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针对目前海洋脐带缆分析软件缺乏的状况,本文基于MATLAB开发了脐带缆涡激振动数值模拟系统UCVIV-1.0.由于脐带缆的大变形和大转角会产生显著的几何非线性,脐带缆的静态平衡位形和整体力学响应计算采用了细长柔性杆模型,采用尾流振子模型模拟海流作用下的涡激力.该系统界面清晰友好,操作简单,适用于悬链线型脐带缆.选取了一组脐带缆参数,使用该系统进行了静力计算以及涡激振动计算;并将静力结果与采用国外商业软件OrcaFlex计算的结果进行了比对,发现结果吻合程度较高,在一定程度上验证了系统的可行性和准确性.本系统有望为脐带缆设计软件的开发提供借鉴. 相似文献
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为研究高速铁路大跨度混合梁斜拉桥钢-混结合段受力与传力特性,以主跨672 m的安九铁路鳊鱼洲长江大桥为背景,采用ANSYS软件建立主梁钢-混结合段有限元模型,分析其在最不利工况下的受力特点及变形特性,以及钢-混结合段长度对其受力性能的影响规律。结果表明:在最不利负弯矩工况作用下,边箱顶板与承压板焊接处存在应力集中及一定的局部拉应力;钢-混结合段混凝土在预应力作用下基本处于全截面受压状态;钢-混结合段内剪力钉和PBL剪力键受力并不均匀;钢-混结合段承压板直接向混凝土梁体传递约47.3%的轴力,是钢-混结合段传力的主要构件;钢-混结合段竖向位移及转角变化平缓,无明显的突变现象;钢-混结合段长度在1.50~3.50 m范围内时受力、传力差异并不显著。 相似文献
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为了探明流冰撞击桥墩对高速车辆-轨道-桥梁耦合系统动力学行为的影响,采用精细化有限元模型模拟了流冰撞击桥墩的过程,计算获得了不同冰排特性下流冰撞击力时程曲线,基于列车-轨道-桥梁动力相互作用理论,以流冰荷载作为外激励,建立了高速车辆-轨道-桥梁-冰击动力学分析模型。以5跨32 m简支梁为例,通过研究不同冰击荷载作用下桥梁结构的动力学响应,得到了对桥梁结构影响最大的冰击荷载,分析了在该冰击荷载作用下桥梁子系统和车辆子系统的动力学响应,最后探讨了冰击荷载对桥上列车走行性的影响。结果表明:在冰击荷载作用下,冰排厚度、流冰撞击速度和冰排抗压强度是影响桥梁动力学响应的关键参数,桥梁跨中和墩顶横向位移与加速度随冰排厚度和抗压强度的增加而增大,且随流冰撞击速度的增加呈先增大后减小趋势;流冰撞击桥墩对车辆-轨道-桥梁系统动力学响应影响显著,在冰击荷载作用下主梁横向位移和加速度增幅较大,跨中横向加速度主频与桥梁横向自振频率接近,表明流冰撞击可能会加剧桥梁横向自振频率附近的振动;车体横向振动加速度、脱轨系数、轮轨横向力和轮重减载率在流冰撞击作用下均明显增大,增幅超过2倍,可见流冰撞击对高速列车行车安全性和乘坐舒适性有较大影响。 相似文献
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针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 相似文献
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文章提出一种带消波水道的方箱型浮式防波堤与振荡浮子式波浪能发电一体化装置概念设计方案,应用ANSYS Fluent软件,通过锚泊线准静态法、多体耦合动力学理论与Newmark-β法对一体化装置进行耦合水动力计算,分析不同阻尼及水道构型参数对集成系统消波与俘能效率的影响.结果 表明,在阻尼选取区间内,线性等效电磁阻尼的俘能效率整体上大于Coulomb等效液压阻尼,增加浮子质量或增加线性阻尼系数,均可提升一体化装置的俘能效率,而对消波性能影响甚微.减小出口宽度,对俘能效率的提升有利并能提升消波性能.当消波水道入口完全浸没于水下时,俘能效率相对更高,消波效果更优.这种新颖的一体化装置构型为后续相关的消波与波浪能转换耦合水动力模型研究提供了思路与借鉴. 相似文献
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《港口装卸》2021,(5)
针对滚动轴承剩余使用寿命预测难、一般的神经网络预测精度差的问题,提出了一种基于振动信号时域特征,结合滚动轴承理论寿命值和具有处理时序特征功能的LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)剩余使用寿命预测方法。首先按照时间顺序提取振动信号的均方根值、峰度、偏斜等15个时域特征作为判断滚动轴承退化的特征值;然后将其输入到LSTM中,将网络输出的轴承退化值设定为[0,1],0表示轴承完好,1为完全退化;最后采用滚动轴承理论寿命计算公式,根据滚动轴承的转速和载荷计算滚动轴承的基本额定寿命,结合其理论寿命和退化值得到定量的剩余寿命。试验结果表明,LSTM与理论寿命结合的滚动轴承寿命预测方法相比于一般的神经网络具有较高的预测精度。 相似文献