基于柔度曲率矩阵的曲面板结构损伤识别方法

为了对船体中曲面板结构的损伤部位准确地进行损伤识别分析,提出了一种基于柔度曲率矩阵的曲面板结构损伤识别方法并进行了仿真分析.按照Kirchhoff薄板假定对板结构进行单元划分,以结构的响应重建柔度矩阵,并通过类曲率半径方法对柔度值的变化进行放大进而得到柔度曲率矩阵.算例分析表明,该方法损伤定位准确并且具有较高的灵敏度,避免了使用原未损结构的模态参数,所需损伤结构的模态少甚至只需一阶模态信息就可有效地进行损伤识别分析.     

舰船舷侧结构水下抗爆试验和机理研究

通过对舰船舷侧结构模型进行水下接触爆炸试验的破损情况的观测分析,研究了舰船舷侧结构在水下接触爆炸载荷作用下的破坏机理,分析了舰船舷侧典型防护结构的破坏模式.利用能量原理计算了舰船舷侧各层防护结构在不同破坏模式下的吸能率,从而揭示了舰船舷侧结构的抗爆机理,为其抗爆设计提供了理论参考.     

气泡艉流场特征及其研究综述

船舶气泡艉流场特征研究蕴含着重要的军事和民用价值.从气泡艉流场的几何特征、声光物理特征以及尾流中气泡的数密度、尺度分布特征等方面,总结了当前国内外关于船舶气泡艉流场特征研究的主要成果,进而通过分析它们在遥感探测、制导等领域的应用情况,进一步阐明了船舶气泡艉流场特征研究的重要性,并提出了应加强对气泡艉流场的探测技术和抑制消除技术研究的发展建议.     

由硬点引起的船体结构裂纹及其设计原则

船体结构设计中由于设计不当,往往会在结构中出现硬点,而硬点的出现将会在该区域产生高应力,从而导致结构出现裂纹.列举了结构设计中常见的硬点类型,提出了相应的改进措施,同时通过国外已有的模型试验分析数据来说明消除硬点的合理方法.这些方法对今后的船体结构设计具有较大的参考价值.     

水下自主作业系统轨迹跟踪与动力定位

论述了一种水下自主作业系统的轨迹跟踪和动力定位控制算法.该系统由一个水下智能机器人和一个机械手组成,具有非线性、强耦合、高维数、时变等特点.在充分考虑了各种水动力因素的基础上,使用Quasi-Lagrange方程建立系统的动力学数学模型.采用滑模控制方法,并利用模糊逻辑动态调节滑膜控制器的增益系数,进行了计算机仿真试验.结果表明该方法对水下自主作业系统的轨迹跟踪与动力定位控制性能优良.     

基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.     

174000dwt散装货船上层建筑舱室次声研究

为研究大型散装货船上层建筑舱室中次声分布特性,找出舱室内次声的主要次声源、影响因素及其能量大小,以便为进一步研究舱室次声对船员的影响和舱室次声的防护与控制提供有价值的参考,对某174 000dwt散装货船上层建筑舱室内实测噪声声压信号进行了分析.采用自功率谱(Power Spectral Density, 缩写为PSD)分析和基于经验模态分解(Empirical Model Decomposition, 缩写为 EMD)、希尔伯特变换(Hilbert Transmission, 缩写为HT)的边缘谱分析的联合分析方法分析舱室内次声的频率特性和分布特征.分析结果表明,对于使用低速主机的尾机型船舶来说,次声是上层建筑舱室内噪声的主要成分,主要次声源是主机和螺旋桨.     

基于天线选择的准正交空时码的自适应设计

为充分利用信道信息(Channel State Information,CSI)来改善准正交空时码(Quasi Orthogonal Space-Time Block Code,QSTBC)系统的性能,提出基于天线选择的QSTBC系统自适应设计方案,对QSTBC的编码结构添加自适应系数,使信道矩阵正交化,消除码间串扰.推导了系统的瞬时输出信噪比,以此作为天线选择准则.仿真结果表明,相对于未经过自适应编码设计的天线选择QSTBC系统,新系统的误码率性能有明显改善.     

船体外加电流阴极保护系统设计中问题的探讨

船体外加电流阴极保护系统国家标准(GB/T3108-1999)中关于设计电流密度的选取并由此计算船体的保护电流总量.由于船舶的结构布局等因素,往往使电极不能按理想的设计方案在船体E进行布置与安装,致使有些部位电流不足,导致部分船体得不到充分的保护.经实船实验证明,在船体设计安装外加电流阴极保护系统的同时,应在艉部等部位相应没计安装部分牺牲阳极以弥补辅助阳极电流之不足.     

基于神经网络和L2增益的船舶航向自动舵设计

对一类带建模误差和不确定性外界干扰的船舶运动非线性系统,提出了一种基于神经网络和L2增益方法的航向自动舵设计.对模型中的建模误差采用在线神经网络予以辨识和补偿,避免了建模误差界定函数的经验选择;而对不确定外界干扰力项则采用L2增益设计,保证了闭环跟踪系统的鲁棒性.控制器设计步骤应用Lyapunov函数递推法,航向跟踪误差和神经网络权值误差被证明是一致终值有界的.合理的控制器参数选择保证了控制系统的跟踪精度.数值仿真结果验证了控制器设计的有效性.