矩形容器设计新方法
矩形容器D型水箱计算 - 完整公式 - 10.29
I'3
mm4
α1
查图 8-7 (NB/T 47003.1—2009)
δ1
mm 公式(8-18): L(3α1ρgh1/[σ]t)1/2
δ1d mm 设计厚度=计算厚度+腐蚀裕量δ1d=δ1+C2
δ1n mm 名义厚度=设计厚度+钢材厚度负偏差δ1n=δ1d+C1
δi
mm 公式(8-21): L(6αiρg(hi-1+hi)/[σ]t)1/2
2000 800 850 800 0.9412 0.047 0.0438 0.0012 450
∠60×60×8 271202 合格 0.650 0.0146 4.447 5.447 6.047 不合格
0.250 0.0032 4.546 5.546 6.146 不合格 0.100 0.0018 3.775 4.775 5.375
第二道横向加固圈所需的惯性矩 6 自选第二道加固圈的规格
自选第二道加固圈的惯性矩 I'>I,合格 第三道横向加固圈单位长度上的载荷
第三道横向加固圈所需的惯性矩
矩形容器计算
符号 B L H ρ
单位 mm mm mm kg/mm3
公式
T
℃
[σ]t MPa GB 150.1~150.4-2011 压力容器 P87
ZT,W
公式(8-47): cm3 ZT,W=(ρM*g* δT,e+Pa)*WT*LT^2/(9.4*[σ]b)-(WT*δT,e^2)/6
实际=(ρM*g* δT,e+Pa)*W*L^2/(9.4*[σ]b)-(W*δT,e^2)/6
公式(8-48):ZT=max(ZT,L,ZT,W)
矩形装箱算法
矩形装箱算法简介矩形装箱算法(Rectangle Packing Algorithm)是一种用于解决装箱问题的算法。
装箱问题是指将一系列矩形物体放置到一个或多个矩形容器中,使得物体之间不重叠且尽可能紧密地填充容器的问题。
矩形装箱算法的目标是找到一种最优的方式来放置这些物体,以最大程度地减少容器的浪费。
矩形装箱算法在物流、运输、仓储等领域具有广泛的应用。
通过合理地安排物体的摆放,可以节省空间、减少运输次数,从而提高效率和降低成本。
常见的矩形装箱算法1. 最佳适应算法(Best Fit Algorithm)最佳适应算法是一种贪心算法,它在每次放置物体时选择一个最佳的位置。
具体步骤如下: 1. 遍历所有的物体,对于每个物体,找到一个已有容器中剩余空间最小且能够容纳该物体的容器。
2. 将物体放置到选定的容器中,更新容器的剩余空间。
3. 如果找不到合适的容器,则创建一个新的容器,并将物体放置其中。
最佳适应算法的优点是能够尽可能地紧密填充容器,但缺点是计算复杂度较高。
2. 最均匀装箱算法(Most Uniform Packing Algorithm)最均匀装箱算法是一种启发式算法,它通过将物体按照尺寸进行排序,并将尺寸相似的物体放置在相邻的位置,以实现均匀的装箱效果。
具体步骤如下: 1. 将所有物体按照尺寸进行排序。
2. 从第一个物体开始,将其放置在第一个容器中。
3. 对于每个后续物体,选择一个已有容器,使得容器中的物体尺寸与该物体尺寸最接近,并将物体放置在该容器中。
4. 如果找不到合适的容器,则创建一个新的容器,并将物体放置其中。
最均匀装箱算法的优点是能够实现均匀的装箱效果,但缺点是可能会导致容器利用率较低。
3. 旋转装箱算法(Rotation Packing Algorithm)旋转装箱算法是一种考虑物体旋转的装箱算法。
它通过将物体旋转90度,以获得更好的放置效果。
具体步骤如下: 1. 将所有物体按照尺寸进行排序。
方形容器设计计算分析比较
方形容器设计计算分析比较张焱,马斓擎,金东杰,张荻,金刚(中核能源科技有限公司, 北京 100193)[摘 要] 本文对方形容器的计算进行了研究,比较GB/T 150中非圆形截面容器计算方法和有限元分析方法的计算结果,分析了GB/T 150计算方法的适用性。
[关键词] 方形容器;分析计算作者简介:张焱(1978—),女,辽宁人,本科,高级工程师。
从事压力容器设计、制造工作。
表1 分离器参数表表2 材料性能参数工程上经常见到方形容器或方形接管,由于其结构简单、紧凑,制造方便,平稳性好,还有较大的表面积和较高的传热效率,常被应用在化工容器中,如各种洗槽、电镀槽、锅炉联箱以及分离器入口接管等。
以一台分离器蒸汽进口方形接管为例,采用应力分析方法验证GB/T 150附录A 计算方法的适用性。
1 设计参数容器类别Ⅰ类工作压力 MPa 0.6设计压力 MPa 1.0工作温度(入口/出口)℃100设计温度 ℃180介质蒸汽主要受压元件材料S30408注:1.风载荷、地震载荷、重力载荷及设备内液柱静压头(气体,无静压头)产生的应力与设备内压产生的应力相比较小,对设备影响很小,因此不考虑风载荷、地震载荷、重力载荷及设备内液柱静压头的影响。
2.在正常操作情况下,容器设置了有效的保温,内外壁温差小,温度梯度也很小,温差应力对本设备强度和疲劳影响较小,故忽略热载荷相关计算。
3.在计算包括二次应力强度的组合应力强度时,应选用工作载荷进行计算。
本报告中选用设计载荷进行强度分析结果是偏安全的。
S30408II (锻)设计工况180℃Sm=132.8MPaEt=184200MPaμ=0.32 方形接管截面形式图1 分离器方形接管截面形式3 结构分析GB/T 150.3附录A 对于非圆形截面容器给出了设计计算方法。
分离器蒸汽进口方管可以看作无加强对称矩形截面容器,根据GB/T 150.3附录A 进行计算。
因为蒸汽进口方管两端分别与设备筒体和天圆地方接管相连接,不同于方形容器,有封头的加强作用,因此不能考虑封头加强作用的的修正系数。
矩形容器统一要求
一、计算书格式*1、按照项目规定格式设计封面。
2、设计数据及基础资料:设计压力:2.7kPaG;设计温度:50℃;工作压力:ATM.;工作温度:AMB.试验压力:10kPaG;保温材料:岩棉,厚度75mm;腐蚀裕度:碳钢或低合金钢选取3mm,不锈钢选取0mm。
结构参数:长(L)x宽(W)x高(L)按照数据表及最新版P&ID内壁净尺寸输入;3、材料选取:∙壁板材料按GB6654-1996的16MnR的要求;数据表中用不锈钢的,其材质选用按GB/T4237-1992的0Cr18Ni9的要求。
∙接管规格按GB8163-1999,材料20#的要求;数据表中用不锈钢的,其材质选用GB/T14976-2002,材料0Cr18Ni9。
∙法兰规格按ANSI B16.5,材质按16Mn/JB4726-2000;数据表中用不锈钢的,其材质按JB4728-2000的0Cr18Ni9的要求。
∙弯头规格按ANSI B16.9,ANSIB16.28,材质按20#/JB4726-2000;数据表中用不锈钢的,其材质选用按JB4728-2000的0Cr18Ni9的要求。
∙垫片材料选用不含石棉的石墨垫片或不锈钢缠绕垫片。
4、开口补强:D N80尺寸以上的需进行开口补强。
补强圈与壁板选取相同材质、壁厚。
5、吊耳材质按GB3274-1988,材料Q235-A;吊耳垫板与筒体选取相同材质。
二、图纸要求*一)、设计数据栏1、设计压力:2.7kPaG,或最新版P&ID的要求。
2、设计温度:50℃,或按照有关数据表及最新版P&ID的要求。
3、工作介质:按照数据表中给定的填写。
4、容积:由软件自动计算生成。
5、腐蚀裕度:碳钢或低合金钢选取3mm。
不锈钢选取0mm。
6、试验压力:10kPaG。
7、焊缝系数φ:0.85。
8、壁厚:按照计算书中计算结果填写,单位为mm。
9、材料:壁板:16MnR;型钢:Q235-A。
不锈钢选取0Cr18Ni9。
海洋平台大型矩形常压容器的框架结构式设计方法
Ta k o fs o eP a f r n n Of h r l t m o
CHU e—p n S L ig, UN a g—q a Zh n un
( f hr 0l n ne n o ,t.Taj 0 4 2 C ia Of o iE  ̄ er gC .Ld , i i 30 5 , hn ) s e i nn
Ke r s rca g l t s h r a k;r y e s cu e i to ; nt l n to y wo d : t u a amo p e c t e n r i n f me tp t t r d sg me d f i ee a u r e n h i e me t h d me
a l .T r u h te ds lc me t d srs ac lt n a d a ay i b i me o n e i e n lt ik mp e h o g i a e n t sc u ai l s y t s t d u d r f r t a et c — h p n a e l o n n s h h d e p h n s d rif me si e es c m iain , te o t l d s c n r a ee td T e a ay i r s l e s a no t n r o b n t s h p i ei s e a o W s lc e . h l ss e u t n e f o ma n g i s n
Ab t a t T e ol a ed d v lp n sga u l on no d e e — wae e sr c : h i /g sf l e eo me ti r d al g ig i t e p r i y trs a.Th r r a g rv ta — e a e lre o a t e s mo p ei a k q i d t e u e o soa e f s t ra d d e e t s h rc tn sr u r o b s d t trg r h wae is lec.Ba e n te a ay i o rd t n e e e n s d o h l ssfrt ii a n a ol
