【摘 要】
:
分离式双箱梁因其优越的颤振稳定性,被广泛运用于大跨径桥梁设计中,但其涡振性能不佳。目前较为缺乏能够有效抑制分离式双箱梁涡振的措施,本文采取风洞试验以及数值模拟的手段,对分离式双箱梁涡振特性以及抑振措施进行研究,并提出了双下中央稳定板的新型涡振抑制措施。具体研究内容如下:对具有扭转涡振的分离式双箱梁断面在不同状态下进行测压、测振试验,得到了不同状态下分离式双箱梁的表面平均压力系数以及表面压力卓越频率
【基金项目】
:
国家自然科学基金青年项目(编号:51808053); 国家自然科学基金面上项目(编号:51978077);
论文部分内容阅读
分离式双箱梁因其优越的颤振稳定性,被广泛运用于大跨径桥梁设计中,但其涡振性能不佳。目前较为缺乏能够有效抑制分离式双箱梁涡振的措施,本文采取风洞试验以及数值模拟的手段,对分离式双箱梁涡振特性以及抑振措施进行研究,并提出了双下中央稳定板的新型涡振抑制措施。具体研究内容如下:对具有扭转涡振的分离式双箱梁断面在不同状态下进行测压、测振试验,得到了不同状态下分离式双箱梁的表面平均压力系数以及表面压力卓越频率的分布特征。通过对表面平均压力系数进行分析,发现在约束状态的不同风速下,分离式双箱梁各区域表面平均压力系数随风速变化趋势不一致,而在自由状态下涡振锁定区间内,表面平均压力系数主要受涡振阶段影响,其随风速变化趋势呈现出较高的一致性;通过对表面压力卓越频率分布进行分析,发现空隙周围的涡脱作用是分离式双箱梁涡振的必要条件,涡振锁定区间的各个阶段伴随着涡脱作用影响范围的逐步缩小,当风速提高时,涡脱作用范围逐渐收缩至空隙附近,当风速继续提高,空隙附近表面压力卓越频率上升,涡振现象消失。对不同质量参数与阻尼参数的分离式双箱梁进行测振试验,得到了分离式双箱梁涡振最大振幅随质量及阻尼参数的变化关系,发现不同涡振区间的最大振幅对Sc数的敏感程度不同,高风速区间的涡振最大振幅对Sc数更加敏感。通过对分离式双箱梁各气动外形下进行测振试验并采用数值模拟的手段得到时均流线图,发现时均流线图中旋涡的分布位置与分离式双箱梁的涡振性能存在对应关系。根据流场分析,得到了一个涡脱周期内旋涡的发展规律,上游箱尾流区旋涡在下游箱下表面附着后分离促进了分离式双箱梁涡振。提出了双下中央稳定板的涡振抑制措施。根据双下中央稳定板施加前后流场特性的差异,发现双下中央稳定板将空隙附近旋涡作用位置下移,并缩小了旋涡尺寸,削弱了上游箱尾流区涡脱对下游箱的作用。并发现双下中央稳定板存在最优高度及间距,建议双下中央稳定板间距在空隙宽度的四分之一左右,高度在梁高的三分之一至二分之一范围内取值。
其他文献
为提高船舶AIS网络通信异常数据修正效果,设计一个船舶AIS网络通信异常数据修正方法.首先对通信网络异常数据进行分析,然后采用神经网络对异常数据做了数据融合处理,最后采用小波变换方法对船舶AIS网络通信异常数据修正.仿真分析表明,此次研究的船舶AIS网络通信异常数据修正方法能够有效地将异常点恢复到原始点上,证明了所研究的修正方法的有效性.
由于低功耗电子电路过温保护应用设备无法精确测量电子电路的温度数值,致使电子电路过温保护效果较差,提出船舶电力系统低功耗电子电路过温保护方法研究.选取三极管作为低功耗电子电路温度测量器件,分析其温度测量原理,以此为基础,根据电子电路热源与温度分布情况,设置三极管位置,确定低功耗电子电路温度滞回量,制定过温保护程序,执行程序即可实现低功耗电子电路的过温保护.通过对某船舶的实验可以证明,温度滞回量约为15℃时,能够有效防止电子电路发生热振荡,证实了提出方法的实用性较好.
