船舶危险品运输的风险分析

船舶危险品安全运输是船舶运输安全的重要方面。它既取决于船上危险品本身的安全，又取决于船舶的航行安全。风险分析就是在识别其本身和船舶航行两个方面存在的潜在危险即风险源的基础上，通过定性、半定量或定量的分析方法，分析这些危险可能导致的后果和这些后果发生的可能性，从而得到相应的风险水平。文中在介绍风险分析的步骤和方法的基础上，阐述了适用于船舶危险品运输的风险分析方法。     

AHP模型实用过程中若干问题的考虑

如何提高评价精度和可信度是层次分析法实用过程中是思考的问题，就此问题，结合自己的实际工作，从标度选择，不一致判断矩阵的修正以及群组判断求权值等进行了分析并介绍了自己的做法。     

全路货车主要运用统计指标分析

运用式项式拟合法，对全路１９８８～１９９８的货车主要运用指标的变化趋势，进行了拟合分析；同时运用矩阵分析法，定量地分析了相关因素对影响货车周转时间的影响结果。根据统计分析的结论，结合我国铁路运营的现状，提出了加强货车周转的对策。     

O-D矩阵在三峡水路运输中的构建

O-D矩阵在交通运输领域,特别是公路领域,有着广泛的应用和研究,为各种分析提供了重要的数据支撑。本文通过对三峡水路运输的分析,利用运输领域的O-D矩阵应用经验在库区水路运输管理中构建O-D矩阵,为快速增长的库区水路运输提供全面的基础数据。     

结构振动模型和刚度矩阵对地震响应影响研究

对平面钢框架算例模型分别采用质点系、双翼鱼刺型和杆系振动模型输入天然和人工地震波进行地震响应时程分析.在分析中,与质点系振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由反弯点法、D值法、非线性静力分析法以及柔度法确定;与双翼鱼刺型振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由双鱼刺法确定;与杆系振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由矩阵位移法确定.通过算例讨论了采用上述不同方法确定的结构侧移刚度对结构地震响应影响.     

混合H2/H∞励磁控制器在船舶同步发电机组并联中的应用

为了提高船舶电站同步发电机励磁系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能,提高并联运行的发电机组的无功分配性能,将混合 H2/H∞控制理论和线性矩阵不等式(LMD方法应用于同步发电机励磁控制系统的设计,将同步发电机励磁系统的性能要求转化为标准混合 H2/H∞控制问题.计算机仿真结果表明,利用线性矩阵不等式(LMD方法所设计的混合 H2/H∞励磁控制器能在考虑模型不确定性的情况下,有效地提高了系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能,改善了船舶电力系统的调压的性能.     

平面束定理的又一证明

引用线性方程组理论证明空间解析几何中的平面束定理。     

基于群索索力域的斜拉桥结构性能状况评估

针对目前依据单根斜拉索索力值变化评估斜拉桥运营健康状态的不足,提出一种基于群索索力域映射斜拉桥性能状况的方法。该方法基于蒙特卡罗法模拟获得斜拉桥群索索力域,在实测索力与群索索力域间做相异度最小寻值,根据桥梁结构不同的极限状态定义评估阈值。以国内某已建24年的大跨径预应力混凝土斜拉桥为工程实例,基于近6年(2013~2018年)实测索力数据,依照提出的新评估方法与传统评估方法对主梁结构性能状态进行评估。结果表明:传统评估方法仅得出2013年单根索力变化幅值超限的结论;新评估方法得出2013年、2018年主梁跨中截面存在消压风险,需要持续跟踪关注。该方法可定量、直观地分析评估群索索力变化对桥梁结构受力状况的影响,为桥梁的科学管养决策提供依据。     

悬索桥结构分析中鞍座单元的研究及应用

在悬索桥的有限元计算中往往忽略鞍座对主缆的影响而直接采用成桥理论IP点建模,这种简化会对主缆线形计算带来误差。为提高有限元计算悬索桥主缆线形的精度,提出一种能精确模拟主缆和鞍座约束关系的3节点单元——鞍座单元。采用该单元可基于弹性悬链线的解析解迭代出主缆与鞍座的切点坐标,再根据该单元刚度矩阵元素的含义并利用静力平衡条件直接推导出其切线刚度矩阵。以国内某主跨1 650 m的悬索桥为例,将鞍座单元的切线刚度矩阵引入到该桥有限元整体计算中,计算结果表明,鞍座单元能精确模拟主缆与鞍座的实际情况,将其引入悬索桥的结构计算中能大幅度提高计算精度。     

基于柔度曲率矩阵的加筋板结构损伤识别方法

为了对船舶工程中典型结构即加筋板结构的损伤部位进行准确的损伤识别分析,文章提出了一种基于柔度曲率矩阵的损伤识别方法并进行了仿真分析。首先对加筋板结构进行单元划分,以结构响应通过矩阵的列最大值来建立节点柔度矩阵,并通过二阶微分对柔度值的变化进行放大进而得到柔度曲率矩阵,最后通过柔度曲率矩阵图或者柔度曲率矩阵的行(列)曲率图来判断损伤位置。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,只需损伤结构的一阶或者前几阶模态信息就可以有效地进行损伤识别分析。通过大量模拟,给出了加筋板结构损伤的判别图。