An Application of Direct Ritz Method for Random Seismic Responses of Jacket Platforms

1 .IntroductionNowadays tremendous efforts have been devotedtothe analysis of randomseismic responses .Forexample ,American PetroleumInstitute (API) has declared that the analysis of randomseismic re-sponsesis a useful tool for safety inspection. Owing to the complexity of platformand randomness ofload,it is difficult to carry out the randomresponse analysis of a jacket platform. The conventionalrandomvibration methods ,such as square root of the sumof squares (SRSS) and complete quadratic…     

长期非平稳荷载调谐质量减振阻尼器优化设计

研究外荷载为长期非平稳随机过程。考虑长期荷载的特性 ,采用 1个概率谱密度函数来反映长期非平稳随机荷载及其特征 ;概率谱密度函数是基于大量的一般谱密度函数的统计特性获得。以延长结构的抗疲劳使用寿命为目标函数 ,提出了调谐质量减振阻尼器的优化设计方法 ,这在实际工程中有着极为广阔的应用前景。本文旨在从理论上发展长期非平稳随机荷载作用下调谐质量减振阻尼器的优化设计方法 ;文中采用长期波浪实测数据 ,给出了 1个数值算例说明整个设计过程。     

潮汐资料的统计分析（二）

4．1 随机差分方程模式的建立前节所建立的潮汐资料统计模式(4)要求相继的潮位必须是相互独立，如果实际观测表明并非如此，譬如上一时刻的潮位高，下一时刻的潮位平均地说也高，则模式(4)自然不太合适。为此，我们将引入一个比模式(4)更一般的潮汐观测资料统计模式，即下面所谓随机差分方程模式：     

波峰特征量的统计分布

本文在作者另文数值模拟得到的三维海浪基础上 ,进一步分析给出了三维波峰长度、高度及方向角度等特征量的统计分布。发现考虑海浪的方向性质后波峰分布不再是均匀连续的 ;波峰的长度分布受方向函数影响 ,方向分布越宽 ,波峰的平均长度越短 ,波峰的方向角分布越宽 ;波峰高度和长度在波峰高度较小时有很大的相关性 ,而在波峰高度很大时无关     

海滩体积变化的动态特征分析与随机模拟

本文应用动态系统特征分析和多维谱分析方法分析了粤西水东湾晏镜海滩3个高度带海滩体积变化的动态特征.分析结果表明,海滩具有以半月周期变化为主的多频带振动特征,由低潮带向上海滩趋于稳定,偏相干谱和偏位相谱反映了海滩体积变化是波能在潮位变化影响和风应力驱动下对海滩直接作用的结果.此外,对海滩体积变化过程进行了门限混合回归模型的辨识和模拟.模型在某种程度上指出了随高度增大,潮汐对海滩体积变化的影响变小,波能和风应力的直接作用明显加大.     

回顾与展望

数学系创建于1977年。在完成全院各专业的数学教学任务的同时，积极开展了科学研究。在常微分方程、随机微分方程、偏微分方程、生物数学等基础数学和应用数学分支中取得了一批成果，并结合海浪、海流、潮汐、海洋工程、海洋气象、海洋地质、海洋生物及水产科学的研究获得了一些具有实用价值的成果。     

基于三维激光扫描数据的建筑物三维建模

激光扫描技术在工业模具设计和制造方面,特别是在逆向工程中,已经有了广泛的应用。随着激光中远程激光扫描仪的出现,激光扫描技术开始应用于测绘领域。与传统的高精度的点测量方式不同,三维激光扫描测量仪采用形测量方式,获取被测量目标的大量三维点,满足了高精度逆向工程对三维点的数据量的需求。     

基于ArcEngine的虚拟校园信息管理系统的设计与实现

阐述基于组件式GIS的开发方式,结合3维建模技术、数据库技术开发虚拟校园信息管理系统的基本思路,重点研究了3维模型的入库方法,以及基于GeoDatabase的数据库设计。以VirtualCampus系统开发为例,介绍了利用Visual C++与ArcEngine开发虚拟校园信息管理系统的方法。     

Geodatabase与公交网络数据建模

随着城市交通的迅猛发展,交通问题已成为各国政府面临的首要问题,建立智能交通系统,将先进的地理信息技术引入城市道路交通管理已是必由之路。论文对公交网络数据模型进行深入分析。论文介绍了一种全新的面向对象的空间数据模型——Geodatabase,并对公交网络数据进行建模。     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.