二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software, Vol.20, No.6, June 2009, pp.1528−1538 doi: 10.3724/SP.J.1001.2009.03395 Tel/Fax: +86-10-62562563© by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.∗二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法蒋兴波1,2, 吕肖庆1,3+, 刘成城11(北京大学计算机科学技术研究所,北京 100871)2(第二军医大学卫生勤务学系,上海 200433)3(北京大学电子出版新技术国家工程研究中心,北京 100871)Lowest-Level Left Align Best-Fit Algorithm for the 2D Rectangular Strip Packing ProblemJIANG Xing-Bo1,2, LÜ Xiao-Qing1,3+, LIU Cheng-Cheng11(Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing 100871, China)2(Faculty of Health Services, Second Military Medical University, Shanghai 200433, China)3(National Engineering Research Center of New Technology in Electronic Publishing, Peking University, Beijing 100871, China)+ Corresponding author: E-mail: lvxiaoqing@Jiang XB, Lü XQ, Liu CC. Lowest-Level left align best-fit algorithm for the 2D rectangular strip packingproblem. Journal of Software, 2009,20(6):1528−1538. /1000-9825/3395.htmAbstract: In this paper, a heuristic placement algorithm for the two-dimensional rectangular strip packingproblem, lowest-level left align best fit (LLABF) algorithm, is presented. The LLABF algorithm is based on thebest-fit priority principle with overall consideration of several heuristic rules, such as full-fit first rule, width-fit firstrule, height-fit first rule, joint-width-fit first rule and placeable first rule. Unlike the bottom-left (BL), theimproved-bottom-left (IBL) and the bottom-left-fill (BLF) heuristic placement algorithms, LLABF algorithmdynamically selects the best-fit rectangle for packing. The computation result shows that 2DR-SPP can be solvedmore effectively by combining the LLABF algorithm with the genetic algorithm (GA).Key words: lowest-level left align best fit (LLABF) algorithm; genetic algorithm; 2D rectangular strip packingproblem; heuristic placement algorithm摘要: 针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法,即底部左齐择优匹配算法(lowest-level left alignbest fit,简称LLABF). LLABF算法遵循最佳匹配优先原则,该原则综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等启发式规则.与BL(bottom-left),IBL(improved-bottom-left)与BLF(bottom-left-fill)等启发算法不同的是,LLABF能够在矩形装入过程中自动选择与可装区域匹配的下一个待装矩形.计算结果表明,LLABF结合遗传算法(genetic algorithm,简称GA)解决二维条带装箱问题更加有效.关键词: 最低左对齐最佳匹配(LLABF)算法;遗传算法;二维矩形条带装箱问题;启发式布局算法中图法分类号: TP18文献标识码: A二维矩形条带装箱问题(2D rectangular strip packing problem,简称2DR-SPP)是一个典型的组合优化问题,∗ Received 2008-02-29; Revised 2008-04-15; Accepted 2008-06-03蒋兴波等:二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法1529其应用相当广泛,如工业领域中的新闻组版、布料切割、金属下料等.2DR-SPP通常是指将若干个不同规格的矩形{π1,π2,…,πn}装入宽度W固定、长度L不限的矩形容器C中,要求装完所有矩形后占用高度H packing最小,从而达到节省材料的目的.在矩形的装入过程中,要求满足:①πi,πj互不重叠,i≠j,i,j=1,2,…,n;②πi必须装入在矩形容器C内,即矩形在装入过程中不能超出容器C的宽度W;③πi的边必须与矩形容器C的边平行,πi可以90°旋转.2DR-SPP是一个NP完全问题,其计算复杂度随着问题规模的增大呈指数增长.针对该类问题,国内外相关学者作了大量的研究.Hifi[1]给出了一种基于分支定界方法(branch-and-bound procedure)的精确算法,适用于解决中小规模的2D装箱问题;Lesh等人[2]针对2D矩形完美装箱问题,提出了基于分支定界的穷举搜索算法,该算法已证明对于低于30个矩形的装箱是有效的.为了解决大规模的矩形装箱问题,一些启发式算法也相继提出来.Zhang等人[3]提出了一种启发式递归算法HR(heuristic recursive algorithm),该方法基于启发式策略和递归结构,实验结果表明,该算法能够在较短时间内获得较为理想的装箱高度,但其平均运行时间却达到了O(n3).陈端兵等人[4]根据先占角后占边的原则,提出了一种针对矩形装箱的贪心算法.Chen等人[5]给出了一种two-level搜索算法来求解2DR-SPP.Cui[6]给出了一种启发式递归分支定界算法HRBB(heuristic recursive branch-and-bound algorithm),该算法将递归结构和分支定界技术结合在一起来求解2DR-SPP,取得了较好的实验结果.Beltrán等人[7]按照随机搜索原则设计的GRASP(greedy randomized adaptive search procedure)算法与VNS(variable neighbourhood search)结合在一起来求解2DR-SPP.而Alvarez-Valdes等人[8]提出了Reactive GRASP算法,该算法分为构建和改进两个阶段,其测试结果优于文献[7].张德富等人[9]则提出了一种有效的砌墙式启发式算法PH,实验结果表明,该算法对规模较大的2DR-SPP能够获得较好的装箱效果.针对2DR-SPP,目前广泛采用的是遗传算法GA(genetic algorithm)、模拟退火算法SAA(simulated annealing algorithm)等搜索算法与BL(bottom-left)、IBL(improved BL)、BLF(bottom-left-fill)等启发式布局算法相结合的方式.Bortfeldt[10]采用了无任何编码的遗传算法来解决矩形装箱问题.Jackobs[11]提出了一种混合算法,通过GA 与BL启发式布局算法相结合,从而将矩形的装箱问题转换成相对简单的装入序列问题.由于BL算法容易出现即使穷举所有情况仍不能得到最优解的现象,因此,Liu[12]提出了一种IBL算法,并与GA相结合,取得了优于文献[11]的装箱效果.Yeung等人[13]针对布料切割问题提出了一种布局算法LFLA,该布局算法的计算复杂度为O(n),相对于BL算法(其复杂度为O(n2)),效率上有了较大的提高.Zhang等人[14]针对矩形装箱问题给出了meta-heuristic算法,该算法主要基于启发式递归策略和SAA.Dereli等人[15]则采用SAA与递归布局方法相结合来解决2DR-SPP.针对不同数量及不同类型的矩形排样,Hopper[16]分别使用了BL,BLF启发式布局算法和GA,NE(naïve evolution),SA,HC(hill-climbing),RS(random search)启发式搜索算法相结合的方式进行求解.迄今为止,虽然对2DR-SPP进行了大量的研究,但从相关文献给出的测试结果来看,该问题仍然有进一步研究的必要.例如,BL,IBL,BLF,LFLA以及贾志欣等人[17]提出的最低水平线LHL(lowest-horizontal-line)等常见的启发式布局算法,它们在对矩形装入的过程中严格按照矩形的某个排列序列进行,容易产生较大的空洞,浪费空间,因此装箱效果不够理想.相对于BL而言,BLF算法可以取得较好的装箱效果,但其算法的时间复杂度却达到了O(n3)[18],不适宜解决规模较大的2DR-SPP.本文针对上述问题设计出一种启发式布局算法,即底部左齐择优匹配算法(lowest-level left align best fit,简称LLABF).本文第1节重点介绍LLABF算法设计.第2节介绍GA+LLABF算法的实现.第3节主要对标准数据集进行模拟测试,并与相关文献结果进行对比分析.第4节给出结论.1 LLABF算法设计1.1 定义设容器宽度所在方向为横坐标X,长度方向为纵坐标Y,容器的左下角为坐标原点(0,0).容器的底部在y=0处,容器可以在Y轴正方向无限延伸.1530 Journal of Software软件学报 V ol.20, No.6, June 2009队列I={π1,π2,…,πn}表示n个矩形的某个装入序列,其中,πi是矩形编号,πi∈[1,n],对任意i,j∈[1,n],当i≠j时, πi≠πj.