GB 13057—2023《客车座椅及其车辆固定件的强度》修订解读

新版GB 13057—2023《客车座椅及其车辆固定件的强度》已于2023年9月8日发布,并将于2024年1月1日正式实施。本文对该标准的修订背景、修订的主要内容进行介绍。     

用旁压剪切模量推算砂性土地基的变形模量

本文分析了砂性土地基变形模量和旁压测试结果凡/孙之间的关系,提出了a二 j(E-伽)两个连续渐变的关系式,并用15个测点资料、6个Cpq,换井资料和Menard 的阶梯式变化。一五./孙关系作了对比。      

基于EXCEL的ACCESS起重船数据库的实现

针对船型资料繁杂众多,录入麻烦的问题,提出有针对性地建立ACCESS数据库,并且通过VBA使用ADO获取数据库中的资料,实现与EXCEL的无缝连接,达到船舶型值表输入与输出完全自动化的目的,不仅可保证数据的准确性,而且可为船舶的性能计算以及连接其他软件做必要的准备。     

7500t起重船压载舱的优化研究

针对7500吨起重船的作业进行了简单的受力分析,并且对原起重船压载舱的特点进行了详细的总结。结合实际经验和相关理论,对原起重船的压载舱提出了四套改进方案,选取四种典型的工况,采用传统的多方案比较方法,从总压载量和压载水的调拨量两个主要方面进行综合评价,得出最优的压载方案。最后,总结了起重船压载舱优化的一些规律。     

基于神经网络特征提取的SSA-SVM船舶目标识别方法

运用神经网络图像特征提取联合SSA-SVM分类算法,对通航区域图像中的典型船舶目标进行识别以实现船舶目标的自动分类。首先通过摄像机获得通航区域的高分辨率图像,以AlexNet深度学习网络为基础经迁移学习后提取典型船舶目标特征,获得4种船舶类型、共5 505 024个特征数的典型船舶目标特征矩阵。以特征矩阵为训练依据训练SSA-SVM算法,在种群寻优下获得最佳识别参数,经训练得出在小数据集下具有较强辨识能力的SSA-SVM船舶目标识别模型。实验表明,相比于深度学习的大数据集驱动识别算法,使用AlexNet特征提取的SSASVM算法能够在数据量较少的情况下对散货船、集装箱船等典型船舶目标进行有效识别,识别准确率为88.87%、训练时长为1 856 s,满足实用需求,为水上监管提供了可靠的技术支持。     

客车座椅车辆固定件强度静态试验载荷确定方法研究

为解决有关标准中50 km/h碰撞速度下客车座椅车辆固定件强度静态试验载荷缺乏具体确定方法，导致对应的试验开展难度较大的问题，本文提出相应的确定方法，使对应的静态试验具备可操作性，为客车座椅车辆固定件的结构开发提供参考。     

赣江尾闾主支河道整治效果分析

赣江尾闾主支河道枯期水位屡创新低,对水资源利用、通航、水景观水环境等都将产生不利影响,并且未来赣江尾闾河段的枯季水位仍然存在逐渐降低的趋势。通过分析主支河道近年来的水沙特性,建立平面二维水流泥沙数学模型,选取了1992、2002、2004年的水沙资料对该河段进行数值模拟研究。对比分析整治工程实施前后该河段的河床冲淤、洪枯水位、航道水深变化以及边滩利用情况,证明主支河道整治工程能有效调控河道枯季水位、保障航道通航水深、改善水景观、提高洲滩利用率,从而促进当地的水运经济发展。     

铁路混跑区段单位能耗计算偏差问题的研究

当CRH系列高铁、动车与城际列车在既有线路上运行时，计算所经过线路区段上电力客运机车的单位能耗出现了异常偏差。通过数据统计、计算对比、对各种影响因素排除分析，研究出偏差产生的原因，并提出解决措施，在计算前应针对性的筛选剔除CRH系列机型列车的能耗，保障了能耗数据的准确性。     

台州头门港进港航道试挖槽回淤分析

通过对台州头门港进港航道试挖槽开挖后历次水下地形和断面监测资料进行分析，得出试挖槽回淤特征，并探讨回淤机理。结果表明：13个月的监测期内，试挖槽经历了自然缓慢回淤→骤淤冲刷交替→自然缓慢冲刷的发育过程，最终达到动态平衡稳定，试挖槽平均水深基本满足11.7 m的设计通航水深要求。正常天气条件下，悬沙落淤是试挖槽的主要回淤形式；大风天气条件下，台风的风浪掀沙作用使试挖槽发生骤淤，槽内发育浮泥层，寒潮的作用微弱。