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油品内锯齿状静电消除电极的电荷注入效果实验及数值模拟

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油气储运 2025年

作者：王议搏胡又平梅雪飞田勇危卫武汉理工大学交通与物流工程学院武汉理工大学物理与力学学院武汉理工大学油气储运安全研究中心

【目的】低电导率油品在管道输送过程中容易因摩擦产生静电积聚，存在火灾或爆炸的风险。为了有效消除静电，研制一种锯齿状电极电荷注入装置，旨在通过向油品中注入与静电电荷极性相反的电荷，与油品中的静电荷相中和，降低静电积聚风... 详细信息

【目的】低电导率油品在管道输送过程中容易因摩擦产生静电积聚，存在火灾或爆炸的风险。为了有效消除静电，研制一种锯齿状电极电荷注入装置，旨在通过向油品中注入与静电电荷极性相反的电荷，与油品中的静电荷相中和，降低静电积聚风险。【方法】搭建低电导率油品的电荷注入实验平台，制作小尺寸结构的锯齿状电极，通过电荷注入实验分析多种扭转角度的电极在不同物性油品中的电荷注入效果。为进一步探究电荷注入效果的影响因素，通过数值模拟方法分析了不同扭转角度下油品内电荷注入情况，并明晰了电压、油品流速等因素对电荷注入量的影响规律。此外，通过敏感性分析，量化了各种影响因素对电荷注入效果的敏感性。【结果】锯齿状电极能够有效提高油品的电荷密度，扭转角度对电荷注入效果有显著影响，当扭转角度为720°时，电荷注入效果最佳，电荷注入装置出口油品的平均电荷密度达到0.001 19 C/m3；油品的物性变化会影响电荷注入效果，但具体影响机制尚未完全明确；油品流速的增大也会导致电荷注入效果降低，油品流速宜低于0.5 m/s；电压的增大能够显著提升电荷注入效果，但过高电压将会导致油液被击穿的风险增大，电压应维持在15 kV左右。敏感性分析结果表明，电压对电荷注入效果的影响最大，敏感性值为0.641 82；扭转角度的影响次之，敏感性值为0.255 39；油品流速的影响最小，敏感性值仅为0.107 09。【结论】锯齿状电极能够降低低电导率油品在管道输送过程中的静电积聚风险，通过控制电压及优化电极结构，可为油品输送过程中的静电安全提供技术支持。未来的研究可以进一步探讨高流速条件下电荷注入机制、油品物性对电荷注入效果的影响，以及电极在不同管径、流动条件下的适用性。

关键词：输油管道静电安全电荷注入锯齿状电极扭转角度油品流速电荷密度

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特征降维与融合的水声目标识别方法

哈尔滨工程大学学报 2025年第1期46卷 102-110页

作者：李昊鑫肖长诗元海文郭玉滨刘加轩武汉理工大学航运学院湖北武汉430063 山东交通学院威海海洋信息科学与技术研究院山东威海264299 武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430205

为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2... 详细信息

为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2个数据集上进行实验,识别准确率均在99%以上。结果表明:该算法能够有效抑制噪声,具备较强的鲁棒性。将所提算法应用到单船识别,实验结果表明该算法能够有效区分同类型的不同船舶。

关键词：水声目标识别离散小波变换梅尔倒谱系数特征融合联合神经网络单船识别深度学习船舶辐射噪声

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组合载荷作用下加筋板极限强度相互关系公式

船舶力学 2025年第2期29卷 277-287页

作者：万琪宋召军钱伟杨鑫李晓彬中国船舶及海洋工程设计研究院武汉理工大学船海与能源动力学院高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学)

船舶航行时整体船体梁受到货物装载载荷、船底吃水静水弯矩与波浪弯矩等组合载荷联合作用，而其局部船体加筋板结构则承受面内纵向、横向与面外压力载荷等三向载荷联合作用。侧向载荷的大小不同程度地影响加筋板面内的纵向与横向承载能... 详细信息

船舶航行时整体船体梁受到货物装载载荷、船底吃水静水弯矩与波浪弯矩等组合载荷联合作用，而其局部船体加筋板结构则承受面内纵向、横向与面外压力载荷等三向载荷联合作用。侧向载荷的大小不同程度地影响加筋板面内的纵向与横向承载能力，故需建立组合载荷共同加载条件下的加筋板极限强度相互关系式。本文以散货轮船底结构为研究对象，采用对称循环边界的双跨双弯几何范围加筋板模型，应用非线性有限元法分析实船连续船体结构遭受横向、纵向与侧向等组合载荷联合作用时的极限强度相互影响规律。通过研究发现，通常侧向载荷降低加筋板结构纵向与横向极限承载力，且板柔度越小则降低越大，同时建议分别通过增大型材尺寸与板材厚度提高侧压作用下的纵向与横向极限承载力，并提出组合载荷联合作用下的加筋板极限强度相互关系表达式。该方法可评估纵向、横向与侧向载荷联合作用下的极限强度相互关系，以开展复合载荷状态下的船舶加筋板结构强度设计的快速评估。

