深水海底管道悬跨涡激振动响应研究

在目前为止海底输油(气)管线是我们国家的生命线工程,所以它的安全发展对于我国的海洋石油开采和国家经济发展有着很重要的关系。因为海洋的条件环境是非常复杂的,在海流、波浪等条件下一起联合作用下再加上管线自身变形就会产生管跨。海水流经管跨的时侯有时候产生的周期性的涡旋发放也就是涡激振动。管跨的疲劳振动、涡激共振是引起管跨段失效的主要原因,现在对海洋资源的开发已经进入深水区域。因此,十分有必要进行对深水海底管道的涡激振动疲劳失效进行分析和研究。     

基于表面吸气的矩形截面涡激振动抑制及机理研究

随着桥梁跨度的增加,其风致振动问题逐渐凸显,发展简单、有效的风振控制措施对于保障桥梁结构的安全具有重要意义.将桥梁断面简化为矩形,通过数值模拟研究了侧表面双气孔吸气对矩形截面的涡激振动的抑制作用.研究表明：无量纲吸气流量是影响涡激振动抑制效果的决定性因素.当无量纲吸气流量■时,表面吸气对涡激振动的抑制效果达到最佳,矩形断面的振动幅值减小了99.73%,升力系数均方根值减小了90.37%,阻力系数平均值减小了32.55%.当■时,矩形截面的振动幅值仍然被有效地抑制,但吸气流量过大,侧表面上的边界层厚度变小,边界层内的剪切效应变强,引起背风面尾流旋涡的增强,最终导致矩形截面升、阻力系数的增加.     

细长圆柱体涡激振动行波动力学特征的实验研究

通过实验研究给出了细长圆柱体涡激振动行波的动力学特征.实验是在拖曳水池中进行.为了能在拖曳水池宽度有限的情况下出现行波,采用实验模型为0.006m直径、3.31m长度的铝管,模型长径比超过了500.拖车拖动模型以最高1.5m/s的速度在水槽中行进.模型一端采用2.5kg的砝码来提供端部张力.给出了评估行波在整个振动波中所占比例的方法.该方法采用行波圆来拟合模型空间振幅的分布.实验结果显示,在给定的拖车速度范围内,出现了行波振动,并且当拖曳速度达到0.9m/s时,行波现象非常显著.实验结果给出了振动波随拖曳速度变化的规律,得到了行波比随流速的变化规律.实验中观察到了低阶模态下的行波传播,这超出了已有行波判据限定的范围.通过实验数据的观察和理论分析,给出一种新的行波产生方式.     

涡激振动行波动力学特征的数值模拟

采用数值模拟分析了水中大长径比结构物涡激振动行波动力学特征,以及水动力学阻尼和模型初始张力对于行波动力学特征的影响.数值模拟模型采用改进的尾流振子模型,该模型考虑了涡激振动横向运动和顺流向运动之间的耦合,考虑了张力沿模型长度的变化和流体的耗散.给出了用于评估行波在整个振动波中所占比例的方法,该方法采用行波椭圆来定量表征行波所占的比例,即行波比.数值模拟结果显示,行波比总体上呈现随流速增加的趋势,但在模态阶数变化的临界流速上突然降低.水动力学阻尼显著影响着行波比,阻尼比越大,行波比越大,行波对于整个振动波的贡献就越大.不同张力情况下,行波比突然下降的临界速度不同.初始张力影响模型的固有频率,影响模态阶数发生转变的流速,从而影响了行波比突然下降的临界流速.     

圆柱单自由度和双自由度涡激振动特性研究

对圆柱绕流的涡激振动过程进行了数值模拟，研究了单、双自由度下涡激振动的力学特性、振幅特性、频谱特性，探讨了单、双自由度的适用条件。结果表明，单自由度条件下，随着约化速度的增加，阻力系数时均值先增大后减小，升力系数幅值先增大后减小再增大，且进入和离开“锁定”区间时二者均会产生波动。双自由度条件下，横向与流向无量纲振幅均随雷诺数的增大先增大后减小。低质量比时，流向振动的影响不可忽略，而高质量比时，可忽略流向振动的影响。     

圆柱单自由度和双自由度涡激振动特性研究

对圆柱绕流的涡激振动过程进行了数值模拟,研究了单、双自由度下涡激振动的力学特性、振幅特性、频谱特性,探讨了单、双自由度的适用条件.结果表明,单自由度条件下,随着约化速度的增加,阻力系数时均值先增大后减小,升力系数幅值先增大后减小再增大,且进入和离开“锁定”区间时二者均会产生波动.双自由度条件下,横向与流向无量纲振幅均随雷诺数的增大先增大后减小.低质量比时,流向振动的影响不可忽略,而高质量比时,可忽略流向振动的影响.     

