一种计算板桩墙的数解法

本文用荷载函数代替作用于板桩墙上的外荷载和板桩墙上前后土压力，推导出了求解板桩墙所需要的数学公式，通过编程用电算进行求解，从而克服了作图法的不足，该法可以对无锚、单锚甚至多锚板桩墙进行求解，且可以很好地对锚碇点有位移的情况进行处理。     

剪切变形对刚框架结构二阶效应的影响

以梁柱理论中考虑剪切变形影响的割线刚度为出发点，导出单元的切线刚度，并由此探求考虑剪切变形影响的稳定函数模型的计算方法，经算例表明，该计算方法精确，可靠，方便。     

基于最小外接矩形的集料颗粒形状特征快速评价方法研究

针对集料颗粒形状传统测量方法速度慢、效率低的不足,应用格雷厄姆算法将复杂图像进行凸壳处理,采用改进的凸壳边界旋转法,提出了一种基于最小外接矩形的集料颗粒形状特征的快速评判方法,并结合实例对两种评价方法从算法求解、耗时缩短率以及测量误差等方面进行了对比分析。结果表明:基于最小外接矩形的集料颗粒形状特征快速评价测量误差极小,平均相对误差为2.40%,且快捷、方便,可应用于批量集料颗粒的形状特征评价。     

荒漠绿洲过渡带土壤有机质空间变异特征

以黑河中游荒漠绿洲过渡带斑块植被区土壤为研究对象,运用地统计学,结合GIS对斑块植被区土壤有机质百分含量空间变异特征进行研究,并对土壤有机质百分含量空间变异函数模型进行拟合和空间插值分析.结果表明:土壤有机质含量的空间分布与地型以及植被的分布表现出很好的一致性,土壤有机质百分含量的变异系数随着土层深度的增加先增大后减小.0~60cm土层的土壤有机质百分含量空间变异理论模型为纯块金模型,60~120cm土层的土壤有机质百分含量空间变异理论模型为指数模型和球状模型.     

工程船船体湿表面网格NAPA软件自动生成技术

利用NAPA软件中二次开发工具宏语言,通过引入模糊数学中的钟型隶属度函数和二次函数,开发出对平浮和带纵倾状态的船体湿表面网格自动划分模块。该模块不但可以快速和准确地划分船体网格,还可以生成直接被HydroStar软件调用的输入文件,并且通过控制输出文件的格式可以生成符合其他水动力软件调用的船体湿表面网格格式。     

巧用Excel函数校验集装箱箱号

<正>箱号是集装箱运输业务中最重要的货运信息之一。货主及货代与船公司之间、船公司与港口码头及海关之间、船公司与船代之间需要传输包括箱号信息在内的舱单报文,船公司箱管部门对集装箱动态的掌控以及联运部门对集装箱货物的全程跟踪也以箱号作为集装箱的唯一辨识。可见,箱号的     

部分敷设阻尼层的有限长环肋圆柱壳声辐射计算方法研究

利用模态展开技术和Green函数法研究了部分敷设阻尼层的有限长环肋圆柱壳在流场中的声辐射特性.环肋圆柱壳两端简支,并连有无限长的刚性圆柱障板;阻尼层用无质量的粘弹性弹簧模拟.在环肋圆柱壳的模态运动方程中,外声场、阻尼覆盖层和环肋之间存在复杂的模态耦合效应.文中计算了有限长环肋圆柱壳在水下的辐射声功率和振动均方速度,分析了阻尼层覆盖面积、阻尼层刚度、环肋等对其水下声辐射的影响.     

综合法初定斜拉桥合理成桥状态

以某顶推施工独塔斜拉桥钢箱梁为背景,在斜拉桥各种设计理论的基础上,提出了一种更适合于钢箱梁斜拉桥的索力优化方法。采用最小弯曲能量法初定成桥状态,力平衡法确定主梁的弯矩可行域,作为进一步约束优化的约束条件,从而得到斜拉桥各部件受力合理的成桥状态。     

涡轮增压柴油机在脉冲负载下的瞬态特性仿真与试验研究

基于管内一维非定常流动和缸内容积法,搭建了废气涡轮增压柴油机仿真平台,其中包括气缸模型、进排气管路模型、涡轮增压模型、中冷器模型及喷油控制模型。进行了脉冲负载下废气涡轮增压柴油机瞬态工作过程模拟计算,结果显示,仿真值与试验数据有较好的一致性。同时,得到了涡轮增压柴油机在脉冲负载下的瞬态工作特性,并提出了一些脉冲负载下改进涡轮增压器和柴油机匹配的措施。     

一种基于模型的水声弱信号检测方法(英文)

Detection of weak underwater signals is an area of general interest in marine engineering. A weak signal detection scheme was developed; it combined nonlinear dynamical reconstruction techniques, radial basis function (RBF) neural networks and an extended Kalman filter (EKF). In this method chaos theory was used to model background noise. Noise was predicted by phase space reconstruction techniques and RBF neural networks in a synergistic manner. In the absence of a signal, prediction error stayed low and became relatively large when the input contained a signal. EKF was used to improve the convergence rate of the RBF neural network. Application of the scheme to different experimental data sets showed that the algorithm can detect signals hidden in strong noise even when the signal-to-noise ratio (SNR) is less than −40d B.