设I(i)表示队列I中第i个位置上对应的矩形,它由五元组构成,即I(i)={x,y,w,h,θ},其中,I(i).x,I(i).y分别表示该矩形装入后,其左下角的横、纵坐标;I(i).w,I(i).h,I(i).θ分别表示该矩形的宽度、高度和旋转角度.设队列E={e1,e2,…,e m}表示装入过程中产生的轮廓线集合,元素e k为水平线线段(与X坐标轴平行),它由三元组构成,即e k={x,y,w},其中,e k.x,e k.y表示第k个水平线线段的左端点坐标(起点坐标);e k.w表示第k个水平线线段的宽度;并且对任意0<k<m,有e k.x<e k+1.x,即按轮廓线起点的x坐标从小到大排列.队列E具有以下特征:其y坐标具备唯一性,如果相邻线段具有相同的高度y,则进行合并;所有线段在X坐标上的投影不重叠;所有线段的宽度之和刚好等于矩形容器宽度W.最低水平线定义为队列E中其y坐标最小的水平线.最优高度H opt表示穷举所有可能情况得到的最小装箱高度,也称为最优解.装箱高度H packing表示根据当前装入序列,按照布局算法将所有矩形装入矩形容器C内所得到的最小高度.空洞是指在装箱过程中,由矩形或者矩形与容器边界(如x=0,y=0,x=W或者y=H packing)围成的空白区.空洞越多,材料浪费的程度就越严重.1.2 LLABF启发规则设计1.2.1 基本思想一般情况下,对NP难问题很难直接构造出一个最优解或满意解,所以只能通过搜索的方法在整个解空间中寻找最优解或者满意解.当问题规模较大时,这种盲目搜索或者遍历就变得十分困难,甚至根本不可行.因此,相关学者常利用问题解本身的某些结构特征来构造出一些启发式规则,并按照该规则设计出启发式算法,由该算法求得问题的一个满意解.对于矩形条带装箱问题,它有以下几个可以利用的结构特征:(1) 面积较大的矩形装入后产生的空洞较大,面积较小的矩形装入后产生的空洞较小;(2) 面积较大的矩形装入后产生的空洞常常可以装入面积较小的矩形;(3) 装入过程中产生的轮廓线越规整,即组成轮廓线的水平线数量越少,就越有利于后期矩形的装入.本文中,LLABF启发式算法利用了矩形条带装箱问题的3个结构特征,采用了动态选择方法.该方法遵照最佳匹配优先原则来动态选择下一个待装矩形,使得在矩形装入的每一步都尽可能地获得一个较优的装箱结果.重复执行,直至最终获得整体较优解.最佳匹配优先原则(best-fit priority,简称BFP)即在矩形的装入过程中,优先考虑与当前可装入区域宽度或高度相匹配以及可装入的未排矩形,它包括完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先以及可装入优先这5种启发式规则.5种启发式规则中完全匹配优先、宽度匹配优先以及组合宽度匹配优先可以减少空洞的产生,特别是在装入初期,由于用来与可装区域进行比较的矩形较多,因此,其匹配的概率越高,就越不容易产生空洞;完全匹配优先以及高度匹配优先使得装箱轮廓相对规整;高度匹配优先以及可装入优先可以将较小矩形延后装入.5种启发式规则结合起来不但可以使矩形装入后产生的空洞数量较少,而且所有的空洞总面积相对也较小.1.2.2 启发规则设计完全匹配优先(full-fit first,简称FFF). 在可装入的轮廓线中选取最低的水平线e k,如果有多个线段,则优先选取最左边的一段.从待装矩形中按照装入序列依次将矩形与e k进行比较,如果存在宽度或者高度与该线段宽度e k.w相等且装入后刚好左填平或者右填平的矩形则优先装入.完全匹配优先能够减少装入后产生的轮廓线数量,使得装入轮廓朝着顶部平齐的方向发展.宽度匹配优先(width-fit first,简称WFF). 在装入过程中,优先装入宽度或者高度与最低水平线e k等宽的矩形,如果存在多个匹配矩形,则优先装入面积最大的.与完全匹配优先规则不同的是,宽度匹配优先并不要求装入后能够实现左填平或者右填平;同时,该规则使得较小矩形有推迟装入的趋势.另外,WFF不会增加装入轮廓线数量.蒋兴波 等:二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法1531高度匹配优先(height -fit first ,简称HFF ). 在待装矩形中,按照装入序列查询宽度或高度不大于最低水平线e k 宽度且装入后能够实现左填平的矩形,若存在则装入查询到的首个矩形.与FFF 和WFF 不同,HFF 可能会在最低水平线上产生新的、更小的可装入区域,但却增加了轮廓线e k −1的宽度.组合宽度匹配优先(joint -width -fit first ,简称JWFF ). 按装入序列对两个矩形进行组合,如果组合后的宽度与最低水平线宽度e k 相等,则优先装入组合序列中的首个矩形.例如,存在两种组合I (i 1).w +I (j 1).w =e k .w , I (i 2).w +I (j 2).w =e k .w ,如果I (i 1)的面积大于I (i 2),则首先装入I (i 1),否则装入I (i 2).JWFF,FFF 与WFF 规则避免了在最低水平线e k 上产生新的、更小的可装入区域,从而减少了整个装箱过程产生空洞的可能性.为了保证时效性,算法中设置了查询范围searchNum ,即从当前位置开始,最多可以进行searchNum ×searchNum 次连续矩形的两两组合查询.可装入优先(placeable first ,简称PF ). 在一定范围内,从待装矩形件中按照装入序列依次查找宽度或高度不大于最低水平线e k 宽度的矩形,若存在,则将其装入;若存在多个,则装入面积最大的矩形.PF 可能在最低水平线上产生新的、更小的可装入区域,同时使得较小矩形延迟装入.在矩形的装入过程中,满足FFF,WFF,HFF 以及JWFF 规则的矩形可能并不存在,此时就必须考虑PF.如果满足PF 规则的矩形仍不存在,那么必然会在最低水平线上产生空洞.与BL,IBL,LFLA 以及LHL 算法不同,该空洞是在一定范围内由于不存在可装入的矩形而产生的,因此其面积更小.与BLF 算法不同,LLABF 算法并不需要保存新产生的空洞.图1给出了按照最佳匹配优先原则的部分启发规则实现矩形装入的示意图,其中,矩形的装入序列是4 2 7 6 5 1 8 3.图1(a)表示已经装入了4个矩形,产生了由4个线段e 1,e 2,e 3,e 4组成的装入轮廓,其中,e 2为最低水平线,其对应的区域是接下来首先要考虑的区域.图1(b)采用完全匹配优先:与最低水平线e 2等宽的矩形有1号和3号,但由于只有3号矩形装入后能够实现左填平,因此首先选择该矩形装入.图1(c)采用宽度匹配优先:满足该条件的矩形有1号和3号,但由于1号矩形面积较大,所以优先装入.图1(d)采用高度优先:1,8,3这3个矩形都满足其宽度不大于e 2.w ,但只有8号和3号矩形装入后能够实现左填平,且8号矩形位置在3号之前,所以优先装入.(a) (b)(c) (d)Fig.1 Packing result according to BFP principle图1 按BFP 原则的装箱结果图1.3 LLABF 算法的实现LLABF 算法是按照BFP 原则进行装箱的启发式布局算法,其算法实现如下所示.1532 Journal of Software软件学报 V ol.20, No.6, June 2009LLABF (input: I; output: H packing)beginInitContours(E); InitCoordinate(I); H packing=0; // 初始化;H packing:装箱高度① for (ii=1; ii≤n; ii++)begin②if (I(ii).x>−1) goto ①; // 当前矩形件已被装入在E中取最低水平线e k;j=−1; //记录用于装入的矩形件所在序列号FullFitFirst(ii,I,e k,j); if (j>−1) goto ④;//完全匹配FFFWidthFitFirst(ii,I,e k,j); if (j>−1) goto ④; //宽度匹配WFFHeightFitFirst(ii,I,e k,j); if (j>−1) goto ④; //高度匹配HFFJointWidthFitFirst(ii,I,e k,7,j); if (j>−1) goto ④; // 组合宽度匹配JWFFPlaceableFirst(ii,I,e k,n/6,j); if (j>−1) goto ④; //可装入优先PF③合并E中的边,转②;④将I集合中第j位元素对应的矩形件I(j)装入在E中的最低水平线e k上;如果未旋转,则H packing=max(H packing,I(j).x+I(j).h),否则,H packing=max(H packing,I(j).x+I(j).w);更新集合I和E;如果j>ii,则转②;endend其中,InitCoordinate(I)是对所有矩形块的坐标x,y进行初始化.在初始阶段,由于所有的矩形都未进行装入, InitCoordinate(I)将其坐标x,y全部初始化为−1,即对任意i∈[1,n],I(i).x=I(i).y=−1.InitContours(E)对装箱轮廓线进行初始化.在初始阶段,由于容器C未被装入,因此,其轮廓线仅由一个水平线线段构成,即E={e1},其中,e1={0,0,W},W为容器C的宽度.FullFitFirst,WidthFitFirst,HeightFitFirst,JointWidthFitFirst,PlaceableFirst分别表示按照FFF,WFF,HFF, JWFF以及PF等启发式规则在队列I中第ii位开始向后依次查找与最低水平线e k相匹配矩形的查询过程,其返回值为j.其中,JointWidthFitFirst,PlaceableFirst中的查询范围分别设置为7,n/6,为多次实验后取得的经验值.1.4 LLABF算法举例图2(a)是5个矩形构成的一个完美装箱图,其装箱高度H packing等于最优高度H opt,空间的利用率为100%.对于BL,IBL,LFLA以及LHL算法,要实现图2(a)的完美装箱(不考虑旋转),其装入序列就必须为1 2 3 4 5.对于序列为1 3 4 5 2和1 3 2 4 5,其装箱结果分别如图2 (b)和图2(c)所示,这两种装入序列都会产生较大的空洞.(a)(b) (c)Fig.2 Packing result according to BL, IBL, LFLA or LHL algorithm图2 BL,IBL,LFLA或LHL算法的装箱结果图对于同样的装入序列,采用LLABF算法则能得到如图2(a)所示的完美装箱.