目前研究的海上船舶通信延迟消除方法无法对中间继电点汇聚节点搜索,搜索范围不够全面,进而导致消除效果不好.为解决上述问题,基于蚂蚁算法提出新的天气干扰下海上船舶通信延迟消除方法.通过最优算法确定最佳网络分簇大小以及最优簇从数量,以任意周期内的通信节点能量消耗为基础,确定网络通信节点通信范围半径和节点分布密度,利用最小代价多跳路为搜索目标,引入蚂蚁算法进行路径搜索,进而针对无线通信蚂蚁信息扩散和数据包发送频率实现信号延迟消除.实验结果表明,天气干扰下海上船舶通信延迟消除方法能够消除过程中能耗更小,节点无响应频
船用导航传感器干扰信号处理一直都是船舶通信领域的热点问题,当前干扰信号抑制方法由于滤波环节较为落后,导致处理后信号误码率较高,设计双边滤波技术的船用导航传感器干扰信号抑制方法.构建船用导航传感器信号模型,计算信号噪声比、干扰噪声比.使用双边滤波技术对采集到的干扰信号进行滤波处理,并使用BOC原理对其展开调制.构建仿真实验环节对此方法使用效果展开分析,实验结果表明,此方法可有效控制信号误码率,提升导航信号可靠性.
传统舰船通信网络流量估计算法输出结果与实际流量数值之间的误差较大,导致后期数据流量分析结果可信度降低.为了提升通信网络流量估计准确度,提出基于深度学习算法的舰船通信网络流量估计研究.首先,对通信网络空间中的数据流进行数据流模型建立,获得通信流量基础特征数据;然后,对其流量波动值域范围进行特征计算,以此获得深度学习样本.最后,通过深度学习算法,对样本数据进行学习,通过学习完成对流量估计系数的更新,进而提升估计精准度.通过对仿真数据的对比测试,证明提出的估计算法能够有效减小估计值与实际值之间的误差,满足适应估
舰船电子通信多代理模式优化方法通信数据发送成功率较低,导致接收数据延时过长.为了解决上述问题,应用物联网技术,研究一种新的舰船电子通信多代理模式优化方法,建立舰船通信多代理调度模型,在舰船电子通信链路上,添加一定数量的控制节点,确保控制节点与网络节点数量相同.引入物联网技术,连接舰船通信数据拓扑节点,分析舰船电子通信强度,优化舰船通信信息数据传输,分析舰船通信路径上的控制节点,实现舰船电子通信多代理模式优化.实验结果表明,应用物联网技术的舰船电子通信多代理模式优化方法可以有效提高发送成功率,减少接收数据延
舰船在执行多个作战任务时,其效能参数是评价舰船技术指标的关键依据,也是进行舰船编队协调、武器系统改进的重要依据,目前,基于数据链技术的舰船效能评估已经成为一项热点研究.本文首先介绍效能评估准则和数据链技术原理,基于此开发了一种舰船效能评估方法,并从不同效能指标对舰船在执行多任务时的效能进行了评估.
干扰信号威胁舰船主干网络的通信质量,当前干扰信号防御算法的随机噪声抑制效果不佳,容易造成去噪信号振荡,影响算法的收敛稳定性,基于小波变换设计舰船主干网络干扰信号防御算法.将信号分解为简单分量的叠加,提取干扰信号的时频特征参数.设置阈值和调节函数,利用小波变换压制信号随机噪声.在去噪信号的基础上,设计干扰信号防御算法,利用概念熵函数进行迭代,得到干扰防御的最优解.实验结果表明,本文设计算法的最差收敛误差比基于深度神经网络和基于线性约束最小功率的防御算法降低了0.081和0.028,具有较好的收敛稳定性,满足
船舶网络结构内存在多种传输过程,传输过程中修正得到的出入度存在不同的量纲,导致最终安全分析过程产生的参数泄露程度较大、生成过多的可攻击节点.针对该问题,研究深度学习理论的船舶网络安全分析方法.针对船舶网络的可靠层,利用深度学习理论搭建船舶网络信任链结构,处理结构内的信任关系,数值化网络安全度量,统一出入度数值量纲,构建数值化的安全验证关系后,完成对安全分析技术的设计.模拟搭建船舶网络环境,量化船舶网络度量值,应用基于贝叶斯的安全分析方法、基于不确定攻击图的安全分析方法以及所设计的安全分析方法进行测试.结果
在我国政府主张大力发展绿色循环经济,实现绿色低碳,构建资源节约型社会的重要背景下,“环保”的概念已经深入到各行各业,绿色理念深入人心。各行各业积极响应绿色生产,对于一些行业来说,完全选择绿色材料相对于选择非绿色材料来说成本或高,消费者偏好不同,对不同材料生产的产品需求也会有所不同。再有,供应链的协调发展离不开国家政府的支持与鼓励,政府的作用不仅是对社会民众的绿色环保消费观念的引导,同时也是对产业发