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1.
为探索爆炸载荷下舱内夹芯复合结构的动态响应特性与防护效能,采用小尺度舱室结构模型实验,结合有限元数值分析,开展了不同爆炸距离下舱内双层泡沫铝夹芯结构的动响应特性和变形模式研究。分析了不同爆距下舱内爆炸载荷的作用过程和时空分布特性,讨论了在初始冲击波、初始冲击波叠加各壁面二次反射波和舱内爆炸准静态压力3种载荷下泡沫铝夹芯结构的变形模式。爆炸载荷下舱室壁板承受的载荷依次为初始冲击波、各壁面二次反射波和准静态气压。炸药在靠近舱室一端处起爆时,初始冲击波在近端壁的局部效应明显,在远端壁的作用范围更大,与舱室中心爆炸相比,其爆轰产物波动次数更少。泡沫铝夹芯结构的变形过程可分为泡沫芯层压缩、局部凸起变形和整体挠曲变形3个阶段,对应迎爆面板局部凸起叠加整体挠曲大变形、局部凸起叠加整体挠曲大变形和整体挠曲大变形3种变形模式。 相似文献
2.
水下偏振成像技术是目前水下成像研究的热点,由于自然光在水中衰减大,水下成像系统多采用主动照明方式。针对分焦平面偏振成像系统中偏振照明光源与偏振探测像元偏振方向不匹配引起采集图像偏振信息存在的偏差,进而影响目标图像增强质量的问题,提出了一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法。阐述了偏振光源的标定原理,然后给出偏振光源标定的实施步骤,最后采用偏振去雾算法和图像质量评价方法对标定前后的水下目标图像进行了图像增强和图像质量评价。评价结果表明,标定后的增强图像质量优于未标定的增强图像质量,平均梯度最大提升了2.48倍。该标定方法简单有效,实用性强,适用于分焦平面偏振成像系统偏振光源标定。 相似文献
3.
采用将电磁作动器集成至气囊隔振器内部的方式能够很好地实现宽频隔振与线谱控制,但由于气囊内的空间有限,作动器在有限的空间内其体积要尽可能小的同时,还要输出足够大的主动控制力,这对主动控制用大输出力电磁作动器的优化设计提出了更高的要求。建立了电磁作动器的理论模型与漏磁模型;采用ANSYS有限元软件中的优化模块对电磁作动器进行了优化设计,并获得了符合结构尺寸与主动控制输出力要求的作动器;分析了电磁作动器的可控输出力与最大磁饱和密度随电流变化的关系。仿真结果表明,设计的电磁作动器在满足空间尺寸的前提下,通入6A交变电流时其输出的主动控制力能够达到646N,满足设计指标,有助于作动器的研制。 相似文献
4.
现有考核评价方式侧重期末考试而忽略过程考核,结合材料力学课程,探索一套注重过程考核的评价体系,综合评价学生对本课程的掌握程度,即将期末考试成绩在总评中的占比由70%降低至50%,平时作业、随堂测验、模块测验、实验考核和案例分析成绩各占比10%。新评价方式更加注重对学生学习过程的考核,使学生在整个课程学习过程中保持高度紧张感,提高学习的时效性和目的性,进而提高学生学习材料力学的热情和材料力学课堂教学效果。 相似文献
5.
7.
有效估计阵形是提高机动条件下拖线阵声呐探测性能的关键,流体力学类阵形估计方法稳定性和可靠性欠佳,导致其难以应用于工程实际,该文针对此问题提出一种基于拖线阵运动特性的阵形估计方法。利用稳态振荡响应公式计算拖船回转机动时拖线阵稳态阵形特性,将转向机动过程中阵上各点运动状态划分为若干阶段,进而依据偏微分方程特征线理论计算各阶段的分界时刻,探究阵上相邻两点的沿阵切线方向差变化规律,最后通过计算当前阵上各点的沿阵方向实现阵形估计。计算机仿真和海上实验数据验证表明算法可行且有效,与传统的流体力学类阵形估计方法相比具有更高的稳定性和更好的工程应用前景。 相似文献
8.
对船舶柴油机而言,润滑油常受到冷却液的污染,引起润滑油劣化变质,从而导致其功能失效。冷却液的主要成分是水、乙二醇及少量的防腐蚀、抗穴蚀、消泡沫等添加剂。将拉曼光谱用于检测润滑油被冷却液污染的浓度,是一种针对复杂混合物的拉曼光谱检测问题,单个拉曼峰强度的定量分析方法无法满足浓度的定量检测。为此,将拉曼光谱分析和LSTM神经网络数据挖掘方法应用于检测润滑油冷却液污染的浓度。在实验室条件下,配制了冷却液污染浓度为2%,1.5%,1%,0.5%,0.25%和0%的柴油机润滑油油样,对每个油样取样50次,并进行拉曼光谱分析,共获得300个拉曼光谱数据,随机抽取其中80%的数据作为神经网络训练样本,剩余20%的数据作为测试样本,拉曼光谱样本数据的光谱范围为300~2 000 cm-1;对数据进行预处理,包括采样、拟合、离散点平均梯度估计等;构建训练样本集,将LSTM神经网络和多层全连接层(FC)结合,建立4种不同的神经网络模型结构;得到其在训练集和测试集上的平均误差曲线、测试集上的检测准确率曲线。分析结果表明,FCs,LSTM-FCs-1,LSTM-FCs-2和LSTM-FCs-3等4种神经网络模型,检测准确率分别为96.7%,93.3%,98.3%和83.3%。选取任意1%的波数点,加入幅值随机正负变化1%的噪声之后,4种神经网络模型的检测准确率分别为88.3%,90.0%,96.7%和78.3%。可见,相比于其他3种神经网络结构模型,LSTM-FCs-2模型更适用于进行润滑油冷却液污染的定量估计,加噪后最高准确率仍可以达到96.7%,鲁棒性优于其他三种模型。拉曼光谱结合LSTM网络中的LSTM-FCs-2模型,应用于冷却液污染浓度分别为0.2%和0.4%的实际油样检测,相对误差分别为5.0%和7.5%,结果表明该方法可用于在用润滑油冷却液污染浓度的检测。 相似文献
9.
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