图3显示了装入序列为1 3 4 5蒋兴波 等:二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法15332、采用LLABF 算法得到的装箱结果(其中,*表示该位置上的矩形已经装入容器中).初始化:E ={e 1},e 1={0,0,W };对任意i ∈[1,n ],I (i ).x =I (i ).y =−1; 开始阶段虽然所有矩形都不满足完全匹配FFF 、宽度匹配WFF 以及高度匹配,但I (1).w +I (5).w =e 1.w ,满足两两组合宽度匹配JWFF,所以将编号为1的矩形装入在矩形容器C 的左下角;装入结果如图3(c)所示,此时,E ={e 1,e 2};取最低水平线e 2,按照LLABF 启发式规则依次查询匹配矩形,其中I (5),即编号为2的矩形满足WFF,故将其装入在e 2上;装入结果如图3(d)所示,此时,E ={e 1,e 2};以此类推,其装入过程如图3(e)~图3(g)所示.根据LLABF 算法,如果装入序列符合1 2 3 * *或者1 3 * * * 模式(其中,*代表未列出的矩形编号),其结果都与1 2 3 4 5序列的装箱结果相同,即都能得到如图3(a)所示的完美装箱.在图3中,满足第1种模式的装入序列包括1 2 3 4 5,1 2 3 5 4两种,满足第2种模式的装入序列包括1 3 2 4 5,1 3 4 2 5,1 3 2 5 4,1 3 5 2 4,1 3 5 4 2,1 3 4 5 2这6种.针对图2中的5个矩形的装箱问题,LLABF 找到最优解的概率是BL,IBL,LFLA 以及LHL 的8倍之多.因此,相对于传统布局算法,LLABF 算法更容易找到最优解.Fig.3 Packing result according to LLABF algorithm图3 LLABF 算法的装箱结果图2 GA +LLABF 算法实现2.1 算法的总体流程 本文采用遗传算法GA 与LLABF 相结合的方式来解决二维矩形条带装箱问题.其中,GA 用来实现矩形装入序列的初步确定,LLABF 则根据自身的启发式规则将矩形装入到矩形容器中.GA+LLABF 的算法流程如下所示.(1) 个体染色体编码.(2) k =0;随机产生m 个个体组成初始群体pop (k )={I 1,I 2,…,I m }.(3) 对单个个体I i 执行LLABF(Ii ,H packing );记录个体适应度f (I i )(f (I i )=1/H packing ).(4) 判断是否满足停止条件.若是,则停止计算,输出最佳结果;否则,继续.(5) 利用排序选择操作选择m 个个体形成新的群体selpop (k +1).(6) 根据交叉概率P c 进行交叉操作,产生群体crosspop (k +1).(a) (b) 1 3 4 5 2(c) * 3 4 5 2 (d) * 3 4 5 * (e) * * 4 5 * (f) * * * 5 * (g) * * * * *1534 Journal of Software软件学报 V ol.20, No.6, June 2009(7) 根据变异概率P m进行变异操作,产生群体mutpop(k+1).(8) pop(k+1)=mutpop(k+1);k=k+1;转(3),循环.2.2 编码及适应度函数矩形装箱采用整数编码(encoding),即n个矩形分别用整数1,2,…,n编号,矩形的一个装箱方案对应于一个染色体编码,I j=(π1,π2,…,πn),其中,|πi|表示矩形编号(1≤|πi|≤n),当πi<0时,矩形旋转90°,否则不旋转;I j表示第j个个体.例如:个体I j的染色体编码为(−5 3 −7 6 1 10 8 −2 4 −9),表示装入序列为5 3 7 6 1 10 8 2 4 9.在装入过程中,编号为5,7,2,9的矩形进行90°旋转.适应度函数(fitness function)可以由装箱高度的倒数表示,即f(I j)=1/H packing(I j).2.3 选择为了避免丢失上一代产生的最佳个体,本文在采用排序选择方法(rank-based select model)的同时,还混合使用了最优保存策略(elitist model).排序选择方法主要依据个体适应度值之间的大小关系,对个体适应度是否取正值或负值以及个体适应度之间的数值差异程度并无特别要求.其步骤如下:(1) 对群体中所有个体按照适应度从大到小排序.(2) 根据下列公式计算每个个体的选择概率:()iP=α×(1−α/m)I,sP表示排列在第i个位置的个体的选择概率,m表示群体大小,α为调节参数.其中,()is(3) 根据步骤(2)计算得出的个体概率值作为其能够被遗传到下一代的概率,基于该值应用比例选择(赌盘选择)的方法产生下一代群体.2.4 交叉(crossover)交叉是产生新个体的主要方法.本文主要采用环形部分交叉(circular-based part crossover):①随机生成起始交叉点P cr∈[1,n];②随机生成交叉长度L cr∈[1,n];③将P cr后的L cr位基因进行交换,如果P cr+L cr>n,则将染色体前P cr+L cr−n位基因进行互换;④然后依次将未出现的基因填入空白基因座.2.5 变异(mutation)变异是产生新个体的辅助方法,它决定了遗传算法的局部搜索能力,保持群体的多样性.本文中的变异包括两部分:一是旋转变异,二是装入序列变异.(1) 旋转变异旋转变异采用了单点取反和环形部分取反两种方式.单点取反(single point reversion)变异:①随机生成变异点P mu∈[1,n];②取反.例如,对于个体I j=(π1,π2,…, πi,…,πn),P mu=i,则变异后产生的新个体为I′=(π1,π2,…,−πi,…,πn).j环形部分取反(circular-based part reversion)变异:①随机生成变异点P mu∈[1,n];②随机生成变异长度L mu∈[1,n];③将P mu后的L mu位取反,如果P mu+L mu>n,则将染色体首部的P mu+L mu−n位基因取反.(2) 装入序列变异装入序列变异采用了两点位置互换与环形部分逆转两种方式.两点位置互换(two point exchange)变异:①随机生成两个变异点i,j∈[1,n];②将两个基因互换.例如:I j=(π1, π2,…,πi1,…,πi2,…,πn),i1,i2∈[1,n],则变异后产生的新个体为I′=(π1,π2,…,πi2,…,πi1,…,πn).j环形部分逆转(circular-based part inversion)变异:①随机生成变异点P mu∈[1,n];②随机生成变异长度L mu∈[1,n];③将P mu后的L mu位逆转,即将(P mu+i) mod n(即P mu+i对n取模)与(P mu+L mu−i) mod n互换,i∈[0,L mu/2].蒋兴波等:二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法15353 实验结果实验平台:Pentium 4 3.0GHz,512M,Windows Server 2003.运行参数:交叉概率P c=0.95,变异概率P m=0.85.本文的实验针对两组标准测试问题来进行,第1组来自文献[11],第2组来自文献[16].3.1 实验1文献[11]给出了两组标准测试实例,均由40×15的大矩形切割而成.其中,第1组实例由25个矩形组成,第2组实例由50个矩形组成.本文实验中,GA的群体大小和运行代数参照文献[12],分别设为20和100.对每组实例皆重复运行100次.实验结果对比见表1.Table 1Computational results of four algorithms表14种算法的计算结果Jakobs S[11] GA+BL Liu DQ[12]GA+IBLBortfeldt A[10]SPGALGA+LLABFW×H nH min H avg H min H avg H min H avg H min H avg H max40×15 25 17 17.481616.9716 16.001515.001540×15 50 17 17.281617.0115 15.001515.0015 表1中,H min,H max,H avg分别指多次运行中得到的最小H packing、最大H packing及平均H packing.由表1可以看出,GA+LLABF算法在对2组标准实例进行的100次测试中均找到了最优解15,而其他3种算法中,除了SPGAL找到了第2组数据集的最优解之外,其余算法求得的H packing均大于H opt.因此,实验结果表明,本文的GA+LLABF算法更加有效.3.2 实验2在文献[16]中,Hopper等人给出了21组不同尺寸的测试实例,这些实例分成7个大类,每个大类由3组实例组成,其矩形个数从16个~197个不等.每个实例的最优高度H opt已经给出,其相关数据见文献[16].在本文的算法中,初始种群大小参照文献[16],设为50,终止条件为进化代数等于 2 500代,或者装箱高度H packin等于最优解H opt.对每组测试实例重复运行10次,记录每个大类30次(每个大类3个实例,每个实例进行10次测试)测试的平均装箱高度到最优解的相对距离RDBSOH,RDBSOH(%)=100×(30次平均H packing−H opt)/H opt.实验结果对比见表2.Table 2Computational results of 12 algorithms (relative distance of best solution to optimum height (%))表2 12种算法的计算结果(RDBSOH(%))Algorithm C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 AverageGA+BLF[16] 4 7 5 3 4 4 5 4.57 SA+BLF[16] 4 6 5 3 3 3 4 4.00 GRASP+VNS[7]14.40 17.33 12.93 6.80 4.51 3.55 2.89 8.92 HR[3]8.33 4.45 6.67 2.22 1.85 2.5 1.8 3.97 Hybrid SA[15] 1.66 4.88 4.00 3.94 3.18 3.30 3.38 3.48SA+HR[14] 5.00 4.47 2.23 2.22 1.86 2.5 3.24 3.07 PH[9] 5.00 4.44 4.44 3.33 1.11 1.11 1.25 2.95HRBB[6] 1.70 0.00 1.10 2.20 1.90 1.40 1.30 1.40GRASP[8]0.00 0.00 1.08 1.64 1.10 1.56 1.36 1.33SPGAL[10] 1.70 0.90 2.20 1.40 0.00 0.70 0.50 1.00 A1[5]0.00 0.00 1.11 1.67 1.11 0.83 0.42 0.73 GA+LLABF 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.06 从表2可以看出,在现有的算法中,按照Averag e即平均RDBSOH,位居前4位的较优算法依次为A1, SPGAL,GRASP与HRBB,它们对7大类实例计算得出的Average分别为0.73,1.0,1.33和1.4.