霍尔锚在水中的落锚运动特性试验分析

锚在水中的阻力系数、平衡深度和平衡速度等沉降特性对于锚固力计算、船舶稳定性分析和着锚地管缆埋深设计等具有重要意义。本文围绕霍尔锚在水中自由下落时的拖曳阻力系数,通过理论分析和物理模型试验,提出了经验计算公式,结果显示阻力系数与锚质量和下落深度呈指数函数关系。不同航道对应的代表性船型的锚,其最小平衡下落深度大于航道水深,在航道内的触底速度必将小于平衡下落速度。

天津港大港港区LNG双泊位联合运行通航管理方案

为满足北方地区冬季LNG高峰期保供目标,部分渤海沿海港口在同一港池内规划布置双LNG泊位。鉴于双泊位联合运营下的LNG船舶关联性强且操纵难度高的特点,有必要对LNG双泊位联合运行进行调度管理方案研究。以国内首座正式投产运营的LNG双泊位为例,基于船舶操纵模拟仿真方法,通过分析LNG船舶航行对航道通航效率影响及相邻泊位联动性,提出双泊位运营下的LNG船进出港优先级。在此基础上,结合LNG双泊位运营特点和通航管理规则,制定近期和远期不同阶段的船舶联合调度组织模式。研究结论可为单港池LNG双泊位的通航管理提供决策依据。

霍尔锚落锚贯入力峰值及相应深度的分析

针对霍尔锚在静水中的垂直落锚情况,通过理论分析和物理试验,分析锚质量、触地速度、海床土体强度,以及土体粒径等对霍尔锚贯入力峰值及相应贯入深度的影响。结果表明,贯入力峰值及其对应的贯入深度与锚质量和触地速度呈二次函数关系,与土体粒径呈指数函数关系,以此分别提出霍尔锚贯入力峰值及相应贯入深度的计算公式,为海底结构物强度的设计与防护提供技术支撑。

港池长周期波浪振荡试验研究

港池长周期波浪振荡对港内泊稳条件极为不利,严重危害港内船舶的正常停靠与作业。通过物理模型试验,对某港内长周期波浪振荡和放大情况进行研究。结果表明,在短周期波浪作用下,港内发生了明显的长波振荡,5.47 m波高作用下港池长周期波浪波高可达0.4 m,在633、320和200 s附近的长波谱图均有明显峰值。通过港内外波浪能量对比发现,0.008 Hz以下频率港外波浪能量远不及港内波浪,港域内部在320和200 s附近的长波能量最大被放大5倍。研究结果可为类似工程长周期波浪防治提供参考。

双色波作用下港池长周期波浪模拟研究

防波堤对长周期波浪的掩护较差,长周期波浪容易直接侵袭港内,恶化港内作业条件。依托物理模型试验结果,基于BW数值模型研究双色波作用下港池长周期波浪产生机制。对BW数值模型进行验证,模型与试验结果吻合良好。在频率分别为f_(1)和f_(2)的双色波作用下,波浪间发生非线性作用产生Δf、2f_(1)-f_(2)、2f_(2)-f_(1)、2f_(1)、f_(1)+f_(2)、2f_(2)等频率的波浪,当产生的长周期波浪Δf与港口自振频率趋于一致时,长周期波浪波高被港池捕捉发生共振而放大。随着双色波入射波高、调谐率的增加,波浪之间的非线性作用增强,长周期波高显著增大。

黏性土底床中桩基底部吸力试验研究

海洋工程结构物桩基/基础在水下黏性土底床中上拔时,其底部会产生负压,由于负压产生的吸力可一定程度上影响桩基的抗拔力,而对于该力的变化特性目前尚不明确。因此,开展对海工结构物桩基在黏性土底床中上拔时底部吸力的研究具有十分重要的现实意义。通过物理试验,测量了模型桩在黏性土底床垂直上拔过程中底部腔体形态、压力以及拉力的变化情况,分析了上拔速度和埋深比对桩体底部压力的影响。研究结果表明:在黏性土底床中,桩基底部负压吸力对抗拔力有一定影响;桩基上拔时,底部会产生孔隙水腔体,在负压作用下,腔体不断被周围土体回填,使腔体大小保持相对稳定;相同埋深条件下,桩基底部负压随上拔速度增加而增大,但当上拔速度增大到一定值后,其影响不再明显;相同上拔速度情况下,桩基所受负压随埋深的增加而增大。最后提出了计算桩基垂向上拔时底部最大吸力的经验公式,并对公式进行验证。

动力型鱼雷锚基本结构与特性

鱼雷锚(torpedo anchor)自1996年被巴西石油公司(Petrobras)开发以来,一直得到国内外的广泛研究,并成功应用于巴西坎普斯湾的浮式生产储油卸油装置(FPSO)等系泊系统中。本文在分析现有鱼雷锚技术发展现状的基础上,介绍了一种拥有自主知识产权的动力型鱼雷锚技术,并描述了其内部结构和工作原理。通过实验室模型实验展示了其优越性能,最后指出了其工程应用前景。

改进MSEA-CNN的船舶电机轴承故障诊断方法

由于舰船电机轴承信号类型较多,且大多数为无用信号,降低了故障信号分量之间的相关性,因此研究改进MSEA-CNN的船舶电机轴承故障诊断方法。利用自适应线性神经网络,设计移除非轴承故障分量滤波器,在轴承振动信号内剔除非故障信号分量,提取轴承故障信号分量。通过生成式对抗神经网络,得到各故障信号分量的样本标签,实现故障信号分量分类。融合样本标签与故障信号分量,获取故障诊断训练集。利用注意力与多尺度卷积神经网络,建立故障诊断模型。实验证明:该方法可有效提取故障信号分量;该方法提取故障信号分量特征间的相关系数较低,说明该方法具备较优的特征提取效果。