田湾核电厂扩建海域取排水工程的总平面布置方案

田湾核电厂位于江苏省连云港市东北,距连云港港区约5 km,共建设8台1 000 MV级的核电机组。基于核电厂工程海域近、远期相邻工程的相关规划,综合分析本工程海域的自然条件等主要影响因素,针对核电厂扩建海域取排水工程的可行性和总平面布局方案进行深入研究,并结合相关模型试验的成果,提出工程总平面布置的推荐方案。     

作概率预报圆避离热带气旋的方法

针对目前航海气象书上普遍采用的扇形避离热带气旋法的不足,提出了一种新的避离热带气旋的方法——作概率预报圆避离热带气旋的方法,可有效地提高船舶防避热带气旋的可靠性。同时,利用日本传真天气图上提供的2010和2011年36个热带气旋中心位置的实时资料和预报资料,统计了不同概率下不同强度等级热带气旋24h位置预报误差,为作概率预报圆避离热带气旋提供参考依据。     

基于格型递归最小二乘算法的船舶运动极短期预报

在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursive least square)算法对AR模型参数进行自适应估计.该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度.利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度.     

水面船自航因子CFD预报研究

针对水面船CFD标模KCS,进行基于CFD计算/模拟的自航因子预报研究。比拟基于模型试验的水面船自航因子预报,文中开展了船模阻力、螺旋桨模型敞水和船模自航的数值计算/模拟。通过对CFD计算/模拟结果的分析,获得KCS实船的自航因子。CFD计算/模拟及分析的结果(包括:船模阻力,螺旋桨推力、扭矩、效率,实船自航因子等)都与模型试验结果进行了比较,总体上符合较好。     

SWAN和MOHID联合模型在连云港港30万吨级航道建设中的应用

根据连云港海域的特点,建立能考虑风浪影响的三维潮流、泥沙数学模型,对真实的"韦帕"台风作用下的潮流场和泥沙场进行模拟,力求更合理地反映近岸泥沙运动规律。数学模型计算得到的流场、含沙量场和航道回淤结果与现场实测资料进行验证,二者吻合较好。在此基础上,对连云港港30万吨级航道在"韦帕"台风作用下的回淤情况进行了预测,给出了航道的沿程淤强分布,为航道的设计提供依据。     

潍坊港发展的方向与路径

<正>潍坊港由中港区(森达美港有限公司经营)、西港区(羊口作业区和寿光港作业区)、东港区(原下营港因河道淤积处于停产状态)构成,现有1000～10000吨级生产性泊位17个,码头岸线长2106m,设计通过能力892万t。潍坊港是潍坊市"九五"期间重点建设项目之一,由山东省发展计划委批准立项,交通部一航院优化设计,港口总体布局为长引堤港岛式码头。该工程于1996年5月开工建设,先后建成了万米引     

淤泥质海岸环抱式港池建设期的潮流泥沙数值模拟*

利用二维数值模型,对徐圩港大环抱方案工程期间的流场和含沙量分布进行了模拟计算,研究了口门尺度和港内布置形式对口门附近水动力特征及泥沙淤积的影响.结果表明,港内水域面积与口门过水面积的比值决定了口门附近水动力条件的强弱,而水动力条件则与口门附近港池、航道的淤积强度存在一定的反比例关系.在环抱式港池的建设初期,应尽量减小港内无效水域的面积,适当放宽口门宽度,从而在改善口门水流条件的同时,降低港内的淤积强度.     

TST超前地质预报技术在贵州岩溶地区的应用

为探索岩溶地区有效的超前预报技术方案,结合岩溶区的地震波场特征,尝试使用基于散射和反射混合模型的TST隧道超前预报技术进行地质超前预报。主要研究成果如下:1)基本查明斗磨隧道进口平导和大独山隧道1#横洞掌子面前方150m预报范围内的地质情况;2)探明隧道掌子面前方岩溶裂隙、溶洞的分布范围、规模以及发育情况;3)预报的结果与实际情况基本一致,为提前采取支护措施提供准确的地质依据。     

肥大型船模操纵性水动力CFD预报的试验验证分析

肥大型船操纵性水动力的预报不仅是肥大型船操纵性设计多方案选型及优化的基础,而且是水面船操纵性水动力预报中的难点.文章探讨了CFD在肥大型船操纵性水动力预报方面的应用能力和预报精度,并进行了系列模型的CFD计算与验证分析,结果表明所建立的肥大型船操纵性水动力CFD数值预报方法具有良好的精度和普适性.     

New method for predicting full-scale power performance of pumpjet propulsion system based on statistical learning北大核心CSCD

[目的]针对“适配于螺旋桨的船尾线型+泵喷推进器”构成的船舶泵喷推进系统,提出一种基于统计学习的实船快速性预报新方法。[方法]以某大型水面船舶泵喷推进系统为对象,通过神经网络学习典型推进泵的推力系数图谱曲线,综合运用船-桨配合时的K_(T)-J曲线和船体-喷泵配合时的推力特性曲线,建立“仅需船舶阻力曲线就能实现船舶泵喷推进系统实船快速性预报”的新方法,并基于船模阻力试验、泵喷模型敞水试验及船体-泵喷自航试验的测量换算结果对实船推进性能的预报结果开展精度校验。[结果]校验结果表明:在航速18~30 kn范围内,船舶泵喷推进系统的自航转速、推力和功率的预报误差可控制在5.4%以内,其中设计航速附近的误差甚至小于2%;船体-泵喷的相互作用程度介于船-桨与船体-喷泵之间且幅值相对较小,推力减额系数为趋向于0的极小值,故船舶泵喷推进系统是介于桨轴推进系统和喷水推进系统之间的产物。[结论]该预报方法有利于提升船舶泵喷推进系统实船快速性预报的能力,可为新型舰艇泵类推进系统总体设计/研究提供参考。