而本文给出的GA+LLABF算法计算得出的Average为0.06,其中6大类实例的RDBSOH为0,即对应的所有实例其10次实验结果皆取得了最优解.因此,实验结果进一步表明,针对2DR-SPP,本文提出的GA+LLABF算法优于其他算法.1536Journal of Software 软件学报 V ol.20, No.6, June 2009表3给出了GRASP+VNS,GRASP,HRBB 以及本文的GA+LLABF 对21组实例求得的实际测试结果H packing .在GA+LLABF 算法对21组实例的测试中,10次实验皆能获得最优解H opt 的有18组(21组中,除C 71,C 72,C 73外),占全部实例的86%(18/21),而GRASP 为38%(8/21)、HRBB 为33%(7/21);10次实验中至少获得1次最优解的实例有19组(即最小高度H min =最优高度H opt ),占全部实例的91%(19/21),而GRASP 为38%(8/21)、HRBB 为43%(9/21);10次实验获得的最大高度H max 与最优解H opt 之间的距离最多为1个基本单位.因此,无论是最优解所占比例还是最小高度H min 、平均高度H avg 以及最大高度H max ,GA+LLABF 求得的结果均具有明显的优势.Table 3 Computational results (H packing ) of 21 instances表3 21组实例计算结果 Beltrán DJ GRASP+VNS [7] (20 runs) Alvarez-Valdes R GRASP [8] (10 runs) Cui YD HRBB [6] (6 runs) GA+LLABF(20 runs) CategoryH opt n H min H avg H max H min H avg H min H avg H max H min H avg H max C 1120 16 21 22.30 23 20 20.00 2020.0020 20 20.00 20 C 1220 17 21 23.20 25 20 20.00 2121.0021 20 20.00 20 C 1320 16 22 23.15 24 20 20.00 2020.0020 20 20.00 20 C 2115 25 16 17.20 19 15 15.00 1515.0015 15 15.00 15 C 2215 25 16 18.00 20 15 15.00 1515.0015 15 15.00 15 C 2315 25 16 17.60 20 15 15.00 1515.0015 15 15.00 15 C 3130 28 32 32.55 34 30 30.00 3030.0030 30 30.00 30 C 3230 29 32 34.25 37 31 31.00 3131.0031 30 30.00 30 C 3330 28 33 34.85 37 30 30.00 3030.0030 30 30.00 30 C 4160 49 63 63.55 66 61 61.00 6060.5061 60 60.00 60 C 4260 49 61 64.60 68 61 61.00 6161.3362 60 60.00 60 C 4360 49 62 64.10 66 61 61.00 6161.0061 60 60.00 60 C 5190 73 92 93.45 95 91 91.00 9090.6791 90 90.00 90 C 5290 73 93 94.75 97 91 91.00 9292.0092 90 90.00 90 C 5390 73 92 94.00 98 91 91.00 9191.1792 90 90.00 90 C 61120 97 123 124.40 130121121.90121121.00121120 120.00 120C 62120 97 123 124.65 128121121.90121121.83122120 120.00 120C 63120 97 122 123.75 126121121.90121121.33122120 120.00 120C 71240 196 244 246.45 248244244.00242242.17243241 241.00 241C 72240 197 244 247.05 255242242.90245245.00245241 241.00 241C 73 240 196 245 247.30 258243243.00241241.33242240 240.90 241图4(H packing =H opt =120)、图5(H packing =H opt =240)显示了由GA+LLABF 算法求得的部分实例装箱图,其装箱高度皆为最优高度.Fig.4 Packing result of C 63 Fig.5 Packing result of C 73图4 C 63的装箱结果图 图5 C 73的装箱结果图 LLABF 算法在对矩形的装入过程中,每一步均按照FFF,WFF,HFF,JWFF 以及PF 规则依次查询与最低水平蒋兴波等:二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法1537线相匹配的矩形.对于FFF,如果某个阶段存在i个待装矩形,那么最坏情况下将比较i次;其余4个启发式规则除了JWFF的比较次数为常数K以外,皆与完全匹配优先类似,因此,单步比较次数最坏情况下为4i+K.将所有n 个矩形全部装入容器中,总的比较次数最坏情况下为4×(n+n−1+n−2+…+2+1)+n×K,共2n×(n+1)+n×K,因此其复杂度为O(n2).对于矩形在容器中的装入,主要的比较次数在于查找最低水平线,而最低水平线的数量不会超过n,所以,其复杂度最坏情况下为O(n2).整体上,LLABF的时间复杂度为O(n2).同时,对于GA,由于群体规模和进化代数皆为常数,其本身的比较次数也为常数,所以GA+LLABF算法的复杂度主要由LLABF决定,即最坏情况下为O(n2).表4给出了表2中所有算法的计算时间.由于算法的实现方式、测试平台与环境的不同,要对算法的快慢进行精确比较是不科学也是不可行的.但是从表4中,我们能够大致看出各种算法的运行快慢程度.由于本文算法采用了装箱高度等于最优解作为终止运行条件之一,因此,虽然C5的规模大于C4,但其获得最优解的速度明显快于C4,所以运行时间相对较小.Table 4Run times of 12 algorithms (s)表412种算法的运行时间(s)Algorithm C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Averagea[16]a SA+BLF[16]42.00 144.00 240.00 1 980.00 6 900.0022 920.00250 860.00 40 441.86b GRASP+VNS[7] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.07 1.37 0.21c HR[3]0.000.000.03 0.14 0.69 2.21 36.07 5.59dHybrid SA[15] 3.64 6.36 18.78101.20287.27 757.20 1650.6 403.57e SA+HR[14] 23.20 42.80 59.20170.00343.60 444.90 1328.80 344.64f PH[9]0.00 0.00 0.00 1.51 5.69 23.74 707.12 105.45g HRBB[6] 0.27 0.33 0.88 2.19 2.83 2.24 4.26 1.86h GRASP[8]- - -- ---60.00i SPGAL[10]--- ----139.00j A1[5]0.370.611.71 0.15 0.40 3.98 45.02 7.46GA+LLABF0.000.032.233.6 1.3 33.2 328.3 52.67a—Pentium Pro 200MHz and 65MB memory c—Dell GX260 with a 2.4GHz CPUe—Dell GX270 with a 3.0GHz CPU g—Pentium 4 2.8GHZ, 512MB memory i—Pentium PC with 2GHz b—Pentium 166MHz and 96MB RAM d—Pentium Ⅲ 797MHZf—Pentium 4 1.6GHZ, 256MB memory h—Pentium 4 mobile 2.0GHZ, 512MB memory j—2.4GHz PC with 512MB memory4 结论与展望本文分析了传统布局算法的不足,提出了一种启发式布局算法LLABF,并将其与GA相结合.实验结果表明,GA+LLABF算法解决2DR-SPP问题更加有效.但是要评价一种算法的优劣,除了要考虑算法的求解结果以外,还应兼顾算法的运行效率.因此,改进算法以进一步提高运算速度,将是我们下一步的研究重点.References:[1] Hifi M. 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常压矩形容器设计计算软件D型
