ZD(J)9转辙机控制电路存在的问题及改进建议

通过对ZD(J)9转辙机控制电路和三相异步电动机缺相运行状态的分析,提出了相应的改进建议,解决了断开转辙机内安全开关后由于控制台工作人员误操作使转辙机转动给设备和人身安全带来危害的问题。     

TBM刀盘系统不确定工况下的动力学特性分析

为解决全断面岩石掘进机（TBM）刀盘系统由于掘进过程中工况不确定性造成的载荷不确定和动态特性预测难度大的问题,提出一种工况不确定性的动力学分析方法。首先,对4种典型掘进工况进行等效,采用区间理论将不同工况的等效载荷进行区间表示,并将工况的不确定性转化为载荷的不确定性; 然后,通过集中质量法建立刀盘多自由度耦合动力学模型,并结合得到的区间不确定载荷等效出不确定工况下的多自由度耦合动力学模型,求解得到不确定工况下的动力学响应; 最后,以现场实测数据对该方法进行验证。研究结果表明： TBM在设计时应充分考虑工况的差异性; 随着刀盘分块的增多,刀盘系统稳定性有所提高; 驱动齿轮均匀分布时,刀盘系统振动稳定性较好。     

铁路风监测系统改造方案研究

以乌鲁木齐铁路局风监测系统为项目背景,简单描述了新疆大风地区的分布及特点；阐述了乌鲁木齐铁路局风监测系统的现状和存在的问题；针对存在的问题提出了解决的方案；强调了风监测系统在铁路运输中的重要性,并通过本文给类似工程提供了一个很好的借鉴案例.     

沥青路面养护技术研究

首先介绍了沥青路面养护的主要内容,进而详细分析了沥青路面养护的具体施工技术,可以为公路养护维修相关从业人员提供可靠的参考。     

TLA改性沥青在新疆地区道路中的应用研究

文中根据新疆地区的气候特点和沥青路面的设计方法,结合工程实例分析了TLA(特立尼达湖沥青)改性沥青在新疆地区的道路应用的特点和实际效果。结论显示:在克拉玛依AH-90石油沥青中掺入25%TLA改性沥青配制的沥青混凝土,其路用性能优良,制备简单,成本低廉,在新疆地区的道路建设方面具有广阔的应用前景。     

中国的全球汽车梦

全球金融危机让中国一举拔得头筹，成为世界上最大的汽车市场.对于西方国家所钟爱的一些陷入困境的不良汽车资产，中国汽车制造商已凭藉其财力成为最后的竞标者。     

抗车辙沥青路面施工技术研究

为研究抗车辙沥青路面施工及时,本文依托新建高速公路工程,对高模量抗车辙沥青路面原材料、配合比及施工控制技术进行总结,跟踪检测试验路段路面通车一年内的构造深度、平整度及车辙深度。结果表明:采用高模量抗车辙沥青路面结构,并进行相应的施工控制与原材料检验,所铺筑成型的沥青路面结构层能有效抵抗高温环境与行车荷载共同作用下的剪切变形,路面通车一年后仍具备良好的抗滑性能与平整度。     

确保安全 实现提速重载 推进货车技术进步——中国铁道学会铁道车辆委员会加速货车技术进步学术研讨会(2000.成都)

2000年12月19日—22日，中国铁道学会铁道车辆委员会，会同北京和山东铁道学会，由眉山车辆厂在成都举办了加速货车技术进步学术研讨会。这次研讨会邀请了有关货车制造、修理工厂的总工程师、产品开发或设计处处长，论文作者代表共29个单位53人。研讨会共录用了55篇论文，并编辑成论文集。 　　这次研讨会提出了2个题目进行研讨。第一个题目是：货车总的发展趋势，即与货车市场密切关联的问题；第二个问题是提速货车和提速货车的关键部件关系，提速转向架已取得初步成功，各种车种应怎样利用这一成果，选择合适的参数，设计好各个车种的提速货车。与之相关的重载、装卸机械化等等结合这2个问题进行研讨。 　　研讨会取得的共识综述如下：     

水泥混凝土桥桥面铺装层受力特性分析

在车辆行车荷载作用下,桥面铺装层的破坏主要有两种形式,即铺装层内部产生较大的剪应力而产生的剪切变形和抗水平剪切能力较差而产生水平方向上的剪切变形。为了探究水泥混凝土桥桥面铺装层的破坏机理,运用ANSYS三维有限元软件计算分析水泥混凝土桥混凝土铺装层的最大剪应力,从水泥混凝土的铺装层厚度、混凝土的弹性模量和行车荷载三个方面出发,研究了对水泥混凝土桥桥面铺装层的受力特性。     

融合自注意力机制与深度学习的混凝土表面裂隙智能识别

混凝土裂隙几何信息识别的精确度,影响后期工程的安全.而传统的检测方法存在对裂隙识别不准、不全、不即时的缺陷,无法满足精度和实效性的现实需求.本文提出一种融合自注意力机制与全卷积神经网络的图像分割算法,以混凝土裂隙图像建立数据集,搭建深度学习网络;以全卷积神经网络训练模型,使用空间自注意力模块调整特征编码,输出基于自注意力机制模块识别的高精度二值图.经精准率、召回率、平均交并比和综合评价指标等维度同传统图像分割方法进行对比,结果显示,本文方法得到的混凝土裂隙二值图与原图最相近,在定量上精准率、召回率、平均交并比和综合评价指标分别达到62.93％,88.08％,72.21％和83.86％,进而验证本文提出的方法优于传统方法裂隙识别方法.