失效测点影响下极地船舶结构冰载荷的有效识别方法

来源 :工程力学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:LEADERGYF
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
冰载荷是极地船舶在冰区航行时受到的一种极端环境载荷,而对船体结构的现场监测是研究冰载荷的重要途径。一般通过在船体结构上安装应变传感器直接测量冰载荷引起的应变响应;采用影响系数矩阵法根据应变响应反演识别冰载荷。然而当应变传感器无法正常工作时,识别结果的准确性将难以得到保障。通过对典型极地船舶舷侧板架结构的有限元分析,研究了测点失效对识别结果的影响。基于对“天恩号”多用途冰级船实测应变数据以及典型极地船舶舷侧板架结构有限元应变数据的深入分析,确定了测点应变的空间分布规律,并进一步提出了失效测点影响下基于最小二
其他文献
为降低大型地震模拟振动台试验时所引起的振动对振动台实验室以及周边建筑结构内的机床以及精密仪器的影响,提高结构内人员的舒适度,建立了一种频率相关的半主动控制三维隔振楼板系统。提出了一种基于楼板输入加速度主频的on-off半主动控制方法以及相应的频率在线检测方法,开展了振动台试验,进行了正弦波与地震动引起振动的加载。试验结果表明:所提出的频率在线检测方法可以快速有效地检测输入振动波的主频,根据此频率进行的半主动控制可以有效降低楼板的振动响应。为了提高控制效果,实际应用中应尽量降低磁流变阻尼器在低阻尼力模式时的
吊弦是高铁接触网系统的主要部件,容易发生断裂和松弛,直接威胁行车安全.在脉动风和受电弓同时作用下,安装于承力索和接触线上的加速度传感器所获取的加速度信号特征比较明显,应用LSTM网络模型,吊弦断裂和松弛故障容易检测.本文针对仅脉动风作用下,加速度信号特征微弱,吊弦故障难以检测问题,利用卷积神经网络强大的特征提取能力和循环神经网络的时序表达能力,同时引进注意力机制,建立CNN-LSTM和CNN-LSTM-Attention融合网络模型,并在网络训练过程中使用贝叶斯优化方法进行超参数选择.实验结果表明,相比L