矩形容器强度计算(D型)序号名称符号数据来源计算公式计算结果单位常规已知条件1容器自身选择材料选择S304082加强结构材料选择S304083容器自身选择材料弹性模量查手册193000Mpa 4容器自身选择材料许用应力查手册137Mpa 5顶边加固件型号选择50×56顶边加固件惯性矩查手册112100mm4 7横向加固件型号选择63×88横向加固件惯性矩查手册411000mm4 9容器总宽设计1500mm 10容器总长设计2400mm 11容器总高设计1100mm 12容器内介质密度工况输入0.000001kg/mm3 13重力加速度常数9.8m/s2顶边加固件计算14第一道横向加固件距顶边距离h1设计635mm 15顶边加固件所需惯性矩I cT计算61419.98mm4 16判断选型是否有效有效第一段板壁厚度计算17第一道横向加固件距顶边距离H1设计635mm 18第二道横向加固件距顶边距离h2设计1100mm 19第一道加固圈单位长度上载荷F1计算 3.117217N/mm20第一道加固圈所需惯性矩I cT1计算290259.7mm4第一道加固圈选型是否有效有效21查图系数按标准B/A0.26458322壁厚计算系数а1查图8-70.003823第一段壁板计算厚度δ计算 1.727044mm 24根据计算结果选择壁板厚度δ1e设计5mm第一段壁板刚度计算25查图系数按标准B/A0.26458326刚度计算系数β1查图8-70.002527许用挠度【f】计算24.8450428变形最大挠度f1max计算10.69763mm29判断选型是否有效有效第二段板壁厚度计算30第一道横向加固件距顶边距离h1设计635mm 31第二道横向加固件距顶边距离h2设计1100mm 32第三道横向加固件距顶边距离h3设计0mm 33第二道加固圈单位长度上载荷F2计算-1.79948N/mm 34第二道加固圈所需惯性矩I cT1计算-167559mm4第二道加固圈选型是否有效有效35查图系数按标准B/A0.1937536壁厚计算系数а1查图8-70.0018437第一段壁板计算厚度δ计算 2.809301mm 38根据计算结果选择壁板厚度δ1e设计5mm第二段壁板刚度计算39查图系数按标准B/A0.1937540刚度计算系数β2查图8-70.0000841许用挠度【f】计算23.0640942变形最大挠度f1max计算16517137mm 43判断选型是否有效请重新选择备注序号名称符号数据来源容器总长设计容器总宽设计容器总高设计最终选择壁厚容器自身重量顶边加固件总长顶边加固件单位长度重量顶边加固件总重横向加固件总长横向加固件单位长度重量横向加固件总重设备总重量方案一板厚顶边加固件规格方案二板厚顶边加固件规格方案三板厚顶边加固件规格)矩形容器强度计算(D型)计算(D型)计算公式计算结果单位备注2400mm1500mm1100mm5478.065kg7.8m3.77kg29.406kg7.8m25kg195kg702.471kg横向加固件规格总重横向加固件规格总重横向加固件规格总重。
2.8防腐设计
b.计算惯性矩 其中顶边加固的惯性矩按式(2-61),其他层按式(2-66)计算
c.计算当层的壁厚
其中第一和第二层以上的厚度计算分别按(2-64)、(2-67)计算, 多层情况下,以此类推。一般情况下在生手册上选用。
n 2.25 K z qo p1 pcr
加强圈最小截 面尺寸由表2-31取。
(2-48)
( 6). 附件 包括人孔、接管、液面计、阀孔、梯子平台等
2.9.4 矩形容器设计
1).矩形容器设计的一般要求:
①需要整体加固的几种形式: 顶边加固、 垂直加固、 横向加固、 拉杆加固、 垂直与横向组合加固、
②有效面积A除按式(2-45)确定外,还应满足表2-28中包边 角钢的要求;
③若按式(2-45)计算不能满足要求时,应加大角钢的尺寸或 增加环形加强件,结构见图2-99。
4). 储罐底板的设计
用钢板拼接而成。
要求: ①直径小于12.5m时,宜用条形排板组焊,边
缘板和中幅板均为条形;见图2-100a ②直径大于12.5m时,采用弓形排板组焊,边
4). 厚度
① 厚度附加量C(mm),C=C1+C2 ② 最小厚度---碳钢及低合金钢为3mm,高合金钢为2mm ③ 计算厚度 ---按公式计算之值 ④ 设计厚度—计算厚度与最小厚度二者之较大值与C之和 ⑤ 名义厚度---设计厚度加上钢材负偏差并向上圆整值 ⑥ 有效厚度---名义厚度减去C
5).许用应力
拉应力的作用,所以,拉杆承受的最大应力按式(2-59)计算
并满足式(2-60)的要求
max = t1 +
矩形容器设计
14.41 20505.33 9100 16.06
Fc 单元平壁的横截面积 y Wpc σ 在垂直壁的方向上,壁到 面积重心的距离 带有加强件的单元平壁的 抗弯系数 加强件的最大应力
144698.22 70.33015702 合格
第 1 页,共 1 页
l
mm mm
4
160 8660000 2196.2 129.38 8 2.8 刚性固定K=12;非刚性固定K=8 计算结果 12
Fp 型钢横截面积
[σ ]t 型钢材料设计温度下许用应力
mHale Waihona Puke 2 MPa mm mmt C K
壁板名义厚度 壁板材料厚度负偏差 系数
t' 无加强件时的壁板厚度 Jc Fc对平行于壁面的中型轴的 惯性矩
常压方槽计算(横向组合加固) (根据《化工设备设计全书--化工容器》编制)
设备名称: 设备图号: 设计数据 P B L 设计压力 矩形器壁短边宽度 容器壁板高度 横向加强件距离 型钢型式 hp 型钢截面离壁板距离 Jp
Fp对平行于壁面的中型轴的惯性矩
MPa mm mm mm
0.0088 2816 10000 1750 [
mm mm4 mm2 mm mm3 MPa
t'=0.5B(P/[σ ]t)0.5+C Jc=l *(t-C)3/12 Fc=l *(t-C) y=[Fp*(hp+t-C)/2+Fc*0]/(Fp+Fc) Wpc=[Jp+Jc+Fp*(0.5hpy)2+Fc*[y+0.5(t-C)]2]/(hp-y) σ =B2l P/(KWpc) σ ≤1.2[σ ]
矩形容器设计
设备名称: 设备图号: 设计数据 P B L 设计压力 矩形器壁短边宽度 容器壁板高度 横向加强件距离 型钢型式 hp 20505.33 9100 16.06
Fc 单元平壁的横截面积 y Wpc 在垂直壁的方向上,壁到 面积重心的距离 带有加强件的单元平壁的 抗弯系数
mm2 mm mm3 MPa
144698.22 70.33015702 合格
σ 加强件的最大应力
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Fp对平行于壁面的中型轴的惯性矩
MPa mm mm mm
0.0088 2816 10000 1750 [
l
mm mm4 mm
2
160 8660000 2196.2 129.38 8 2.8 刚性固定K=12;非刚性固定K=8 计算结果 12
Fp 型钢横截面积
t [σ] 型钢材料设计温度下许用应力
MPa mm mm
t C K
壁板名义厚度 壁板材料厚度负偏差 系数
t' 无加强件时的壁板厚度 Jc Fc对平行于壁面的中型轴的 惯性矩
mm mm
4
t'=0.5B(P/[σ]t)0.5+C Jc=l *(t-C)3/12 Fc=l *(t-C) y=[Fp*(hp+t-C)/2+Fc*0]/(Fp+Fc) Wpc=[Jp+Jc+Fp*(0.5hpy)2+Fc*[y+0.5(t-C)]2]/(hp-y) σ=B2l P/(KWpc) σ≤1.2[σ]
矩形容器1
目 录一、设计工况:二、设计依据标准三、容器顶板强度计算四、容器侧板强度计算五、容器底板强度计算六、容器各部质量计算七、容器底座吊装强度计算一、设计工况:设计压力Pa P=2700设计温度o C T=50工作压力Pa p工=常压工作温度o C T工=25试验压力Pa P S =4000充装介质水介质密度kg/m3G=1000腐蚀裕量mm C1=1试验介质水试验介质密度kg/m3G' =1000容器容积m3V=22.88容器长边侧板宽度mm L L =4400容器短边侧板宽度mm L S =2600容器高度mm H =2000容器顶板厚度mm d1=6容器底板厚度mm d2=10容器长边侧板厚度mm d3=6容器短边侧板厚度mm d4=6容器顶部加强筋规格80x80x6底梁规格I10 100x68x4.5容器水平加强筋数量道N1=2容器水平加强筋规格63x63x6容器长侧板垂直加强筋数量道N2=5容器长侧板垂直加强筋规格63x63x6容器短侧板垂直加强筋数量道N3=3容器短侧板垂直加强筋规格63x63x6保温材料名称玻璃棉保温层厚度mm d in=75保温材料密度kg/m3G i=60容器主体材质Q235-A主体材质的材料屈服极限 MPa S=235设计温度下材料的许用应力 MPa [s]t =135设计温度下材料的许用压缩应力 MPa [s]cr t =103拼板焊缝系数f=0.70所有碳钢及不锈钢杨氏弹性模量GPa E =192.0二、设计依据标准。
*《钢制焊接常压容器》 JB4735-1997*《压力容器设计手册》(美)(吊耳强度计算部分)三、容器顶板强度计算四、容器侧板强度计算五、容器底板强度计算六、容器各部质量计算七、容器底座吊装强度计算。
矩形容器设计新方法
图1 盛装液体的矩形罐受力模型
2 方法概述
矩形罐盛装的液体对侧板产生的最大压
力为:
p = 10- 2aΘ
(1)
对于无加强筋的矩形罐, 其顶边自由, 另
外3条边均受约束, 可直接应用这一边界条件
通过平板公式来确定应力和变形量。计算 a
b, 从表1查得 Β 和 Α值。
表1 3边受约束的矩形板应变常数表 [ 6 ]
分别是:
R 1 = 0103 p am
(11)
R 2 = 0132 p am
(12)
R 3 = 0115 p am
(13)
中间加强筋的尺寸可由式 (8) 确定, 式中
R 1 由 R 3 取代。如果需要, 可用由式 (11) 得出
的 R 1的新值代入式 (8) , 来计算顶部加强筋
的尺寸。此时, 板截面中的最大剪切力发生在
见图2a, 如果顶部加强筋具有足够的尺寸, 那
么储罐的所有边都可以考虑为受约束。这种
梁支撑在顶部和底部, 同时对一边承受线性
变化的分布载荷 。要使其在顶部和底部的弯
矩为0, 必将导致在顶部和底部产生反作用力
R 1及 R 2, 其大小为:
R 1 = p am 6
(5)
R 2 = p am 3
(6)
11罐壁 21水平加强筋 31顶部加强筋 图2 矩形罐侧板受力状况
V max —— 板截面上最大剪切力, N W —— 连续焊焊缝焊角腰高, mm
Ymax —— 板最大变形量, mm Z —— 垂直立筋截面模数, mm 3