一种隔水管涡激振动检测新算法

涡激振动(Vortex induced Vibration,VIV)是导致深水隔水管疲劳的主要诱因,振动位移或位移均方根是隔水管VIV监测的主要参数;针对VIV检测问题,提出了基于自相关矩阵分解的VIV频率和位移检测算法;给出了隔水管VIV检测模型,利用自相关矩阵分解算法检测出信号的频率以及相应的振幅,然后重构隔水管VIV响应位移的时间历程,得出位移或者均方根;仿真结果表明:与现有的Welch位移检测算法相比,基于自相关矩阵分解的VIV检测算法具有精度高,适用性广,实用性强等特点。     

基于小波变换和神经网络的PCB检测

小渡变换是空间、时间和频率的局域变换,它能通过伸缩和平移等运算对覆盖整个频域的信号逐步进行多尺度细化分析.人工神经网络以其独特的非线性、非凸性、自适应性和处理各种信息的能力.广泛应用于工业领域.本文将小波变换快速算法在图像处理领域中表现出的多尺度分析与BP神经网络算法相结合.运用于电子工业检测系统中.提出对印制电路板PCB进行边缘检测、缺陷分类的方法.     

基于有限元的轮胎自激振动时频分析

研究汽车轮胎减少磨损,延长使用寿命的问题,轮胎多边形磨损与胎面质量块的侧向自激振动密切相关.了解产生自激振动的速度区间以及胎面与地面的摩擦状态就显得十分重要.因此建立了轮胎一地面系统的理论模型,引入符合轮胎橡胶摩擦规律的摩擦曲线.运用有限元软件,建立子轮胎与地面有限元模型,导入上述摩擦曲线,分析了位移时间历程和位移速度相平面图,发现了容易产生自激振动的速度区间.选择三种特征车速进行仿真.结果证明通过研究可以减少轮胎的磨损量,延长寿命,为今后轮胎多边形磨损正确建模有参考价值.     

基于小波和余弦变换的神经网络人脸识别法

提出了利用小波变换和余弦变换与 BP 神经网络相结合的人脸识别方法。将人脸图像归一化后进行小波变换,再用余弦变换对低频信号提取特征向量,达到降维和去除干扰的目的,并把特征向量送进 BP 神经网络训练。识别时,对人脸图像进行相同的变换后,送入神经网络进行辨别。实验结果表明,该算法优于传统的人脸识别法。     

基于小波神经网络监测刀具状态的研究

针对切削过程中振动信号和AE信号的特点，提出一种基于小波分析和BP神经网络的刀具磨损监测系统。该系统能融合振动和AE信号的特征，描述信号特征与刀具状态的非线性关系，以此识别刀具状态。试验表明基于小波神经网络的刀具磨损状态监剩系统是有效的。     

基于支持向量机的纹理识别方法研究

支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,具有较好的推广性能和较高的分类准确率,研究了将支持向量机理论用于纹理分类识别的方法,实验结果表明,该方法比传统的基于BP神经网络的识别方法识别准确率高。     

一种基于Gabor小波的驾驶员眼部状态识别方法的研究

近年来，由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故逐年递增，所以有必要规范驾驶员的行为．由于驾驶员的疲劳状态可由眼睛状态表达出来，为了对眼睛状态进行有效监测，介绍了一种在车辆上安装CCD监测驾驶员行为的新方法，并介绍了一种采用计算机视觉对驾驶员的眼睛状态进行识别的技术方法．该方法是根据驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别的这一特点，提出的一种利用Gabor小波提取眼角处的纹理走向特征值，并将由所有特征值组成的特征矢量作为三层神经网络的输入，以输出对应3种不同精神状态的眼部状态的识别方法．试验结果表明，该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部状态．     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

桥梁状态检测与智能网络故障诊断系统的研究

桥梁的设计、施工工艺和所用原材料的质量决定了桥梁的使用效能和年限。如果设计、施工工艺或是原材料存在不足,桥梁的结构便会有先天不足,可能产生连锁反应导致局部损坏或是使用危险,因此需要对桥梁状态进行故障诊断。该文首先对桥梁状态检测进行初步研究,然后用检测获得的参数运用于BP神经网络对桥梁的综合质量进行初步诊断并对其发展趋势作出预测。     

改进的小波神经网络在桥梁损伤中的预测研究

提出基于BP算法的小波神经网络改进算法。仿真结果表明它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力。该算法成功应用于桥梁损伤预测,具有广泛的应用前景。     

采用人工神经网络求解薄板的自由振动问题

本文提出利用神经网络的非线性表示能力求解薄板的自由振动问题,分析了标准的ＢＰ算法及多种改进措施,采用动量法和自适应调整学习率的ＢＰ算法求解,比较几种计算方法的计算结果,表明采用人工神经网络计算薄板自由振动问题方法可行,结果令人满意