西非铝矾土进口海运供应链风险评估

在分析从西非到我国终端客户的铝钒土进口海运供应链(Bauxit Import Maritime Supply Chain,BIMSC)内部和外部影响因素的基础上,采用故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)和模糊贝叶斯网络(Fuzzy Bayesian Network,FBN)相结合的方法,建立BIMSC风险评估方法的概念框架。采用FMEA辨识潜在的失效模式,并剖析失效原因和后果;根据失效模式潜在的因果关系建立贝叶斯网络;利用三角模糊数处理表征风险参数的不确定性,评估BIMSC风险水平,并进行敏感性分析,确定风险因子排序。研究结果表明,港口操作中的违规操作、违规指挥、货物易流态化和安全管理问题是主要的风险因素。     

钢桥塔与塔吊联合体系风荷载效应研究

施工阶段的钢桥塔属于典型的高柔结构,由于缺乏缆索的支撑作用,其低刚度可能会引起过大的结构位移响应。针对带塔吊钢桥塔联合体系静风荷载及响应,比较了《公路桥梁抗风设计规范》、《起重机设计规范》所提供的计算方法和计算流体力学(CFD)虚拟风洞技术的计算结果。通过对比可知,与CFD数值的计算结果相比,按照规范计算的联合体系部分位移响应极值偏于不安全;布置在钢桥塔顺桥向方向的塔吊,对桥塔顺桥向风荷载有一定的放大影响;根据CFD计算结果,可以得出风向对联合体系风荷载存在明显的影响。     

ROV attitude control based on multi-motor cooperative propulsion北大核心CSCD

[目的]为了提高遥控水下航行器(ROV)在复杂水下环境中的姿态控制性能,开展多电机协同推进的ROV姿态控制研究。[方法]首先,针对多电机系统的结构和算法,分别提出一种基于PID速度补偿器的偏差耦合结构和一种新型非奇异终端滑模控制(SMC)算法,并设计一种新颖的基于多电机协同推进的ROV姿态控制方法;然后,建立ROV的运动学和动力学模型,开展推进器组推力建模分析、解耦简化ROV动力学模型研究;最后,设计一种ROV滑模姿态控制器。[结果]仿真结果表明,所提的结构和算法可提高多电机系统的抗干扰性、同步性和快速响应能力,进而提高ROV姿态控制系统的稳定性与鲁棒性。[结论]所提方法可为ROV姿态控制提供一种新的可用方案。     

铁路桥梁BIM程序的设计与实现

针对桥梁工程设计的特点,自主开发一款具有二维交互设计,及三维显示功能的铁路桥梁BIM设计程序。阐述了在建筑信息模型(BIM)模式下桥梁程序开发不易完全抛弃二维设计视图及传统设计的理念。着重介绍了该程序的MVC框架、桥梁设计功能,以及在二维、三维显示视口开发中所使用的OPENGL VBO、四叉树空间索引等技术。通过工程项目应用,表明该程序具备BIM铁路桥梁方案设计功能,三维场景直观生动,并且结合二维视图辅助,使用户能够直接、实时地掌握桥梁结构高程、尺寸等数据,更好地帮助决策合理的桥梁方案。     

船舶航行器活塞式发动机效率优化分析与研究

为解决船舶航行器活塞式发动机效率较低的不足,提出了航行器活塞式发动机效率优化分析与研究。基于航行器活塞式发动机的充气方式优化,提高航行器活塞式发动机的热效率,降低发动机机械运行阻力实现运转高速化,完成了航行器活塞式发动机效率优化。试验数据表明,提出的优化方法,较未进行优化的船舶航行器活塞式发动机,发动机效率提升8.25%,适合船舶航行器使用。     

FPSO内孤立波载荷实验观测及理论预报模型研究

利用大型密度分层水槽开展了下凹型内孤立波作用在FPSO上的载荷特性系列实验;并依据实验工况,考虑KdV、eKdV和MCC内孤立波理论的适用性条件,数值研究了FPSO内孤立波载荷成分构成;基于实验结果和载荷成分构成,建立了FPSO内孤立波载荷的理论预报模型.研究表明:FPSO内孤立波水平载荷由粘性力和Froude-Krylov力组成,而垂向载荷主要为垂向Froude-Krylov力;Froude-Krylov力可通过动压力沿FPSO浮体湿表面积分得到,粘性力则通过经实验回归的摩擦系数Cf、形状修正因数K乘以内孤立波诱导水质点切向速度沿FPSO浮体湿表面积分得到.系列实验结果得出:摩擦系数Cf和形状修正因数K与雷诺数Re、KC数和流体层深度比h1/h有关;摩擦系数与Re呈自然对数关系;而形状修正因数K与KC数呈幂函数关系.理论预报模型预报的水平载荷、垂向载荷结果均与系列实验和数值结果吻合较好,并且发现随着内孤立波振幅的增加,载荷幅值近乎线性增加,而且上层流体深度对水平力幅值有明显的影响.     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.