物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分

由于人工记录、手动测量等方式存在信息不及时、不准确以及局限性的问题,无法获取到实时、全面的航行数据,降低了大数据异常属性划分结果的有效性,因此提出物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分方法。在物联网环境下利用离散度函数,加权处理船舶航行大数据属性特征。通过密度选择法,确定船舶航行大数据异常属性划分的初始聚类中心。利用属性加权快速聚类算法,结合离散度函数与初始聚类中心,完成船舶航行大数据异常属性划分。实验证明,所提出方法可有效划分船舶航行大数据异常属性。在不同大数据规模下,该方法异常属性划分的加速比均较大,即异常属性划分速度较快。     

大面积深基坑施工对运营地铁结构影响分析

以武汉金地中核凤凰商业城项目的大面积深基坑施工近邻运营的武汉轨道交通蔡甸线地铁车站和区间隧道为背景,对其过程进行数值模拟分析,研究了深基坑开挖施工对运营的地铁车站和区间隧道结构可能产生的影响,并提出施工保护和控制措施建议,确保地铁车站及区间隧道的近接运营安全。研究结果表明:模拟计算结果与实际施工监测的沉降趋势较为吻合;在现有保护控制措施下,大面积深基坑施工对地铁车站及区间结构的变形影响较小,车站和区间结构安全整体可控。     

半潜漂浮式风机垂荡板附加质量研究

半潜漂浮式风机基础往往采用立柱-垂荡板组合结构作为选型型式，这种选型型式的垂荡板附加质量是影响漂浮式风机垂向运动性能的重要参数。以基于边界元法的水动力分析为手段，对半潜漂浮式风机基础垂荡板附加质量的影响因素进行分析与讨论。研究表明：构成半潜漂浮式风机基础多个立柱的垂荡板附加质量彼此之间的干扰较小，并可根据单立柱-垂荡板结构的附加质量推导得到半潜式风机基础的垂向自由度运动整体附加质量。垂荡板-立柱直径比和垂荡板深度的改变都可以调整附加质量，然而从材料成本考虑，改变垂荡板-立柱直径比是较优的选择，最后根据简化计算模型和半潜漂浮式风机的频率设计策略给出了对于初步选型可选择的垂荡板-立柱直径比范围。     

磁滞式离合器在电动转辙机中的应用探讨

针对铁路道岔电动转辙机中常用的干式离合器应用现状,在分析其优缺点的基础上,研制了一种新式的磁滞式离合器,具有无接触式打滑、输出转矩稳定、耐老化性能好、免维护等优点。重点阐述磁滞式离合器的主要构成,测试打滑转矩,分析可能的失效形式,并通过行业相关试验进行验证。试验结果表明:该离合器对于电动转辙机有良好的创新应用前景,对提升转辙机的可靠性有积极意义。     

基于道岔转换阻力监测的力传感器销轴研究

通过对当前道岔转换装置中应用的实心销轴和力传感器销轴的静力学、模态、疲劳寿命分析，以及电气性能测试，研究列车通过道岔时的振动与冲击对销轴的静强度和疲劳寿命的影响。本文提出的力传感器销轴已在国内地铁得到相关的功能及安全验证，将为道岔转换阻力的监测提供一种更加科学有效的方法，对优化销轴结构，延长销轴使用寿命具有指导意义。     

预应力简支T梁病害分析及加固设计

广州一座高架桥预应力混凝土简支T梁跨中区域腹板上部近承托处存在纵向裂缝，且局部开裂伴有碎边现象。本文建立了有限元模型对腹板开裂病害原因进行分析，并提出了增大腹板截面、增设预应力碳板和跨中横隔梁的加固设计方案。结果表明：原桥在不考虑桥面铺装参与结构受力的条件下，车辆荷载局部轮载将会使得T梁跨中区域腹板顶部出现较大的竖向拉应力，与纵向裂缝的位置较为一致；加固后，T梁承载能力富余度增加，梁体下缘拉应力得到明显改善；同时T梁腹板局部承载能力及裂缝宽度均满足规范要求。     

超声波测试法在高强螺栓轴力检测中的应用

高强螺栓的轴力一直以来是运营期钢结构桥梁的重点关注与检测内容， 然而现有规范对于检测方法没有给出明确的规定。 文章通过实验室测试与桥梁结构现场测试的综合性对比试验， 探讨了超声波测试法在高强螺栓轴力检测中适用性。 结果表明， 超声波测试法用于螺栓轴力检测具有对螺栓结构无损坏、 可重新测试、 效率高等优点， 测试精度和稳定性均较好， 具有很高的推广价值。     

基于复杂边界的牵引车车架疲劳研究

为提高车架疲劳寿命计算精度和在设计阶段对车架寿命进行准确预测，须考虑主结构外连点处动载荷对车架疲劳的影响及耦合作用，故本文中提出基于复杂边界的车架疲劳研究方法。通过试验场整车载荷谱采集，得到其全循环损伤值，基于损伤等效原理获得多种路面组合损伤值，与全循环损伤值等效精度为99.5%。构建主结构外连点的有限元车架模型，输出复杂边界的单位应力场；基于载荷谱、台架数据建立含有鞍座、拖车系统的高精度整车动力学模型，获取外连点处动载荷；由疲劳损伤理论计算车架疲劳，疲劳分析结果由试验场路试验证，结果表明基于复杂边界的车架模型仿真精度高，结合局部优化、模型重构使车架寿命满足要求。     

基于动态流场数据的虚拟港口建模方法

为了实现港口数字化升级，提出了一种基于动态流场数据的虚拟港口建模方法；采用三维重建模型从无人机倾斜摄影影像数据中重建了港口几何特征，获取高精度三维模型；引入了基于二次误差度量的边折叠算法简化模型，以避免数据量过大致使渲染效率低的问题；分析了欧拉法数值计算过程中的高耗时环节，建立了神经网络模型学习流场演化特征，加速投影项计算得到实时变化的流场数据，通过流场数据驱动水流动态渲染，结合光滑粒子流体动力学方法表现水流与船舶、陆地的交互动态，在保证渲染实时性的同时，提高渲染真实感。研究结果表明:重建的港口三维重建模型顶点数量可达3 320 937个，重建的网格模型在Meshlab中渲染频率为78.7 Hz；经过模型简化降低90.0%的模型顶点数量后，模型顶点数量缩减为332 836个，渲染频率提升至108.7 Hz，模型简化后几何误差小于2.0%；在256×256的流场网格下，采用神经网络加速的网格流体计算方法所得水流速度场平均更新间隔约为17 ms，平均仿真精度为88.6%；通过开源图像引擎驱动流场数据和港口三维模型，平均渲染频率可达50.5 Hz。可见，该方法可有效解决高精度实时渲染中的关键问题，以达到仿真精度与渲染效率间的动态平衡，在精度损失较小的情况下实现较高精度的虚拟港口建模与实时动态仿真。      

基于主副销结构的道岔转换设备健康状态分析系统研究与应用

作为保证铁路运行安全的重要设备，道岔转换设备的健康状态监测及分析具有十分重要的现实意义。根据力传感器销轴可实时监测道岔转换阻力这一直观反映道岔转换设备工作状态的重要参数，通过建立评估分析模型进行大数据分析，从而有效地掌握道岔转换设备的状态，并给出相关维护建议。同时，设计了一种主副销冗余安全结构，在监测道岔转换阻力的同时，保证了道岔转换设备的安全性和可靠性。