Α, Β—— 常数, 其值见表1和表2, 中间值可用内 插法获得
在石油化工工业中, 经常使用各种形状 和尺寸的容器, 但多为圆柱形和球形。在越来 越多的场合, 尤其在空间有限的海洋采油平 台上, 选择矩形容器则更为适宜。
矩形容器毕业设计
矩形容器毕业设计矩形容器毕业设计在工程设计领域中,矩形容器是一种常见的设计元素。
无论是在建筑、机械还是电子领域,矩形容器都扮演着重要的角色。
本文将探讨矩形容器的设计原理、应用领域以及一些创新的设计思路。
一、矩形容器的设计原理矩形容器的设计原理主要涉及到结构、材料和功能等方面。
首先,结构设计是矩形容器设计的基础。
通过合理的结构设计,可以确保容器的稳定性和承载能力。
其次,材料的选择也是至关重要的。
不同的材料具有不同的物理特性和耐久性,因此需要根据具体的应用场景来选择合适的材料。
最后,功能设计是矩形容器设计的核心。
根据容器的用途和需求,可以设计出不同的功能,如防水、防火、隔热等。
二、矩形容器的应用领域矩形容器广泛应用于各个领域。
在建筑领域,矩形容器常被用作建筑结构的一部分,如房屋的墙体、屋顶等。
在机械领域,矩形容器则被用作机器设备的外壳,保护内部的机械部件。
在电子领域,矩形容器则被用作电子设备的外壳,保护内部的电路板和元器件。
此外,矩形容器还可以用于储存物品、运输货物等。
三、创新的设计思路在矩形容器的设计中,我们可以尝试一些创新的设计思路。
首先,可以尝试采用新型的材料,如复合材料、纳米材料等。
这些材料具有更好的性能和更轻的重量,可以提高容器的使用效果。
其次,可以尝试设计可变形的矩形容器。
通过一些机械装置或电子控制,容器可以根据需要进行形状的变化,提高容器的适应性和灵活性。
最后,可以尝试将矩形容器与其他功能进行结合,如太阳能电池板、传感器等。
这样可以实现容器的多功能化,提高容器的使用价值。
总结矩形容器作为一种常见的设计元素,具有广泛的应用领域和重要的设计原理。
在设计矩形容器时,需要考虑结构、材料和功能等方面。
同时,我们也可以尝试一些创新的设计思路,如采用新型材料、设计可变形容器和结合其他功能等。
通过不断的创新和实践,矩形容器的设计将会更加多样化和智能化,为各个领域的发展提供更好的支持。
二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法
决中小规模 的 2 D装箱 问题;eh等人f针对 2 Ls ] D矩 形完美装 箱 问题 , 出了基于 分支定界 的穷举搜 索算法, 提 该算 法 已证明对于低 于 3 0个矩形 的装 箱是有 效的. 为 了解 决大规模 的矩形装 箱 问题, 一些 启发式算 法也相继 提 出来 .h n 等人 『提 出了一种启 发式递 归算 法 Z ag 3 ] HRh uii rc rie ag rh , (er t eus loi m) sc v t 该方法基 于启 发式策略 和递 归结构, 实验 结果表 明, 该算法 能够在 较短 时间 内 获得 较为理想 的装箱 高度, 但其平均运 行 时间却达到 了 O n) ( . 陈端兵 等人【根据先 占角后 占边的原则 , 出了一 】 提 种针对 矩形装 箱的贪心 算法.h n等人 _给 出了一种 t . v l Ce 5 ] wo1 e 搜索 算法 来求解 2 .P .uL给 出了一种启 发 e DR S P iJ C 6 式递 归分支定 界算法 H BB h ui i crie rn hadb u dag rh , R (e r t r us a c —n .o n loi m) sc e vb t 该算法 将递 归结构和分支 定界技 术 结合 在一起 来求解 2 R s P取得 了较 好 的实验结 果.et n等 人【按照 随机搜索 原则设 计的 G AS (re y D .P, B lf r i R Pged rn o zda at esac rcd r) a d mie d pi erhpo e ue算法 与 V (aiben ih o ro dsac ) 合在一起 来求解 2 .P v NSv r l eg b uh o erh结 a DR S E 而 Alae. ad s v rzV le 等人 【提 出 了 R at e GR P算法 , 法分为 构建和 改进 两个 阶段, 测试结果 优于文献 8 J eci AS v 该算 其
浅析矩形蜂窝短管夹套容器的设计计算
2 . 3 受磷槽主要技术条件 受磷槽主要设计条件和计算参数如表1、表 2 所
刀、〇
表 1 受磷槽主要技术条件
名称 盛装介质 设计压力P 设计温度 主要材质 外形尺寸 容器内 黄鱗/ 水 常压 90°C
Q 235 - B
夹套 蒸 汽 / 热水
O .IM P a
100°C
Q 235- B
116Technology
工程技术
浅木脈 i 蜂窝短管夹套容器的设m i#
谢 刚
中 国 化 学 工 程 第 七 建 设 有 限 公 司 四 川 成 都 610100
摘要矩形容器在石袖化工、 电气及机械行业中应用广泛, 釆取不同的结构形式, 计算模型及结果会有较大 羞异。本文以西昌某黄磷生产装置中e 建成的受磷槽为例, 简要分析了矩形蜂窝短管夹套容器的受 力情况, 并提出了此类结构壁板厚度的计算方I 关键词矩形容器夹套蜂窝短管
图 4 计算程序
NB/T 47003.1 - 2 0 0 9 中关于矩形容器的计算方法也
只考虑由弯曲应力引起的失效。 当矩形容器带夹套时,夹套覆盖范围内的容器内 壁板不仅承受着由容器内压引起的拉应力或压应力, 还承受着由夹套内压力引起的压应力。此时容器可能 强度满足要求、 应力低于材料的屈服强度, 但壳体可能 因为不能保持原有形状而产生失稳现象。为保证容器 内壁有足够的刚度,内壁板厚度往往较厚才能满足要 求。当釆用蜂窝短管结构时, 可以将夹套壁板和容器内 壁板等效于拉撑结构计算模型,蜂窝夹套支撑区可简 化为周边固支的平板,并按平板上下表面的最大弯曲 应力作为壁厚设计计算依据,按照拉撑结构计算公式 算出夹套壁板和容器内壁板厚度。 受 磷 槽 受 力 模 型 根 据 NB/T 47003.1-2009中 C 型(垂直加固)进行计算, 本文仅分析壁板的计算方法, 顶板及底板的计算可直接按相关方法计算。 2 . 2 计算 步 骤 先 以 容 器 内 的 压 力 P 1 按 NB/T 47003.1-2009 中“ 矩形容器的计算方法” 对容器内壁板进行强度或刚 度 进 行 计 算 ,再 以 夹 套 压 力 P2 按 GB150.3- 2 0 1 1 中 “ 拉撑结构计算方法” 计算容器内壁板和夹套壁板的厚 度 。对于容器内壁板厚度取两次计算厚度中的较大值, 计算程序如图4 所示。
矩形容器计算
横边垫片尺寸(H)=1725竖边垫片尺寸(h)=224514770.50.253148106303696000739200749829.68L=229013.50L b =26齿深=25齿厚T 1=25齿宽b=45齿数=2230.3098.16102.73合格K1=10K2=10Φ1=0.7S1=12.5S2=12.5Φ2=0.7== 5.20 =25.74总应力计算: =30.94合格计算类型:开启压力0.182容器设计压力: p=0.20.32泄放压力下密度:ρ=1.7342407临界压力: P c =22.540.1临界温度: T c =374.125摩尔质量: M=18.219进气管数量21.09查GB150.1-2011图B1得:压缩系数Z= 1.070.014绝热指数:k =1.1353310.888.37临界条件:0.310.5867.14安全阀实际泄放面积2770.88对比温度: =对比压力: =查GB150.1-2011表B4得或气体特性系数安全阀额定泄放系数K:容器安全泄放量: 2.83×10-3ρvd 2=安全阀阀座喉部直径: d t = 介质名称:蒸汽安全阀进口侧温度: T f =t+273=安全阀出口侧压力: P o =取蒸汽进气管内流速v=蒸汽进气管直径(接管内径)d=门挡根部弯曲应力计算:7.安全阀计算:安全阀泄放量校核选用安全阀参数:全启式安全阀A48Y-16C,DN50;容器安装安全阀个数: n=泄放压力(绝压): P f =1.1P c +0.1=门齿根部弯曲应力计算=总应力计算=(注:由于门板门齿大于与筒体门齿此忽略门齿咬合的不均匀性,以及省略门板门齿的校核。
)门挡根部N点应力校核:根据NB/T47003.1-2009不做无损检测焊缝焊接接头系数取Φ=0.7门挡根部拉应力计算:操作状态下垫片需要的压紧力:内压引起的总轴向力:门挡齿根部M点应力校核:门齿根部剪切应力计算==s W =sW 112-⎪⎭⎫ ⎝⎛+≤k kf o k p p 112-⎪⎭⎫ ⎝⎛+≤k k f ok p p =⋅⋅=MZT p K C W A f fs16.13=⎪⎭⎫ ⎝⎛+=-+1112520k k k k C。
大型矩形容器的加强结构优化设计
材料的弹性模量;β -系数。)
(式中:ρ M -矩形板或加固件的材料密度; E t -设计温度下 工字钢加强筋的截面系数取 ZT 取长度方向截面系数 ZT, L
与宽度方向截面系数 ZT, W 中的较大值, 底板上加强筋实际的截 面系数应不小于 ZT 。
( ρ M gδT, e + PC )LT WT2 LT δ 2 b, e = 21339mm3 9.4[σ] b 6 2 ( ρ M gδ b, e + PC )WT LT WT δ 2 b, e Z T, W = = 19190mm3 9.4[σ] b 6 Z T, L =
管理水平、 减少工人劳动强度。
参考文献:
4 结语
动液面连续检测技术实现了动液面数据的实时监测, 完善 了油田开发资料。通过与变频器结合, 闭环控制可实现液面深 度范围内的自动调节, 提高油井生产效率, 提升油井的自动化
[1]万晓凤, 易其军, 雷继棠, 丁卯, 张燕飞. 动液面远程自动 连续测量装置实现[J].工程设计学报, 2013, (6): 260-264. [2]陈思维.油井动液面远程在线监测技术应用[J].石油石化 节能 (技术应用版) , 2013, (12): 18-24. [3] 闽贵堂.动液面连续监测技术在间抽油井上的应用 [J] .石油工程建设, 2012,38(5): 61-62. [4] 任建, 王平, 于天津.抽油机动液面回音信号的声速提 取方法[J].工业仪表与自动化装置, 2008, 38: 63-65. [5]李明, 任桂山, 刘晴, 陈津刚.基于声波法的井下参数自 动采集技术在大港油田的试验 [J].中国石油的化工, 2012, 1: 50-51.
