动载荷下应力强度因子的边界元计算

用Ｎａｒｄｉｎｉ－Ｂｒｅｂｂｉａ边界元法计算了动载荷下的应力强度因子，与解析解及有限元解相比较，效果较好。最后对计算结果进行了分析讨论。     

横置螺旋弹簧隔振器在冲击激励下的最大应力研究

本文研究横置螺旋弹簧隔振器简化模型在主工作方向上的有预载荷的不同初值，或幅值的上架或基础冲击激励下的最大应力及发生位置，并对隔振器弹簧进行了强度分析。     

基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制

针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,结合误差反向传播学习算法,推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法,并详细讨论其全局稳定性条件,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究.结果表明,控制器对学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,大大降低了机器人机械传动系统的磨损,且能够保证神经网络快速、稳定地学习,从而满足实时性控制的要求,具有较高的理论和实用价值.     

离子渗氮表面氮浓度的X射线分析及试验研究

本文利用X射线衍射法测定了不同离子渗氮条件下,纯铁在氨气中离子渗氮后的表面氮浓度。结果表明:提高离子渗氮电流密度及降低离子渗氮温度,表面氮浓度升高。时间和气压的变化对表面氮浓度影响不大。     

均匀流场中三维陷落腔流激振荡实验研究

针对均匀流场中,三维等高型陷落腔因分离流而产生的流激振荡问题,开展了系列的实验研究.实验过程中,主要考虑来流攻角为0时,流速变化(Re=2.06×105~1.16×106)对三维陷落腔流激振荡特性的影响.同时,分别测量了三维腔体侧壁周向及垂向流体压力,分析了腔体内稳态压力和脉动压力的周口、垂向分布规律及腔口剪切层自持振荡特性.实验结果表明:均匀流场中三维陷落腔内部压力分布复杂,且当雷诺数大于某值时腔体内稳态压力全都呈现出负压,同时腔口随边处存在着较大的脉动压力,且脉动压力随相对高度增加而减小,但腔口导边及侧面处的脉动压力随相对高度增加而增大.剪切层自持振荡频率的无量纲数St数随Re变化为一常数值,但其值略大于气流场中二维陷落腔的St数.     

外载荷作用下的船体梁极限弯矩

为了合理地预测船体梁极限弯矩,基于通用有限元系统,结合材料非线性和初始缺陷处理方法,考虑货物载荷、静水压力和水动压力等局部载荷和水平弯矩、扭转等外载荷作用,建立了一个计及外载荷效应的船体极限强度非线性有限元分析的框架.采用该文方法对Paik计算模型中受局部载荷作用的加筋板的极限强度进行了分析,计算结果表明,方法准确可靠.最后,计及外载荷作用对某型油船的极限弯矩进行了计算分析,研究表明:外载荷效应是不可忽略的,船体梁极限承载能力不仅与船体结构自身有关,还与外载荷密切相关.因此,建议根据船舶的具体装载工况分别进行船体梁极限承载能力计算.     

全非线性深水波的Green-Naghdi理论研究

全非线性深水波的数值模拟对于深海工程有着重要意义.应用二维深水G-N理论的控制方程,得到深水LevelⅢ G-N理论和Level Ⅳ G-N理论的线性解析解.采用深水Level Ⅲ和Level Ⅳ G-N理论对单色波进行数值模拟.提出适用于G-N理论的非线性造波边界条件,使用线性造波边界条件的结果与使用非线性边界条件的结果基本一致,因此可以使用线性造波边界叠加的方法来模拟不规则波.采用深水LevelⅢG-N理论模拟全非线性双色波和不规则波,并与线性解析解进行比较,结果表明使用深水LevelⅢG-N理论并配合线性造波边界条件来模拟全非线性深水不规则波是可行的.     

蓝色电泳微胶囊的制备条件对其形态的影响

以尿素和甲醛为壁材,油性蓝和TiO2纳米粒子分散在四氯乙烯中作为囊芯,通过原位聚合法制备了蓝色电泳显示微胶囊。研究了电泳微胶囊制备时的预聚和缩聚条件对微胶囊形成和产品形态的影响,并通过设计正交实验得到了最优化的预聚条件,优化条件:脲∶甲醛(摩尔比)为1∶1.75;反应温度75℃;pH值8.5;反应时间1 h,以最优化的预聚条件制备出的预聚体作为反应物进行缩聚反应制备出的蓝色电泳微胶囊内外表面光滑,囊壁透明,分散性好且形态完整。     

船舶多出口房间疏散问题研究

为了提高船舶人员疏散效率,针对船舶火灾情况下多出口房间的人员疏散,提出了结合博弈论和社会力模型的疏散优化模型.模型考虑了人员之间的相互作用、人员到出口的距离和出口大小对人员选择出口的影响,用博弈理论得出多出口条件下人员个体的最优决策路线,并对社会力模型中人员动力学进行修正,作为新模型中人员运动的动力学基础.用新模型对多出口无障碍房间进行人员疏散仿真,结果显示,上述模型可以仿真出人员在多出口房间中对出口的优化选择,并能改善基础社会力模型中存在的不足.仿真结果表明,上述模型能有效缩短人员逃离房间的时间,并能模拟多出口条件下人员疏散的场景,为规划和管理多出口房间的疏散提供参考.     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.