船体水下近距非接触爆炸损伤计算之两步迭代法

船体水下近距非接触爆炸产生的破口计算过程复杂,涉及船体板架、武器装药和爆距方位等诸多因素,工程实践中通常应用经验公式求解。基于舰船遭受定向型战斗部攻击、毁伤面近似垂直于毁伤轴和爆炸过程瞬时发生满足近似能量守恒基本条件,根据爆炸冲击波初始动能与爆炸作用区域结构塑性变形能等量传递的假设,给出了计算方法。考虑了附着加强筋的船体壳板等效厚度对抵御冲击波毁伤的影响,运用爆炸冲击波作用下船体壳板产生的极限应变超过板材动态极限应变导致壳板开裂这一基本原理,设计了两步迭代法计算流程,给出了简捷易用的迭代计算表格。针对4种典型装药当量冲击波作用下,5~20 m长度舱段,11 m以内爆炸距离,6和8 mm这2种典型厚度船体壳板遭受爆炸冲击受损情况进行了768组数据计算。引入平面拟合方程,通过判断截平面相似度分析,给出了计算方法的适用性判据,探讨了计算参数的适用范围,以保证两步迭代法能够客观反映水下近距非接触爆炸的实际破坏效果。结合经验公式计算结果和破损舰船受损实测数据,对该方法进行了检验,实践表明:两步迭代法易于工程实践且具有较好的准确性。

舰船安全研究中的神经网络数据挖掘方法

当前人工智能技术迅猛发展,在各个领域掀起了技术改革的浪潮,神经网络技术无疑是其中一个突出的代表,它在数据处理或是数据挖掘中已有不少突出的成果,可将日常舰船安全领域的实验或训练中的大量经验数据进行合理的分析与利用。为后续研究提供有价值的参考,遴选了相关文献。首先概述了基于数据支撑的舰船安全技术的研究,然后总结了国内外学者基于神经网络的数据挖掘方法在舰船运动状态参数及生命力指标计算、舰船安全风险评估与预测、智能化损管辅助决策等方面的研究。研究认为将神经网络技术结合舰船安全相关技术中数据特点进行开发与利用,为高效保障舰船生命力有重要贡献;并对未来深度学习等前沿技术发展、舰艇无人化以及神经网络算法创新做出了展望。

双防风积砂垫层抗冻渠道的若干技术试验分析研究

就“双防”抗冻胀型渠道的风积砂垫层厚度、冻融条件下的边坡系数、渠基稳定、在斜坡塑膜上现浇混凝土施工等几个技术问题，通过试验分析，作出合理的确定，对工程设计、施工具有指导作用，并可带来较大的经济效益。