港口起重机风荷载响应分析与流场特性研究

来源 :天津理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lixinjun678
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
起重机作为港口装卸货物的大型装备,确保安全尤其重要,而港口自然环境恶劣,开敞地形极易使设备在风作用下产生滑移甚至倾覆,本文针对此问题通过研究起重机风荷载响应和流场特性,为防风设计和短期风灾预防提供理论数据。本文以MQ2533型门座式起重机为研究对象,通过数值模拟试验得到其力学特性和周围流场规律,主要内容如下:1.复现起重机模型并对模型进行静力学计算和模态分析,结果表明结构强度安全且自振响应远远小于风的卓越周期,此外确定数值风洞模型并设置风洞边界条件。2.平均风下起重机风荷载响应和流场特性分析,结果表明平均风下顺风向风荷载是结构主要受力,其大小随风向角增加呈现先增后减的趋势,起重机行走装置间易产生涡旋且稳定存在,风对起重机变形主要集中在象鼻梁、拉杆和臂架前端。3.脉动风下起重机风荷载瞬态响应分析,基于脉动风功率谱模拟相应时程曲线并进行数值计算,得到脉动风下起重机受力时程曲线和不同时刻下流场特性,结果表明脉动风下受力有明显脉动性,且风速极值存在危害起重机结构的瞬间,起重机背风侧涡旋位置随风速增减存在摆动现象。
其他文献
随着生物医学领域对分子检测技术的要求日益提高,光纤石英材料的折射率成为制约开发高性能纤维集成光流控器件的关键因素。主要问题是低折射率的生物分子溶液与光发生相互作用比较困难,以及对生物分子检测的准确性还不够。为提高纤维集成光流控器件对生物分子检测的效能,如何增强微流通道内光场与流体的高效相互作用,并对其中产生的物理效应进行有效探测是亟待解决的问题。光热光谱法具有良好的分子选择性,探测的光热信号仅来源
马克思的"生产方式"概念及其关于生产力和生产关系的观点,对研究社会再生产有基础性意义。本文从新科技革命、开放型经济和现代市场体制等方面阐释当代资本主义生产方式的基本动因,从数字化、客体化和集中化等维度解析其发展特征,并揭示其伪善形式遮蔽固有弊端的核心本质,及先进生产力和落后生产关系的矛盾造就"经济人假设"与社会效益增长的内在悖论,表现为高度自动化和雇佣劳动制、技术垄断和生产力提升、资源集中和协调发
学位
在互联网时代,计算机与人们的生活息息相关,使人们的生活得到了极大改善,但是这也出现了诸多危险。网络数据规模愈发庞大,网络中的很多威胁行为给网络安全带来了巨大隐患。网络入侵检测系统是一种保障网络安全的主动防御手段,通过收集并分析计算机和网络中各个区域的信息,实时识别出网络中的正常行为和对网络安全存在威胁的异常行为,并对监测到的异常数据进行实时响应。传统的机器学习算法虽然在入侵检测中也有明显效果,但是
随着全社会的发展,目前化石燃料依然是满足全球能源需求的主要能量来源。但由于化石燃料的有限供应和污染性质,使得太阳能和风能等可替代能源因其免费和无污染而越来越受到人们的欢迎,在这其中太阳能以其储量丰富、不受地域限制等特殊优势而被人们广泛关注并开发。但在实际应用中,光电转化效率一直是不可避免的重要缺陷之一,而光伏发电系统的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPP
经过多年的发展,我国制造业规模迅速增长,但制造企业多处于传统的加工模式,存在过度依赖人工进行故障诊断等问题。为了尽快促进我国制造业迅速转型,提升离散型行业制造的数字化、智能化水平。因此,研究统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)技术在质量过程统计系统中的应用具有重要意义。本文结合SPC技术和支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM
推土机电控行走操纵系统的关键是驾驶舒适,换挡过程平缓无冲击、无延迟。装机前的T型台架调试能够解决变速箱与液压传动系统的匹配问题,且使换挡过程平顺。
脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)为大脑与外界的交互提供了一种新的方式。它是建立在不涉及周围神经及肌肉系统的情况下,通过对脑电信号的采集、识别及转化,使大脑信号直接传递给指定的外部设备,从而使人与外界环境的交流变得更为高效便捷。本文首先研究了基于稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potentials,SSVEP)脑机接口系统和
由于巨大的军事战略意义和民用价值,吸气式高超声速飞行器(AHV)已成为世界各强国极度重视的战略制高点,作为关键技术的飞行控制技术引起各国科学家广泛关注。本文针对高超声速飞行器巡航段轨迹跟踪控制问题,以自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)理论为基础,开展了相关的研究,具体工作内容如下:(1)针对仿射非线性系统存在不确定项问题,提出了一种基于ADP的鲁棒控
航天技术的发展对国家国防安全的提升有重要意义,航天运载工具主要通过液体火箭进行推进。液体火箭动力系统是其重要组成系统之一,它的高可靠性是航天发射任务顺利进行的重要保障,所以对液体火箭动力系统进行故障检测与诊断具有重要作用。本文对两种优化算法进行改进,分别与选取的神经网络和机器学习算法结合,开展液体火箭动力系统故障检测与诊断模型的研究,然后提出一种智能算法诊断管理系统,实现本文算法的运行与结果展示。