Buck斩波电路电流连续与电流断续的比较研究

对降压斩波电路负载加反电动势其电流在不同情况下发生的连续和断续现象进行了研究。根据分段线性化思想,推断出降压斩波电路输出电流在断续情况下的条件,给出了其在电流断续的计算公式,为其实际应用提供了方便。     

薄层环氧沥青混合料抗剪级配优化研究

依托桃夭门大桥钢桥面铺装大修工程实例， 对如何提高薄层环氧沥青混合料抗剪切性能进行了分析研究， 提出 EA-10_S-I中断级配设计方法， 并通过室内混合料抗剪性能试验、 路用性能检测和试验段铺装检测， 优化抗剪级配设计曲线。 研究结果表明优化 EA-10_S-I级配相对于传统 Fuller 密级配沥青混合料有更好的抗剪性能， 而疲劳耐久性则优于 FAC-10_优 级配。     

论岸电技术应用保障及规范管理

本文首先介绍了岸电技术应用背景现状及行业规范推广存在的问题.然后针对低压岸电技术安全、高效、便捷的应用推广规范化,从岸电低压供电制式、岸电电力传输、岸电电力连接接口三方面,进行了问题分析,提出了技术改造和规范管理的建议.     

软岩大变形隧道围岩分级及支护参数适宜性探讨

兰渝线兰广段通过板岩、碳质板岩等软岩区段的隧道极易发生大变形.在现场工程实践和试验的基础上,文章对该区段地质条件的特殊性进行了分析,并对目前隧道围岩基本分级及在施工过程中的设计变更修正进行了阐述,着重对软岩大变形隧道的围岩分级标准和选用支护参数的适宜性进行了探讨,以期能为今后同类工程提供参考和借鉴.     

浅谈综合工费对铁路隧道机械化施工经济性影响

为分析研究综合工费对大型机械钻爆法施工概算费用的影响,以3条新建双线铁路隧道项目数据为依托,核算出不同施工模式下的经济指标及工程费用;建立基期综合工费单价理论计算模型,计算出不同施工模式、不同围岩等级条件下新建铁路双线隧道临界综合工费单价。通过与普通钻爆法对比,大型机械钻爆法施工建造费用增长约10%;当基期综合工费高于226. 54元/工日时,大型机械钻爆法施工的经济性得以体现。     

无轴轮缘推进器电机与水力部件耦合优化设计研究

针对目前无轴推进器电机与水力部件设计时多未考虑两者耦合的问题,本文提出两者耦合的优化设计方法.采用多参数非线性优化方法,基于电机和导管螺旋桨设计理论公式,并考虑无轴推进器电机转子的直径等同于螺旋桨内径加上叶梢间隙,以及螺旋桨输出转矩加上间隙的摩擦转矩值作为电机输入转矩的关系,建立了一种新型优化设计模型,通过优化方法进行迭代分析,利用5.5 kW无轴推进器进行方法验证.研究结果表明,所提出的优化方法有效地考虑了无轴推进器电机与水力部件的耦合关系,可对推进器效率进行综合优化.     

新型带有水平撑的全直桩码头结构的应用

针对目前很多地质条件较好的地区存在斜桩沉桩困难并且全直桩结构水平荷载抵抗能力不足的问题，通过对比计算，探讨一种新型带有水平撑的全直桩码头在实际工程运用的可能性。通过在传统的全直桩结构间增加水平撑以形成互连结构，可以显著提高结构整体刚度，从而弥补全直桩水平荷载抵抗能力不足的缺陷, 同时避免了斜桩施打。研究成果对于类似地区方案选择具有指导意义。     

国内公共汽电车客运车站发展现状及问题分析

为了提出我国城市公共汽电车客运车站的发展建议,为制定我国城市公共汽电车客运车站的相关标准奠定研究基础,从而促进我国城市公共汽电车客运车站服务水平的提升。本文总结了当前我国城市公共汽电车客运车站在规模、位置设置、通行能力、受其他交通方式影响以及车站设施等5个方面所存在的问题,分析了由于定制公交、互联网大巴线路和新能源公交车辆发展对我国城市公共汽电车客运车站发展带来的新需求,进而提出了对于我国城市公共汽电车客运车站发展的两点建议,包括完善城市公共汽电车客运车站标准和明确车站建设与维护机制。     

Real-Time Fault Diagnosis for Gas Turbine Blade Based on Output-Hidden Feedback Elman Neural Network

In order to remotely monitor and maintain large-scale complex equipment in real time, China Telecom plans to create a total solution that integrates remote data collection, transmission, storage, analysis and prediction. This solution can provide manufacturers with proactive, systematic, integrated operation and maintenance service, and the data analysis and health forecasting are the most important part. This paper conducts health management for the turbine blades. Elman neural network, and improved Elman neural network, i.e., outputhidden feedback (OHF) Elman neural network are studied as the main research methods. The results verify the applicability of OHF Elman neural network.