构作用下的液舱晃荡问题,采用基于Hilber-Hughes-Taylor(HHT)格式的隐式直接积分法求解液舱运动,应用VOF法求解流体晃荡,并结合部分单元参数的概念处理棱形液舱边界,建立了液舱运动与流体晃荡双向耦合迭代算法。以独立液舱为研究对象,通过耦合求解弹性支撑液舱晃荡,并与非弹性支撑液舱晃荡进行比较,分析了在不同刚度的弹性支撑结构作用下液舱液体运动及晃荡载荷的变化规律。该文建立的分析方法为含弹性支撑的独立液舱晃荡载荷预报提供了一种快速、有效的分析手段。     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

北京地铁深基坑支护结构设计优化与施工

北京地铁9号线军事博物馆站北换乘厅南侧紧邻复兴路和既有1号线,附近管线众多,周边环境复杂,对地层扰动影响较高,地层中下部以黏土岩、砾岩为主,整体稳定性较好,原设计方案采取咬合桩止水及基坑底部换撑等加强措施。在保证施工安全的前提下,为了合理缩短工期、减少造价,结合实际工程经验对原设计方案进行了优化。和原设计方案相比,优化设计方案取消了咬合桩及换撑,对第4道支撑位置进行了调整,并更换了防水材料。同时,采用北京理正深基坑分析软件对优化设计前后的基坑开挖情况进行了对比分析。最后,在按优化设计方案施工的过程中进行严密的监控量测,并对监测数据进行了分析。最终给出以下建议:1)深基坑支护尽量不采取换撑的方式;2)设计方案要结合实际情况进行动态设计,要以软件计算作为参考依据;3)在基坑开挖过程中要进行严密的监控量测,并重视数据反馈。     

洋流作用下悬浮隧道动力学行为试验研究

本研究根据相似准则和试验条件设计试验模型。在试验模拟的1节悬浮隧道管段上分别布置2组和3组锚索支撑,测试在不同流速条件下,悬浮隧道管体结构的环向应变、轴向应变及张力腿锚索的轴力。根据试验结果,初步分析悬浮隧道应力的空间分布特征和张力腿的轴力情况;给出在相同环境条件下,张力腿锚索数量对结构应力的影响、洋流速度对悬浮隧道管段结构变形和张力腿轴力的影响关系等。     

西沙群岛珊瑚砂运动特性试验研究

珊瑚砂具有颗粒密度较大、孔隙率较高、干密度较小、压缩性较高等物理特性。其形成过程相对短暂,搬运距离有限,珊瑚砂磨圆度较低,颗粒形态差异明显,颗粒之间有效接触面积较小,粘着力较低。这些特性决定了珊瑚砂在动力作用下易于起动搬运的运动特征。文章对西沙群岛珊瑚砂的比重、孔隙率、休止角和渗透性等物理性质以及水流、波浪作用下的起动特性进行了试验测定,试验结果也表明了珊瑚砂起动特性符合目前经验公式计算值。     

基于UML的引俄潜艇技术保障信息系统分析

应用先进保障机制和信息化保障手段有机结合的方法,通过深入调查当前引俄潜艇技术保障存在的实际问题,对引俄潜艇技术保障中的主要要素进行简要分析,运用统一建模语言(UML)完成了信息系统的分析。通过系统应用提高了引俄潜艇的技术保障能力,提升了该类装备作战能力,并呈现军事经济效益。     

船舶汽轮机末级叶片改进设计

对于船舶汽轮机而言,末级叶片变工况特性对整个机组性能具有重要的影响.指出了某型船舶汽轮机末级叶片在低负荷工况时出现的根部负反动度以及脱流、回流问题;给出了叶型改进方案,通过强化叶型、合理控制叶片根部反动度等手段,降低低负荷工况下末级叶片根部的回流,提高叶片抗振强度,改善流动状况,提高机组性能.     

运输船电力负荷计算探讨

文章对电力负荷计算的计算方法、计算工况、设备本身功率的选取、计算表中涉及的相关系数的确定等四个方面的问题进行探讨,分别阐述了它们对电站配置的重要影响,并提出了合理配置电站的基本思考原则。     

配送中心多品种最优存储模型探讨

针对配送中心品种多、资金和容积等限制条件多的实际情况,通过分析各种条件的制约关系,建立多变量约束极值的存储问题的数学模型,并利用库恩一图克条件求得最优解,可为降低企业的物流配送成本,提高竞争力提供重要的手段。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。