关键词：组合载荷加筋板极限强度数值仿真相互公式

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负泊松比格栅对夹层板的振动特性影响分析

振动与冲击 2025年第3期44卷 18-25,90页

作者：邵岳川王献忠马伟佳齐文超叶曦詹必鑫武汉理工大学高性能舰船技术教育部重点实验室武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院武汉430063 中华人民共和国工业和信息化部产业发展促进中心北京100846 中国船舶及海洋工程设计研究院上海200011

以负泊松比复合材料夹层板为研究对象,对其振动特性展开研究。首先,设计并制备了夹层板模型,对其进行空气中的强迫振动试验;然后,基于有限元法建立数值模型进行仿真计算,对比试验与仿真结果验证了夹层板数值模型的合理性与可靠性;最后,... 详细信息

以负泊松比复合材料夹层板为研究对象,对其振动特性展开研究。首先,设计并制备了夹层板模型,对其进行空气中的强迫振动试验;然后,基于有限元法建立数值模型进行仿真计算,对比试验与仿真结果验证了夹层板数值模型的合理性与可靠性;最后,探究了芯层中格栅截面的形式、角度、厚度以及格栅材料对整体夹层板振动特性的影响。研究表明:当芯层等效密度相同时,内凹六边形格栅更有利于结构的减振设计;结构振动响应随截面角度的减小而减小;截面厚度变化对不同频段内振动响应曲线影响不同,但对响应的峰值大小影响较小;格栅材料为增强碳/玻璃混杂纤维的夹层板振动响应最小。

关键词：负泊松比复合材料夹层板振动特性减振设计

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负泊松比夹层板声振特性试验

振动.测试与诊断 2025年第1期45卷 124-131,204页

作者：王献忠居啸天万沪川高邦正夏瑀武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院武汉430063 华中科技大学船舶与海洋工程学院武汉430074 华中科技大学船舶与海洋水动力湖北省重点实验室武汉430074

为研究芯层为具有负泊松比特性的复合材料夹层板类结构的声振特性,提出了一种可靠的数值仿真方法,笔者运用模型试验对比数值计算的方式对其声振特性进行研究。首先,对碳/玻混杂纤维面板进行模态测试,结合多层次修正技术得到较为准确的... 详细信息

为研究芯层为具有负泊松比特性的复合材料夹层板类结构的声振特性,提出了一种可靠的数值仿真方法,笔者运用模型试验对比数值计算的方式对其声振特性进行研究。首先,对碳/玻混杂纤维面板进行模态测试,结合多层次修正技术得到较为准确的面板材料参数;其次,对芯层填充橡胶进行试样单轴压缩试验,得到橡胶在Mooney-Rivilin本构模型下的相关参数;最后,对复合材料夹层板进行空气(水)中强迫振动和水中声辐射试验,得到振动加速度级和辐射声压级的响应。试验与数值仿真结果吻合良好,验证了提出的数值模型的合理性和计算方法的可靠性,为此类复合材料夹层结构的声振特性研究和预报提供了一种可靠的数值仿真方法。

关键词：负泊松比复合材料夹层板模型试验振动声辐射

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基于L1-GPR的船舶航向航迹控制方法研究

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中国舰船研究 2025年第1期20卷 278-288页

作者：李诗杰何家伟刘佳仑刘泰序徐诚祺水路交通控制全国重点实验室(武汉理工大学) 湖北武汉430063 武汉理工大学交通与物流工程学院湖北武汉430063 湖北东湖实验室湖北武汉420202 国家水运安全工程技术研究中心湖北武汉430063

[目的]智能船舶在航行过程中由于环境干扰的影响,模型参数的不确定性影响会导致船舶运动控制精度不高,为提高船舶控制算法对干扰的自适应能力,提出一种控制方法。[方法]基于L1自适应控制算法和高斯过程回归(GPR),提出一种欠驱动船舶的... 详细信息

[目的]智能船舶在航行过程中由于环境干扰的影响,模型参数的不确定性影响会导致船舶运动控制精度不高,为提高船舶控制算法对干扰的自适应能力,提出一种控制方法。[方法]基于L1自适应控制算法和高斯过程回归(GPR),提出一种欠驱动船舶的航向航迹控制方法,并利用Lyapunov控制函数推导控制律,以证明闭环控制系统一致全局渐近稳定。利用GPR对船舶航行过程中的突发干扰和环境干扰进行建模,并通过与自适应律结合的方式达到快速消除干扰影响的效果。[结果]考虑突发干扰和时变扰动的航向与航迹控制仿真实验结果表明,L1-GPR控制相比传统的L1自适应控制其平均绝对航向误差可减少约9.88%和23.2%,最大绝对航向误差可减少约8.49%和12.1%,能够有效减少环境干扰影响,快速达到稳定状态。[结论]所提航向航迹控制方法能够有效抵抗航行过程中的各种干扰。

