【摘 要】
:
为研究不同因素对航行船舶船行波中系泊船舶的运动响应及受力的影响,采用物模试验对不同船型、水深、航行间距及航行速度条件下系泊船舶的受力、运动响应、系泊力等进行测量以分析多因素对航行船舶船行波中系泊船舶的影响规律.研究结果表明:系泊船的运动响应及受力总体上随着航速的增大而增大,随着水深和航行间距的增大而减小,高速船航行产生的船行波对系泊船舶影响更为显著.
【机 构】
:
武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉 430063;武汉理工大学船海与能源动力工程学院 武汉 430063
【出 处】
:
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
论文部分内容阅读
为研究不同因素对航行船舶船行波中系泊船舶的运动响应及受力的影响,采用物模试验对不同船型、水深、航行间距及航行速度条件下系泊船舶的受力、运动响应、系泊力等进行测量以分析多因素对航行船舶船行波中系泊船舶的影响规律.研究结果表明:系泊船的运动响应及受力总体上随着航速的增大而增大,随着水深和航行间距的增大而减小,高速船航行产生的船行波对系泊船舶影响更为显著.
其他文献
针对突发事件下交叉口可能出现不同方向上多辆应急车辆竞争绿灯相位的情况,文中提出了一种基于深度强化学习的应急车辆信号优先控制方法,通过构造应急车辆状态表示与设计相应的奖励函数,不需要对交叉口进行复杂建模,直接将实时的交通情况作为输入,根据不同的交通状况下交叉口信号控制反馈的结果,不停迭代,动态调整交通信号,从而满足应急车辆的优先通行并尽量保证其他社会车辆因此增加的延误能足够小.基于SUMO的仿真实验表明,在多辆应急车可能同时到达交叉口的情况下,该方法与感应优先控制相比能够降低60% 左右的应急车辆延误,并能
作为空天地一体化信息网络的重要组成部分,低轨卫星通信技术是新一代通信领域研究的热点。在低轨卫星传输环境中,信道衰落将直接影响通信系统性能的好坏。通过构建信道模型可以描述真实的信道特性,因而能够为系统设计及优化提供前提条件。在低轨卫星信道建模中,由于低轨卫星信道具有多普勒效应极其显著、卫星仰角以及地面接收环境连续变化、多径衰落动态性强等特点,多普勒功率谱建模将面临模型表征准确度低以及模型参数拟合误差
文中以船用6S46MC-C型柴油机为主机,在Matlab/Simulink环境中建立带有SCR系统的仿真模型;为模拟SCR系统内部的化学反应,模型基于Langmuir-Hinshelwood反应速率表达式进行一维建模,研究了SCR系统对二冲程柴油机热负荷特性的影响.结果表明:在稳态和瞬态仿真中,对比排气总管后无SCR系统和含未堵塞SCR系统两种工况,柴油机运行参数未有明显差异;但在SCR系统堵塞工况下,柴油机热负荷显著增加,尤其在低负载下需要启动鼓风机.
经典绿波协调控制适用于交叉口及路段流量相似且路口数量较少的情形,无法适应现在复杂交通情景.基于绿波带宽和关联度对城市干道进行子区划分,将拥堵和畅通路段分段进行绿波控制,并利用集合运算的方法建立控制模型协调相邻分段绿波.以此来对不同交通特征路段和交叉口实施不同特性绿波控制,达到精准化绿波控制.以桂林市中山路为例进行VISSIM仿真,结果表明:该分段绿波协调控制模型与经典绿波控制模型相比能显著降低系统延误时间和停车次数,提高了整体交通服务水平.
针对中厚板多层多道焊残余应力复杂且难以预测的问题,采用热-弹-塑性有限元分析方法,结合试验测试,研究了双面双弧对接焊接头的残余应力的幅值与分布,阐述了双面双弧多道焊对接接头残余应力的生成及演变过程.结果表明:模拟得到的对接接头残余应力与试验结果具有良好的一致性,验证了热-弹-塑性有限元分析的准确性.双面双弧焊对接接头焊缝区的残余应力沿板厚中心线与焊缝中心线呈对称分布.纵向残余应力最大值出现在盖面焊处,最大值为518 M Pa,接近焊接材料的屈服极限(525 M Pa),横向残余应力沿厚度方向呈现明显的拉-
相较于厚板而言,薄板焊接试件由于自身弯曲刚度较低,焊接热输入会使其产生焊接初始变形.初始变形的存在会使得焊接结构产生二次弯曲效应,在焊趾处产生较大的应力集中,严重影响薄板焊接试件的疲劳强度.考虑薄板焊接初始变形和几何非线性的影响,推导了焊接十字形试件焊趾处的应力放大系数公式,将公式结果与规范、非线性有限元结果进行对比,验证公式的准确性.并基于切口应力方法,将规范公式和修正公式分别运用到典型船用薄板焊接接头的疲劳评估中.
低轨卫星通信与地面5G移动通信的融合是未来通信网络发展的重要方向之一。同时,随着低频段可用频谱资源的逐步耗尽,卫星通信也在逐步向高频毫米波频段发展。由于低轨卫星具有很高的运动速度,在高频段通信场景下,多普勒频偏将高达700kHz,是同频5G地面高速移动场景下多普勒频偏的几十倍。大多普勒频偏会严重破坏正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,
基于波浪与船舶运动响应的因果关系,采用LSTM神经网络模型建立了随机波高历时与船舶横摇运动历时的映射关系,基于波高历时数据实现对船舶横摇运动的极短期预报.利用DT-MB5415舰船在三、四、五级横浪作用下横摇运动势流理论计算数据,进行LSTM模型的训练和预测,验证了方法的可行性.不同提前时长条件下船舶横摇预报结果分析表明,与基于船舶横摇输入数据的模型相比,基于波高数据输入的模型在四级和五级海况下预报精度均有改善,特别是在五级海况下预报精度有大幅提高,均方根误差和最大绝对误差降幅均在40% 以上.
在这个信息网络的时代,越来越多的恶意软件对安全构成了严重的威胁。如何及时有效地检测恶意软件攻击变得尤为重要。由于其严重损坏并威胁到Internet和计算设备的安全,几十年来,恶意软件检测已引起反恶意软件行业和研究人员的关注。日益复杂的恶意软件需要新的防御技术来检测和打击新奇的攻击和威胁。人工智能、深度学习也为Windows恶意软件检测提供了新的技术。但现有的检测技术仍然存在一些问题:1)对PE文件
近三十年来,我国物流业快速发展,市场规模跃居全球第一,成为支撑我国经济发展的重要产业。随着发展规模的快速扩大,我国物流能力有了极大提升,而电子商务的快速发展也促进了我国物流业多元化发展格局的形成。但与此同时,我国物流业依旧存在智能化、信息化程度低,创新能力弱,国际化水平较低的问题。党的十九大为我国经济发展提出高质量发展新要求,而作为国民经济的重要组成部分,物流业高质量发展是推动经济高质量发展不可或