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屠义强

作品数:32 被引量:133H指数:8
供职机构:解放军理工大学更多>>
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年份

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  • 2篇2001
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32 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于参数化建模的渔船军运改装结构分析系统被引量:1
2010年
总结了各型号渔船改装的规律和特点,采用参数化设计理念,开发了专用结构分析系统,利用Delphi对ANSYS进行了封装,用户只需输入简单的船体结构参数和军用荷载,系统即可自动实现对改装渔船结构的整体有限元分析,极大地降低了结构分析的难度,提高效率、降低成本。计算结果显示,系统采用的整体结构分析方法与传统的针对构件的局部强度分析方法相比,能更科学地反映结构承载情况,结构加强部分截面明显减小,有效减少了附加重量,节约了改装费用。
邵飞江克斌屠义强李沛
关键词:参数化建模
渔船特种改装保障能力灰色关联模糊评价被引量:2
2011年
在分析海洋机动渔船特种改装保障能力影响因素的基础上,利用层次分析法建立了"因素—效果"评价指标体系。基于渔船特种改装保障能力多因素决策的灰色性与模糊性,建立了基于灰色关联分析技术的综合评估模型,利用模糊隶属度理论,通过语言变量和模糊数表征评价结果,实现了定性指标的定量化,给出了对原始评价数据的处理方法和模型的求解过程。案例研究表明,该模型概念清楚、方法简单,能够客观评价各渔港的综合改装能力,找出存在的问题。
邵飞江克斌刘小斌屠义强
关键词:灰色关联分析综合评价
基于无线传输的军用机械化桥梁在线监测研究
2011年
根据军用机械化桥梁在线监测技术指标要求,提出了在线监测的无线传输网络结构方案,进行了主控单元、电源模块、信号采集模块、无线传输模块等硬件设计。应用实例表明,开发的在线监测系统实现了适应野外作业条件下对军用机械化桥梁工作状态的在线监测以及故障的实时监控、定位和报警。
屠义强谭华王建平谭业发徐婷
关键词:在线监测无线传输
利用碳纤维提高军用桥梁承载力的数值分析被引量:18
2002年
为了探讨应用碳纤维片进行军用钢桥加固的有效性 ,利用弹塑性非线性有限元和弧长法对加固后的钢梁进行了全过程分析 ,并且初步说明了其加固原理。通过分析发现利用碳纤维片可以有效地提高军用桥梁的承载力、刚度与稳定性 。
赵启林胡业平金广谦屠义强
关键词:军用桥梁承载力碳纤维钢结构非线性有限元桥梁加固
基于熵权模糊物元分析法的导弹阵地指挥系统生存能力评估分析被引量:1
2016年
在分析导弹阵地指挥系统生存能力影响因素的基础上,通过建立评估模型,结合熵权法确定权重,应用模糊物元分析法解决导弹阵地指挥系统生存能力评估问题;进行实例计算得到的评估结果客观合理,验证了该方法能对导弹阵地指挥系统生存能力进行有效评估。
陈维鹏敖志刚屠义强康兴挡付成群
关键词:导弹阵地熵权
基于随机有限元方法的结构响应灵敏度分析被引量:9
2001年
对反映不确定性因素对结构随机响应影响程度的灵敏性进行了研究 ,引入了一种新的灵敏度因子概念 ,提出了基于随机有限元方法的结构随机响应灵敏度计算方法。结构实例分析表明该方法的计算结果是合理的 ,能反映实际情况 ,研究结果具有推广应用价值 ,其结论可供结构随机响应灵敏度分析时参考。
屠义强江克斌胡业平翟可为
关键词:随机有限元渔船
关于军校开展翻转课堂的几点思考被引量:4
2016年
翻转课堂作为一种新的教学模式,已经得到国内外学者的广泛关注。结合军校教育的特点,对教学过程中引入翻转课堂提出意见,力图通过翻转课堂探寻军校育人的新途径,实现优质高效的课堂教学效果。
王东段金辉屠义强殷勤王燕娜
关键词:军校信息技术
大学专业课程“三位一体”考核模式改革被引量:12
2016年
本文结合"翻转课堂"教学模式的改革实施,剖析了传统课程考试模式存在的各种弊端,提出了大学专业课程"三位一体"的考核模式,建立平时考核、课终考核、综合能力考核相结合的"三位一体"考核机制,尤其是通过课程论文、课后答辩、研究成果展示等环节全面评价学生的综合能力,分析了"三位一体"考核方式对学员专业及素质考核的预想效果,以便学生在掌握专业课程相关知识的基础上,促进综合能力和素质的全面提高。
王建平屠义强程建生段金辉陈启飞
关键词:专业课程考核模式改革课程论文教学效果
利用原桥提高桥上桥承载力问题被引量:6
2005年
为了利用原桥提高桥上桥承载力,提出了间隙上下限和分载可行区的概念。建立了将单分载点、双分载点和三分载点3种设置方式统一计算的模型,并利用该模型对装配式公路钢桥架设的桥上桥利用原桥提高承载力的影响因素进行了深入分析。结果表明,单分载点模型是最佳分载点设置方式,同时分载点应尽量设置在靠近跨中位置,从而提供更大的反向弯矩。
胡业平张志屠义强
关键词:装配式公路钢桥设置方式高承载力
基于卷积神经网络的液压缸内泄漏检测被引量:8
2017年
由密封损坏引起的液压缸内泄漏会导致液压系统工作的不稳定。本文作者提出一种基于卷积神经网络的检测方法,先经过仿真得到在无泄漏、小泄漏、中等泄漏和大泄漏4种工况下的液压缸一个腔的压力信号,通过卷积神经网络的学习与训练,使其在不确定工况下通过输入压力信号自动地检测液压缸的泄漏程度。相比于传统的建模方法,文中方法克服了在非线性液压系统中建模难点,只需要采集压力信号,且简单可行,具有很高的可靠性;将该方法与传统的BP神经网络作对比。
吉珊珊段金辉屠义强
关键词:液压系统内泄漏故障诊断卷积神经网络
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