关键词：船舶运动控制模型参考自适应控制高斯过程回归航向控制航迹控制

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50吨级海底线缆铺设的A型架结构设计与分析

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舰船科学技术 2025年第2期47卷 138-144页

作者：刘恒朱汉华郑瑞栋郑成武汉理工大学船海与能源动力工程学院湖北武汉430063 哈尔滨工程大学船舶工程学院黑龙江哈尔滨150001

随着国内海洋开发项目不断推进,海洋电力线缆铺设需求也日益增多,为此进行50吨级海底线缆铺设的A型架结构设计。在设计过程中,以结构稳定及可靠性作为设计目标,完成了A型架结构各机构全尺寸模型的设计。为了保证机构整体稳定性,A型架结... 详细信息

随着国内海洋开发项目不断推进,海洋电力线缆铺设需求也日益增多,为此进行50吨级海底线缆铺设的A型架结构设计。在设计过程中,以结构稳定及可靠性作为设计目标,完成了A型架结构各机构全尺寸模型的设计。为了保证机构整体稳定性,A型架结构设计采用了各机构一体化连接的设计思想。使用仿真分析方法,对A型架总体进行特性评估、变形影响分析和振动模态分析。通过建立A型架的仿真模型,并使用有限元分析法,评估了2极端工况和一种随机工况下的特性。通过对A型架结构在6阶模态下的固有频率和等效应力等数据的全面评估来验证其力学性能。

关键词： A型架结构线缆铺设结构设计动态仿真分析

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舱壁结构抑制液体晃荡砰击的试验研究

船舶力学 2025年第1期29卷 31-40页

作者：申利敏卫志军陆志妹季顺迎张大勇大连理工大学运载工程与力学学部辽宁大连116024 大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁大连116024 大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室辽宁大连116024 上海市船舶工程重点实验室上海200011 中国船舶及海洋工程设计研究院上海200011 大连理工大学海洋科学与技术学院辽宁盘锦114221

液体晃荡砰击载荷是液化天然气(LNG)运载装备液舱结构设计的关键载荷之一。液体晃荡砰击载荷过大时,会导致液舱结构产生局部破坏,进而导致液舱内液体泄露,甚至船体倾覆。基于前期数值结果,本文设计了梯形体和正方体两种壁面结构,开展了... 详细信息

液体晃荡砰击载荷是液化天然气(LNG)运载装备液舱结构设计的关键载荷之一。液体晃荡砰击载荷过大时,会导致液舱结构产生局部破坏,进而导致液舱内液体泄露,甚至船体倾覆。基于前期数值结果,本文设计了梯形体和正方体两种壁面结构,开展了不同壁面结构下的液体晃荡砰击试验。针对自由液面演化过程以及液体晃荡砰击载荷分布特性,结合统计分析方法,定性和定量地分析了壁面结构对液体晃荡砰击的抑制效果。研究结果表明,壁面结构的存在改变了液体晃荡砰击过程中的流场分布,使砰击由液体直接砰击改变为裹气液体的间接砰击。裹气液体晃荡砰击过程中产生了大量气液混合物和气泡,从而有效地降低了砰击载荷,并且正方体结构抑制砰击载荷的效果优于梯形体结构。

关键词：液体晃荡防晃结构砰击载荷试验研究统计分析

基于深度学习的旋转机械大数据智能故障诊断方法

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计算机集成制造系统 2025年第1期31卷 264-277页

作者：宫文峰张美玲陈辉武汉理工大学船海与能源动力工程学院高性能舰船技术教育部重点实验室湖北武汉430063 北部湾大学东密歇根联合工程学院广西钦州535011 北部湾大学机械与船舶海洋工程学院广西海洋工程装备与技术重点实验室广西钦州535011 南洋理工大学电子与电气工程学院新加坡639798 北部湾大学经济管理学院广西钦州535011

深度学习作为一种智能高效的模式识别技术,已得到基于大数据驱动的机械装备故障诊断领域学者的广泛关注。为了更加有效地从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出一种基于改进... 详细信息

深度学习作为一种智能高效的模式识别技术,已得到基于大数据驱动的机械装备故障诊断领域学者的广泛关注。为了更加有效地从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出一种基于改进的长短期记忆循环神经网络-全局均值池化卷积神经网络(LSTM-GCNN)的深度循环卷积神经网络新算法,用于机械装备大数据的故障智能诊断。该算法首先运用长短时记忆循环神经网络(LSTM)从多通道原始数据中提取时间关联性记忆特征,然后再将特征数据输入到一维卷积神经网络(1D-CNN)中进行微小差异特征辨识,并且为了减少模型参数量和提高算法检测速度,设计了一个一维全局均值池化层用于代替传统1D-CNN算法中的全连接层结构。通过将提出的算法用于滚动轴承在1马力、2马力和3马力多种负载工况下采集的3通道振动信号数据进行诊断验证,分别得到100%、99.85%和99.78%的诊断准确率,实验结果相比传统的DNN、LSTM和CNN算法具有更加优越的诊断性能;对齿轮箱在空载和承载两种运行工况下的8通道原始数据进行故障诊断的准确率分别高达99.93%和99.8%,具有良好的迁移通用性能。

关键词：智能故障诊断深度学习循环神经网络卷积神经网络多传感器