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11.
一种船体三维湿表面网格自动生成方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
运用累加弦长的三次参数样条函数理论,提出了一种实现船体三维湿表面网格自动生成的方法。计算实践表明,该网格生成方法准确,高效、灵活,完全可以满足船舶三维水动力计算的需要,为船舶运动与波浪载荷三维计算方法在实船预报中的应用提供了前提基础。  相似文献   
12.
目前利用水下地理信息对惯导误差进行校正多以各类匹配算法为核心,对此论文提出一种基于二维高斯样条函数的水下重力被动定位新模式.文章首先介绍了一种利用二维高斯样条函数逼近的连续局部重力场模型,随后在该模型的基础上将实测重力表示为连续的解析形式,最后以实测重力作为包含目标位置信息的量测值,并结合扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行最优估计.这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制.以分辨率为2'×2'的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,最终的仿真结果表明:经高斯样条函数逼近的局部重力场模型平均误差小于0.19mGal,水下平均经、纬定位误差分别小于0.59和0.74海里.  相似文献   
13.
不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.  相似文献   
14.
高山区GPS网正常高求解方法研究   总被引:6,自引:1,他引:6  
导出了计算地形起伏引起的高程异常的实用公式,该公式特别适用于地形复杂地区,能避免中央区域的积分奇异。在此基础上建立了顾及地形影响的GPS正常高求解的数学模型。文中讨论了两种GPS正常高求解的方法,并通过实际工程算例验证了本文所述方法的实用性和有效性。  相似文献   
15.
三次样条插值确定拱桥合理拱轴线的方法探讨   总被引:7,自引:0,他引:7  
探讨了在拱桥设计中利用给定的设计初始条件,计算出合理拱轴线的特征点坐标,应用三次样条插值方法拟合出拱桥设计拱轴线,算例表明三次样条插值方法确定的拱轴线能较精确地逼近拱桥的恒载压力线,从而有效地减少拱桥主拱圈的弯距及剪力。  相似文献   
16.
在对数据进行分析的基础上,运用统计方法建立超期数的分布矩阵模型,然后根据各种图书的种类和超期天数对超期原因的影响,运用了加权的思想,利用经验数据分别对不同类别和超期天数的3种原因进行加权赋值,从而得到超期原因矩阵模型。  相似文献   
17.
提出了用样条有限点法(SFPM)分析拱式结构几何非线性问题。以位移u和w作为基本未知量,采用3次B样条函数作为位移函数,从最小势能原理出发,建立了样条离散化的非线性刚度方程,推导了非线性刚度矩阵的精确显式。  相似文献   
18.
小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性.  相似文献   
19.
基于ABAQUS子模型算法的花键连接抗侧滚扭杆有限元分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
采用ABAQUS软件模拟计算了花键连接抗侧滚扭杆的受力情况。计算结果与试验结果对比表明此方法正确可靠。采用子模型的方法进一步得到花键的局部应力分布,结果表明简化整体模型的接触关系可以降低仿真分析的计算花费,提高分析效率,且子模型方法解决了网格数量太大、计算时间长以及收敛性差的问题。计算结果可为疲劳分析提供有力支持,并为扭杆系统疲劳失效模式提取提供一定帮助。  相似文献   
20.
弹性地基板自由振动的样条函数解   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
本文提出一种用样条函数分析弹性地基板自由振动的新方法。按。‘er恤方法导出弹性地羞板系统翻率方程的标准形式,避免了求解二次特征值间题.本法程序简单,非常适合于徽机计算。数据准备工作量及方程阶次均明显少于其他方法。数值算例表明,本文方法是经济而且有效的.’   相似文献   
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