基于PropCad的螺旋桨几何建模研究

为了将螺旋桨设计所得到的主要参数和水动力性能转换为螺旋桨几何模型,基于PropCad软件,对桨型、桨叶数、旋向、桨径、盘面比、螺距、后倾角、侧斜、叶剖面等诸多因素进行精确控制,以准确快捷地完成螺旋桨几何建模。研究结果表明:根据船舶参数和螺旋桨参数等建模输入,借助Prop Cad软件进行输出螺旋桨2D/3D图、桨叶切面型值表、桨叶厚度送审报告,可以精确高效地将螺旋桨设计所得到的主要参数和水动力性能转换为螺旋桨几何模型。     

悬拼施工中钢箱梁制造尺寸的确定

为有效确定钢箱梁制造尺寸,确保主梁悬臂顺利拼装,成桥后线形满足设计要求,基于几何控制法理论,以嘉绍大桥主航道桥为研究对象,从新起吊悬拼梁段与相邻已安装梁段间的无应力关系着手,提出了利用施工阶段分析结果计算钢箱梁制造尺寸的方法,并按此方法确定了嘉绍大桥主航道桥主梁的制造尺寸.施工实践表明:嘉绍大桥主航道桥主梁安装顺利,合龙后实测主梁线形平顺,最大标高误差远小于规定的限值,验证了该方法的正确性.      

几何参数设计对相邻电容传感器性能的影响

针对相邻电容传感器存在的测量信号微弱的问题,研究了相邻电容传感器的几何参数设计对传感器性能的具体影响,并通过几何参数的优化大幅度提高传感器测量性能.提出包括穿透深度、信号强度与噪声抑制、测量灵敏度与动态测量范围的相邻电容传感器性能综合评价细则.针对环形相邻电容传感器进行了极板几何面积变化对传感器性能影响的研究分析;设计了矩形、环形、交叉指形和螺旋盘形4种结构的相邻电容传感器,在等参数同测量环境下,对各相邻电容传感器分别进行电场仿真和边缘电容测量值比较,确定传感器几何形状对传感器性能的具体影响.实验结果表明,相邻电容传感器几何参数对传感器测量信号强度与测量灵敏度影响明显,复杂交叉指形与螺旋盘形的电容传感器测量区域的总体测量灵敏度比单结构的环形、矩形传感器的分别提高了66.8%与33.5%.      

南京长江三桥初步设计方案施工阶段稳定性分析

考虑结构的非线性和构件的极限承载能力，并且计人施工过程变形和应力的叠加效应，对南京长江三桥初步设计方案（独塔双柱、双塔独柱和双塔双柱）钢斜拉桥进行了分析，重点研究了施工全过程中的结构稳定性问题，计算得出3种初步设计方案钢斜拉桥在施工阶段结构的弹性稳定安全系数为4．9～10．2，非线性稳定安全系数为2.1～7.9，表明3种方案钢斜拉桥在施工全过程中的弹性稳定性和非线性稳定性都是足够的．最后，评价了施工过程中极限承载能力状态下的结构安全系数．     

基于图像处理齿轮表面缺陷测量技术

通过数字图像处理技术可实现齿轮在线快速、准确的测量．介绍了齿轮图像采集系统,通过图像预处理、几何特征提取等图像处理技术实现了齿轮表面缺陷几何特征参数的测量,且在此基础上基于MATLAB开发了齿轮表面缺陷几何参数检测软件,为基于图像处理技术齿轮在线快速检测提供了技术基础．     

考虑几何非线性的长输管线地震响应分析

采用时程分析法对地震作用下长输管线的动力响应进行分析,并探讨了管线悬跨段长度、地震强度、几何非线性等因素对其地震响应的影响.结果表明,地震作用下,管线的位移和应力响应曲线随时间的变化趋势基本一致;较长管线的振动周期较长;当地震强度较大、管线较长时,管线考虑大变形和不考虑大变形的地震响应存在较大差异.     

双边定数截尾情形下一个两参数有浴盆形状失效率的寿命分布参数的Bayes估计

在双边定数截尾情形下,给出了一个2参数有浴盆形状失效率的寿命分布参数的极大似然估计和在平方损失下基于无信息先验下和共轭先验信息下的Bayes估计,通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,对这2种情况下的估计的结果与极大似然估计作了比较.当样本n较大时,r愈大,s愈小,即丢失数据的数目愈小,Γ先验的Bayes估计与极大似然估计差不多,更接近于真值,都比无先验的Bayes估计要好.     

城市道路港湾式公交停靠站的设计探讨

为了减少公交停靠站对其附近交通流的影响,建议对于设计时速较高、交通量较大、服务水平较高的主次干路采用港湾式公交停靠站。通过探讨港湾式公交停靠站的宽度、渐变段长度、站台长度等的设计,并分析交叉口附近公交停靠站的设置,为城市道路港湾式公交停靠站的设计提出了一些建议。     

一种确定任意形状坡面与滑面边坡预应力锚索最佳方位的理论方法

从理论上提出确定任意形状坡面与滑面边坡预应力锚索安设最佳位置及方向角的方法。通过对其与确定预应力锚索最佳方位现有方法关系的讨论,可知提出的方法是现有方法的延伸,可以克服现有方法的两个不足之处:最佳位置凭经验确定,科学性欠佳;以及最优方向角的确定只能用于坡面和滑面均为平面的情况,不适用于坡面与滑面为任意形状的情况。     

机车司机驾驶状态监测方案的研究

通过判断手势的规范性与标准性,对机车司机的驾驶状态进行监测.首先对机车司机驾驶过程的视频文件进行一定的预处理,通过混合高斯模型、帧间差分法及背景减除法,得到不包含背景噪声的规定手势图像;然后,通过肤色模型的转换对手势的图像进行准确提取;再通过腐蚀与扩张等方法对其进行修正,从而得到清晰准确的二值图像;最后采用形状上下文算法、HOG特征和AdaBoost分类器等对手势的二值图像进行目标的识别与综合的判定,进而判断出机车司机的驾驶状态,对其进行监测.实验数据表明,视频文件经上述的运算预处理,可以较为准确地对机车驾驶的视频文件进行驾驶状态的监测.