基于DS-LOF与GA-XGBoost的路域环境感知数据智能检测与修复

针对目前路域环境感知系统易受路面结构和气候等众多因素影响从而造成感知数据出现异常的问题，对路域环境感知数据异常智能检测与修复问题展开研究，提出一种基于DS-LOF(Difference&Summation-Local Outlier Factor)与GA-XGBoost (Genetic Algorithm-eXtreme Gradient Boosting)的路域环境异常感知数据智能检测与修复方法。以沥青路面温湿度感知数据为实例，首先通过对感知数据进行一阶差分与线性求和计算，构建原始感知数据DS (Difference&Summation)特征向量；然后，基于DS-LOF算法对感知数据进行异常值检测，并与K-means聚类和单类支持向量机算法进行对比分析；其次，以原始感知数据集为基础，并结合异常检测结果，构建路域环境感知数据异常修复数据集；最后基于遗传算法优化XGBoost模型进行数据修复。试验结果表明：GA-XGBoost模型相比于XGBoost模型以及其他机器学习修复模型，其路域环境感知数据修复平均误差最低(M_AE=1.253 7,R     

曲线导轨上高速磁浮列车运动稳定性

研究了高速磁浮列车在定常气动荷载作用下曲线上的运动稳定性。建立了考虑气动荷载影响的高速磁浮车在曲线导轨上的动力学模型，经过特征值分析提出了磁浮车的临界速度概念，分析了临界状态时车速、控制参数、气动系数对高速磁浮车曲线导轨上的临界速度影响。结果表明：当系统达到临界状态时，它有两个临界速度。在临界状态条件，位移控制参数由20 000 kN/m降为2 000 kN/m，气动系数从0.05降为0.01，第一类临界速度变大。第一个临界速度出现特征值的实部为零而虚部不为零，第二个临界速度出现在特征值的实部和虚部都为零。失稳是由于偏离平衡位置引起的，位置由曲线导轨特征和侧风荷载产生。气动升力和向心的风荷载会提高稳定性；气动降力和离心的风荷载会降低稳定性；水平角可与向心力配合，竖直角允许设置的范围小。     

蓖麻油基聚氨酯胶结料与混合料性能研究

以不同官能度蓖麻油多元醇为软段，制备了相同硬段含量与异氰酸酯指数的聚氨酯胶结料，并进一步与玄武岩集料混合得到聚氨酯混合料，研究了胶结料的表干时间、实干时间、接触角和吸水率以及混合料的马歇尔稳定度、劈裂强度和肯塔堡飞散损失率。结果表明：在硬段含量为45%、异氰酸酯指数为1.05、聚氨酯胶结料含量为6%的条件下，软段蓖麻油多元醇官能度较高时，所得聚氨酯胶结料和混合料的性能更优；当软段蓖麻油多元醇官能度为3.5时，聚氨酯胶结料水接触角为105.8°,平衡吸水率为0.57%,聚氨酯混合料固化60 min时的马歇尔稳定度为12.1 kN,冻融前劈裂强度为4.23 MPa,冻融后劈裂强度为1.98 MPa,标准飞散损失率为2.4%,浸水飞散损失率为4.4%。     

水火弯板的假想载荷模型——水火弯板研究（二）

在加热线两侧施加假想弯矩和假想收缩力，通过一次弹性有限元计算，可以分析较复杂形状水火弯板构件的变形状态。