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1.
自主水下航行器(AUV)在海洋资源勘探与开发中发挥着重要作用,安全性作为其研究的重要内容与关键技术,关乎着水下任务能否顺利完成并安全返回;为进一步加强AUV在水下应对故障及危险的处理能力,依托实体AUV,设计一套安全抛载系统;该系统基于ARM Cortex—M4处理器,搭建抛载电路,使其不仅能够响应程序预先设定的抛载指令,还能根据一些突发或紧急情况,自动触发抛载动作,如:系统掉电、死机或漏水等;最后通过岸上模拟实验与真实水下实验,测得对10 kg抛载块进行抛载测试的准确执行率达100%,且抛载系统功耗为2.8 W;此外,对抛载系统进行了耐压测试,压力测量装置显示,在10 MPa压力范围内,该系统仍能正常可靠工作,其耐压性得到有效验证,符合总体设计要求. 相似文献
2.
建立与真实状态相近的初始渗流场是正确分析边坡降雨入渗的重要前提。鉴于目前FLAC3D中的饱和-非饱和渗流场初始化方法寥寥无几,提出并详细介绍了饱和-非饱和渗流场初始化的设置方法。根据5种分布形式的基质吸力,按照其基质吸力线性分布和非线性分布规律提出了2种对应的初始化方法:对于线性分布的基质吸力运用MIDAS建模和FLAC3D内置FISH语言进行渗流场初始化设置;对于非线性分布的基质吸力,用函数来表示其复杂几何形态的地下水位面具有一定的难度,不适合大面积推广应用,将地下水位面简化成一平面后,可利用FISH语言编程进行渗流场初始化设置。通过与常规渗流场初始化方法的计算结果对比,初始渗流场对边坡降雨入渗最终计算结果有较大影响,初始渗流场与真实状态越相近,其计算精度越高。 相似文献
3.
目的解决三甘醇工艺脱水效率降低及能耗偏高等问题,对操作参数进行优化。方法采用灵敏度分析法和响应曲面法对运行参数进行优化。①采用灵敏度分析法选出富液进塔温度、重沸器温度、TEG贫液循环量、汽提气体积流量作为因素变量,以干气水露点和运行费用为响应值,通过HYSYS软件模拟计算25组试验数据;②采用响应曲面法进行分析和优化。结果富液进塔温度和汽提气体积流量间的交互作用对干气水露点影响最显著,富液进塔温度和TEG贫液循环量间的交互作用对运行费用影响最显著,优化后的最佳工艺参数为:富液进塔温度144.28℃、重沸器温度205.4℃、TEG贫液循环量4 m^(3)/h、汽提气体积流量24.96 m^(3)/h。在干气水露点满足外输要求和天然气处理量为300×10^(4) m^(3)/d的情况下,运行费用可降低69.33万元/年。结论响应面法可为指导现场运行参数优化提供理论基础。 相似文献
4.
金属-复合材料混合接头广泛存在于航空、船舶及汽车等领域,具有凹槽形貌的共固化金属-复合材料接头可保持复合材料结构的完整性和纤维的连续性。在被连接金属表面设计了±45°凹槽,评估了表面形貌对钢-玻璃纤维增强树脂复合材料(GFRP)接头胶接性能的影响,设计了单搭接拉伸剪切试验,验证胶接接头的剪切性能;在模拟中引入随机Weibull分布,定义内聚单元材料参数,结合矢量化用户材料(Vectorized user material,VUMAT)子程序模拟了接头的渐进失效过程,并建立±45°凹槽结构的代表性体积单元(Representative volume element,RVE)模型,分析了凹槽宽度和深度等参数对胶接接头的性能影响。研究表明,±45°凹槽结构可以显著提高钢-GFRP胶接接头的剪切强度,数值模拟强度和破坏模式与试验吻合;凹槽深度和宽度对结构胶接性能的影响显著,本文可为金属-复合材料接头的设计提供参考。 相似文献
5.
运用Chemkin程序和GRI-Mech3.0机理,对入射激波诱导下矿井乏风瓦斯点火延迟时间进行数值模拟.首先,根据乏风瓦斯燃烧基元反应敏感性分析,定义CH,峰值出现的时刻为乏风瓦斯的点火延迟时间,然后分别研究瓦斯体积分数、入射激波速度、乏风瓦斯初始温度、初始压力对点火延迟时间的影响.研究结果表明,入射激波速度、乏风瓦斯初始温度、初始压力的增加均会使燃烧温度增加,CH3峰值增加,点火延迟时间缩短,其中入射激波速度的增加缩短点火延迟时间的效果最为显著,乏风瓦斯体积分数变化(0.1%-1.0%)对点火延迟时间的影响较小. 相似文献
6.
7.
8.
9.
为充分融合高光谱遥感图像空间域和频率域的特征信息,提出了一种综合多尺度Gabor和LPQ特征的空谱融合遥感地物识别模型(Ms_GLPQ)。首先,在空间域上利用Gabor滤波器组,提取出遥感图像各类地物多尺度、多方向的空间邻域特征信息,以描述图像的边缘和纹理等空间结构信息;其次,在频率域上将局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)算子应用于高光谱遥感图像,提取出高光谱图像的多尺度频域纹理特征,获得图像的相位不变特征描述;然后针对其中特征冗余的问题采用主成分分析(PCA)算法进行降维,再将空间域、频率域的特征进行特征融合,获得了能充分描述图像信息的特征向量;最后采用基于提升树的机器学习分类器(XGBoost、CatBoost等)进行识别。在Indian Pines、Salinas和茶树等高光谱遥感数据集上进行学习与分类测试,准确率分别为85.88%、94.42%和92.61%。实验结果表明:与传统方法相比,Ms_GLPQ模型能够提取小比例样本图像中的有效特征,取得了区分性更强的多特征区域描述子,且在采用提升树模型进行分类时效果更优,得到了比常用分类器更高的识... 相似文献
10.