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移动海上基地属于超大型浮式结构物,在营运过程中会遇到飞机坠落,船舶碰撞等事故情况。事故载荷不仅会对超大型浮式结构物的局部结构产生破坏作用,而且会对超大型浮式结构物的薄弱环节——连接器产生附加载荷。以船舶碰撞为例,采用简化的RMFC模型,然后通过SESAM软件计算水动力系数,将其代入多刚体运动微分方程后用数值方法求解,研究特殊载荷对连接器载荷的影响。考虑不同连接器刚度以及不同撞击部位工况,估算碰撞引起的连接器载荷的数量级,并与波浪载荷引起的连接器载荷进行了比较。这为今后移动海上基地连接器设计提供了指导和依据。 相似文献
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为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。 相似文献
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在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持. 相似文献
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在装载重大件货物时,要校核船体结构的局部强度。实际航运中,为了防止重大件货物的移动和倾倒,要对重大件货物进行系固。这就使船体结构所承受的压力,大于重大件货物本身的自重。从超出的数量上来讲,给船体结构局部强度带来的影响是不可忽视的。此文对此进行了计算和分析。 相似文献
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为了减轻航海人员的绘图作业量.提高绘制水平夹角网的速度和精度,论文研究了在电子海图上编程绘制水平夹角网的实用问题,论述了绘制水平夹角网的相关数学模型,设计了绘制水平夹角网的流程,编制了实用模块。并通过示例,验证了模块的可行性。 相似文献
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