大型矩形容器的设计
3 . 2 G型 矩形 容器 内部 加 固计算
G型 矩 形 容 器 的加 固是 由水平 联 杆 和 垂直 加 固件 两 部 分 组成 的。 此 设 备 3 m 高,选 择 中 间加 二 层 不 等 距 联 杆 设 F型矩形 容器壁板强度计算 的力 学模 型为 四边简支,容器 计 , 及 高 度 分 为 三 段 , 第 一 段 = 0 . 4 5 / / - 0 . 4 5 ×3 0 0 0 = 1 3 5 0 壁板仅 承受 液体 静压力 ,按照设 计参 数水槽 内部 设有两层 等 I / l m,第 二段 = O . 3 H= 0 _ 3 ×3 0 0 0 = 9 0 0 mm,第 三段 = 0 . 2 5 距圆钢拉杆作为加 固件 ,两层等距 圆钢将壁板分 为三 段。 0 . 2 5 ×3 0 0 0 = 7 5 0 mm,垂直加固柱的水平间距 L选择 1 0 0 0 mm。 厂 一
一
3 内部加 固计算
3 . 1 F 型矩 形容 器 内部加 固计 算
F型矩形容器 内部 设有 圆钢 拉杆 作为加固件 ,拉杆 的水平 间距 a近似 等于垂直 间距 h ,水平 间距和垂 直间距均 为等距 , 取a = h = l O O O m m,拉杆直径计算为 :
1 . 1 3 + /
中图分 类号 : T E 9 5 3
De s i g n o f Lar g e Re c t a ng ul a r Co nt a i ne r
Li uPe i - ・ ui r n g
Abs t r a c t: Th i s p a p e r i n t r o d u c e s t h e l a r g e r e c t a n g u l r a c o n t a i n e r t y p e F a n d G t y p e ,a n d c o mb i n e d wi h t e x a mp l e s f o r F nd a G r e c t a n g u l a r c o n t a i n e r s d e s i g n c a l c u l a t i o n s ,a n d c o mp a r e he t t wo c h ra a c t e r i s t i c s . Ke y wo r d s: r e c t a n ul g a r c o n t a i n e r;f a s t e n e r s;s  ̄e n g t h c h e c k; s t i f f n e s s c h e c k
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摘要 从结构设计方法上对非受压矩形容器进行了分析和研究。运用材料力学, 分别 对采用3种加强筋的矩形容器的强度和刚度进行了分析计算, 以获得所要求的薄板刚性, 从而降低制造成本。
关键词 矩形容器 受蚀板 加强筋 中性轴 设计 分类号 TQ 0531202
符 号 说 明
a ——矩形罐高度, mm
M max ——板的最大弯矩, N mm
目前矩形容器的设计计算有2种方法: ① 按A SM E2 21篇附录13中的方法进行设计。 由于其分析的是受内压作用的情况, 对液体 静压作用下矩形容器的计算并不十分准确。
第6期 边士军等: 矩形容器设计新方法
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②按“等效面积法”进行设计。按这种方法计 算出的容器壁厚很薄, 通常4~ 8 mm , 需增加 很多加强横筋才能满足要求。这种结构不利 于控制侧壁的焊接变形, 也不利于在侧壁上 开孔及布置控制仪表。笔者介绍的是一种在 液体静压作用下矩形储罐设计的新方法, 现 简述如下。 1 力学模型
h1 —— 板截面中性轴与组合截面中性轴之间的 S 1 —— 板外层最大弯曲应力, M Pa
距离, mm
S 2 —— 加强筋外层最大弯曲应力, M Pa
h2 —— 加强筋截面中性轴与组合截面中性轴之 S max —— 板的最大允许弯曲应力, M Pa
间的距离, mm h3 —— 板截面中性轴与加强筋截面中性轴之间
a b 01500 01667 11000 11500 21000 21500 31000 31500 41000 Β 01110 01160 01200 01280 01320 01350 01360 01370 01370 Α 01026 01033 01040 01050 01058 01064 01067 01069 01070
V max —— 板截面上最大剪切力, N W —— 连续焊焊缝焊角腰高, mm
Ymax —— 板最大变形量, mm Z —— 垂直立筋截面模数, mm 3
Α, Β—— 常数, 其值见表1和表2, 中间值可用内 插法获得
在石油化工工业中, 经常使用各种形状 和尺寸的容器, 但多为圆柱形和球形。在越来 越多的场合, 尤其在空间有限的海洋采油平 台上, 选择矩形容器则更为适宜。
板中的最大弯曲应力为:
S m ax = Βp b2 tr2
(2)
则
tr = (Βp b2 S m ax) ∀
(3)
S max 可从 A SM E 规范第 篇中选取。按 式 (3) 计算出的 tr 值应大于或等于2 mm , 无 论何种情况, 受腐蚀的储罐侧板厚度必须大
于或等于5 mm。受蚀板的最大变形量可由下 式计算:
力学模型见图1, 将罐壁板沿纵向分解成 具有一定宽度的简支梁, 沿横向分解成具有 一定宽度的固支梁, 分析其应力与变形, 再 用校正系数 Β 和 Α作一定的补偿。液体对侧 板施加变化的水平压力, 罐壁板具有适当的 边界条件 (即矩形罐侧壁的边缘是否受约 束) , 在满足矩形板等厚、允许变形量超过板 厚的一半及板材料泊松比为013的假设条件 下, 用薄板弯曲理论进行分析。
见图2a, 如果顶部加强筋具有足够的尺寸, 那
么储罐的所有边都可以考虑为受约束。这种
梁支撑在顶部和底部, 同时对一边承受线性
变化的分布载荷 。要使其在顶部和底部的弯
矩为0, 必将导致在顶部和底部产生反作用力
R 1及 R 2, 其大小为:
R 1 = p am 6
(5)
R 2 = p am 3
(6)
11罐壁 21水平加强筋 31顶部加强筋 图2 矩形罐侧板受力状况
第192978卷年 11第月6期 P E
石 油 化 工 设 备 TRO 2CH EM ICAL EQU IPM
EN
T
V
o
l.
27 N N ov.
o1.9968
设计计算
矩形容器设计新方法
兰州石油化工机器总厂 (兰州 730050) 工程师 边士军 工程师 冯 云 工程师 朱晓龙
C ——板外层到加强筋外层距离, mm
R 2 ——矩形罐底部反力, N mm
C 1 ——组合截面中性轴到板外层距离, mm
R 3 —— 矩形罐中部水平加强筋处的反力,
C 2 ——组合截面中性轴到加强筋外层距离, mm
N mm
E —— 弹性模量 (碳钢为211×105) , M Pa
Θ—— (盛装) 介质密度, kg m 3
图1 盛装液体的矩形罐受力模型
2 方法概述
矩形罐盛装的液体对侧板产生的最大压
力为:
p = 10- 2aΘ
(1)
对于无加强筋的矩形罐, 其顶边自由, 另
外3条边均受约束, 可直接应用这一边界条件
通过平板公式来确定应力和变形量。计算 a
b, 从表1查得 Β 和 Α值。
表1 3边受约束的矩形板应变常数表 [ 6 ]
A ——宽为 l 的非受蚀板截面面积, mm 2
n ——侧板上与板连续焊的加强立筋数量
A 1 ——宽为 l 的受蚀板截面面积, mm 2
p ——矩形罐中由介质质量而引起对罐侧板
A 2 ——加强筋截面面积, mm 2
的最大压力, M Pa
பைடு நூலகம்
b——矩形罐长或宽中较大者之尺寸, mm
R 1 ——矩形罐顶部反力, N mm
的距离, mm I —— 组合截面惯性矩, mm 4 I 1 —— 板截面惯性矩, mm 4 I 2 —— 加强筋截面惯性矩, mm 4 Im in —— 顶部或中部加强筋截面所要求的最小
惯性矩, mm 4 l—— 垂直立筋中心之间的距离, mm m —— 板的单位宽度, mm
S max’—— 加强筋的最大允许弯曲应力, M Pa SW —— 加强筋与板焊缝的允许剪切应力, M Pa ta —— 受蚀板实际厚度, mm tr —— 受蚀板计算厚度, mm
Y m ax = Αp b4 (E ta3)
(4)
按板的最大变形量限制在受蚀板板厚一
半之内的假设条件, 如果最终算出的板厚太
厚 (不经济) , 或最大变形量超过了受蚀板板
厚的一半 (不可靠) , 则可采用加强筋来增加
储罐刚性, 减轻储罐重量, 达到经济、 安全
和可靠的目的。
211 顶部加强筋
带顶部水平横筋的矩形罐侧板受力情况