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1.
现代舰船的直升机起降时会通过轮胎将载荷作用于飞行甲板的板架上,这种载荷通常被称为轮印载荷。除此之外,相对于传统加筋板结构形式,I型夹层结构具有轻质、高比强度等优点,是一种可以应用于船舶飞行甲板的新型结构形式。本文针对轮印载荷局部重载和位置不确定的特点,设计了合理的试验贴片方案及加载程序,并将试验数据与理论值对比,分析误差原因,研究I型夹层板架结构的板格在四种典型位置轮印载荷作用下的静强度力学性能。试验结果表明,夹层板架结构在载荷附近测点的应力水平较大,同时其上面板沿船宽方向的弯曲应力大于沿船长方向的弯曲应力,而下面板2个方向的弯曲应力特性与上面板相反。这些结论对于I型夹层板架结构在轮印载荷下的力学性能研究具有重要意义。  相似文献   
2.
3.
为进一步明确不同类型聚氨酯预聚体对水性环氧树脂相关性能的改善效果,优选NCO-含量分别为2.0%、4.0%和5.0%的丙烷型端羟基聚醚型聚氨酯(TDI-PPG)对E-51和E-44型环氧树脂进行复合改性,制备水性聚氨酯改性环氧树脂,系统研究了两种水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能,为水性聚氨酯改性环氧树脂在道路领域的推广应用奠定基础。结果表明:根据水性聚氨酯改性环氧树脂的强度形成时间,建议采用15 d强度和伸长率对其性能进行评价;NCO-含量越高,水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能越好;聚氨酯掺量过高,拉伸强度、弯曲强度、拉拔强度均会下降,建议聚氨酯掺量不超过20%。  相似文献   
4.
为了实现对转桨水动力性能实时预报,基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先,采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型,通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算,从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构,通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究,结果表明,采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果,但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计,可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。  相似文献   
5.
6.
舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。  相似文献   
7.
针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.  相似文献   
8.
为了解决地铁小半径曲线钢轨非正常磨耗问题、延长曲线段钢轨使用寿命、保障列车运行的安全性和稳定性,通过实测分析小半径曲线钢轨型面数据的磨耗特点及其接触变化,设计出适用于小半径曲线轨道的钢轨打磨型面(Opt-60型面).建立地铁B型车动力学模型和轮轨接触有限元模型,分别对不同打磨型面在整个维护周期内的钢轨性能进行仿真计算.计算结果表明:相对于CN60打磨型面,Opt-60型面的打磨量减小了 44.2%,打磨深度减小了 0.646 mm;在维护周期内Opt-60型面的轮轨横向力和脱轨系数都有明显改善,安全系数有所提升,且横向平稳系数与垂向平稳性系数均得到提高;在一定列车通过量下,Opt-60型面的轮轨接触面积比CN60打磨型面的轮轨接触面积大14.63%~27.13%,接触应力减小19.27%~27.97%.计算结果已明显表明,Opt-60型面能有效减缓钢轨磨耗、抑制钢轨疲劳,还能提高列车运行的安全性和平稳性,优化了列车的动力学性能.  相似文献   
9.
洋山深水港是世界最大的海岛型人工深水港,也是上海国际航运中心建设的战略和枢纽型工程。洋山四期工程于2014年12月开工建设,是洋山深水港的重要组成部分,该码头总用地面积223万m^2,泊位长2 800 m,其中集装箱码头岸线2 350 m,共建设7个15万吨级集装箱泊位,是目前全球一次性建成规模最大的自动化集装箱码头。  相似文献   
10.
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