超大型浮动机场稳定性及非线性动力响应特性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11472100
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    92.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The very large floating airport is a cutting-edge platform in ocean engineering that emerged from the national strategic goals in naval defence and natural resource development. It is a typical nonlinear network system with a chain-like topological structure because of its massive size, flexibly connected multiple modules and hydro-elasticity effects. This project utilises the new theory in network dynamics for floating airport modelling. The study will involve the global stability of this floating airport based on the concept of amplitude death, and critical conditions, which is affected by coupling strengths and functions, waves and uneven sea conditions, as well as mooring system. Further investigation involves nonlinear dynamic characteristics of the airport network, including the phenomena of jump, synchronisation, energy transformation and possibly stochastic resonance, in order to provide a theoretical guidance for the engineering safety design. The methodology developed from this project could be applied to nonlinear dynamics forecasting of many other types of multi-module floating structures in ocean engineering.
海上浮动机场是立足国家海洋权益维护和深海资源开发的战略需求,具有先导性的重大高端海洋工程装备。它具有结构大尺度、多模块组合、刚柔连接、流固耦合等特点,是一个典型链式拓扑结构的非线性振子网络系统。本项目从非线性网络动力学这一新视角,构建超大型海上浮动机场的网络结构动力学模型。基于振幅死亡机理研究海上浮动机场的动力学稳定性,分析耦合强度、耦合函数、波浪参数、非均匀波浪环境、系泊系统力学特性对系统稳定性临界条件的影响。研究在复杂波浪环境中海上浮动机场的响应阶跃现象、网络协同动力学效应、模块间能量传递规律及复杂非线性动力响应特性,为超大型海上浮动机场的安全性设计提供新的理论依据。在此研究基础上建立起来的非线性网络结构动力学方法可以应用于各类深远海大型浮式平台的非线性动力响应预报,具有十分广泛的应用前景。

结项摘要

项目聚焦超大型海上浮动机场的动力学预报及其相关的基础科学与工程技术问题。该项目首次将网络科学方法拓展到海洋工程领域,开创性地提出了网络结构动力学方法,研究了海上浮动机场的非线性动力响应特性。围绕项目关键技术难点,开发了浮动机场模块化网络建模方法;并开展试验对比研究,验证了新方法的可信性和可靠性;提出多款新型连接器设计,并开展了不同连接器连接的浮动机场非线性动力学特性研究,揭示了系统的响应阶跃、协同效应、锁相、同步化、拍振、环面型振荡、多稳态振荡等复杂动力学现象;揭示了非自治耦合系统的振幅死亡机理,并推导了其临界数学条件;提出了基于振幅死亡机理的海上浮动机场动力学稳定性设计新概念;研究了离散-连续耦合系统的网络动力学建模方法,并应用于超大型嵌入式波能吸收农场;为改善超大型海上浮动机场的稳定性,开发了基于振幅死亡机理的半主动控制方法、基于Backstepping 的非线性控制方法、最优控制方法以及随机控制策略等。在此研究基础上建立起来的非线性网络结构动力学方法不仅限于海洋工程领域,还可以拓展到其他具有多振子网络结构特征的工程技术领域。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(14)
A Floating Platform with Embedded Wave Energy Harvesting Arrays in Regular and Irregular Seas
规则和不规则海洋中嵌入波浪能收集阵列的浮动平台
  • DOI:
    10.3390/en10091348
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    Energies
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Haicheng Zhang;Daolin Xu;Chunrong Liu;Yousheng Wu
  • 通讯作者:
    Yousheng Wu
Amplitude death of a multi-module floating airport
多模块浮动机场的死亡幅度
  • DOI:
    10.1007/s11071-014-1819-x
  • 发表时间:
    2015-02
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Haicheng Zhang;Daolin Xu;Chao Lu;Enrong Qi;Jiajun Hu;Yousheng wu
  • 通讯作者:
    Yousheng wu
海上浮动机场动力学建模及非线性动力响应特性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    力学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐道临;卢超;张海成
  • 通讯作者:
    张海成
Multivariable oscillation control of a modularized floating airport with disturbance of uncertain waves
不确定波扰动下模块化浮动机场的多变量振荡控制
  • DOI:
    10.1016/j.jsv.2018.10.006
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Journal of Sound and Vibration
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Shuyan Xia;Daolin Xu;Haicheng Zhang;Yousheng Wu
  • 通讯作者:
    Yousheng Wu
Nonlinear dynamic characteristics of a multi-module floating airport with rigid-flexible connections
刚柔连接多模块浮动机场非线性动力特性
  • DOI:
    10.1007/s42241-018-0089-3
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    Journal of Hydrodynamics
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Daolin Xu;Haicheng Zhang;Shuyan Xia;Chao Lu;Enrong Qi;Chao Tian;Yousheng Wu
  • 通讯作者:
    Yousheng Wu

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其他文献

合成射流抑制机翼失速颤振的频率控制方法
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    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    徐道临
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张敬

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基于非对称耦合和微扰控制的混沌隔振筏技术
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  • 项目类别:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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