自流冷却系统引水装置水力性能研究

为提出先进船舶自流冷却系统引水装置的定量设计原则,参照水泵性能描述方法,提出自流扬程的概念,用自流扬程和附加阻力描述引水装置水力性能。基于伯努利方程和边界层方程的计算分析表明,为提高自流扬程,引水装置吸入口应垂直于来流且高于边界层厚度。基于冲量定理进行计算分析并结合三维仿真计算结果表明,为平衡自流能力和附加阻力,引水装置的入口流速与航速之比宜设计在一定区间内。实船计算结果验证了本文设计方法的正确性。     

大型蓄电池修复装置的信号调理技术研究

为提高大型铅酸落后蓄电池修复装置的控制性能和修复效果,分析了蓄电池修复装置的布局特点,研究修复装置信号调理系统,设计了信号调理系统的各组成模块,应用信号调理工控机及数据采集卡模块,集成了先进、有效的大型蓄电池修复装置信号调理系统,为蓄电池修复装置提高电池的容量,发挥修复效果奠定基础。     

葛洲坝1号船闸增设防撞安全设施的探讨

葛洲坝1号船闸由于与三峡船闸匹配运行,船舶实行导航墙待闸,下行船舶在导航墙停靠时距离人字门较近,而且下行船舶首船进闸后停靠位置与下闸首人字门距离较近,都具有碰撞人字门的风险。针对葛洲坝1号船闸人字门存在被碰撞的风险,结合上、下闸首的现场情况分别就上、下闸首人字门增设防撞设施方案的可能性进行分析,提出提升式、侧开式和下沉式等方案,并讨论各方案实现的可能性、优势及不足,为船闸人字门防撞安全设施的方案设计及应用提供参考。     

驾驶人安全意识体验式训练装置研究

通过对目前常用驾驶人安全意识培训方法的对比,认为体验式培训为最适合的培训方法;进一步对我国2007-2010年间大型道路交通事故特征进行分析,得出驾乘人员不系安全带是引起人员伤亡一大原因。通过设计研发碰撞、翻转两个体验式训练装置,使驾乘人员在保证安全的前提下真切感受道路交通事故发生瞬间安全带对人体的保护作用,有效提高驾驶人的安全意识,减少道路交通事故的发生及人员的伤亡。     

液压升降装置机液伺服系统响应特性分析

本文针对大惯量、大功率特性的液压升降装置起动时,存在快速响应和稳定性较难兼顾的突出问题,分析了阀控柱塞缸特性及机液伺服系统原理,建立了机液伺服系统的控制数学模型,运用经典控制理论分析方法,得出系统开环、闭环传递函数,并在时域内开展了阶跃信号输入下的系统响应特性分析,明确了影响系统性能的参数设计原则,为实际工程设计提供理论依据。     

船舶混合动力技术发展趋势分析

通过近年发布的《国际海事组织海运温室气体减排初步战略》等相关减排措施,提出船舶混合动力技术作为优选解决方式。介绍该技术发展背景,阐述其定义、架构及国内外发展应用现状,分析油电混合动力技术、气电混合动力技术的特点,对船舶混合动力技术发展趋势及应用前景进行展望,经调查研究,船舶混合动力推进系统具有操纵性好、效率高及特定工况排放低等特性,减排优势明显。     

船体零件等离子切割机割嘴监控装置的开发及应用

以等离子弧切割机割嘴为研究对象,分析船体零件切割机工作过程中切割电流和不同切割距离的健康指数变化,建立基于切割电流监控的切割机割嘴监控装置,确定电流传感器布置方案和合理的参数范围。试验结果表明:当切割厚度为12 mm、坡口为0°的板件时,采用切割机电流监控装置,割嘴切割距离提升了8%,零件切割质量问题数减少了56%。     

自升式平台升降装置设计与强度分析

针对自升式平台升降装置长期依赖进口的现状,自主设计研发了400英尺及以上作业水深的自升式平台电动齿轮齿条传动升降装置,并对其关键部件爬升齿轮进行了重点设计及强度分析。通过DNV及相关规范与有限元结果对比的方法对升降装置关键部位在风暴自存工况下进行强度校核,分析其结构强度性。根据方案设计生产升降装置样机,并对试验样机并进行了载荷试验、疲劳试验,试验结果表明,该装置符合设计和使用要求,为自升式平台升降装置设计提供指导与参考。     

船载框架式整平器扫浅性能分析

国内疏浚工程趋向大型化、精细化发展,基床平整度要求越来越高。针对莱州港5万吨级航道工程,基于“航工301”小型整平船,建立CFD仿真模型,分析船载框架式整平器作用时船舶在各浪向下的水动力性能,分析对孤立浅点和浅点集中区域采取的不同施工工艺的经济效果,并进行海上试验。结果表明:在整平器的作用下,船舶的运动幅值响应算子总体较小,船舶稳定性较高;独立浅点沿2个方向过线,单边受力时,多向过线效果较好;在浅点集中区域,以S线型走线结合多方向过线,由浅至深逐段扫浅;施工周期内节省燃油约103 t、淡水约112.5 t,浅点扫除率达100%,效果显著。     

Using on-board logging devices to study the longer-term impact of an eco-driving course

In this paper the long-term impact of an eco-driving training course is evaluated by monitoring driving behavior and fuel consumption for several months before and after the course. Cars were equipped with an on-board logging device that records the position and speed of the vehicle using GPS tracking as well as real time as electronic engine data extracted from the controller area network. The data includes mileage, number of revolutions per minute, position of the accelerator pedal, and instantaneous fuel consumption. It was gathered over a period of 10 months for 10 drivers during real-life conditions thus enabling an individual drive style analysis. The average fuel consumption four months after the course fell by 5.8%. Most drivers showed an immediate improvement in fuel consumption that was stable over time, but some tended to fall back into their original driving habits.