窄轨机车车体的结构优化研究

本文应用结构优化软件 MCADS,对某米轨机车车体结构进行了优化设计,在满足强度和刚度的条件下,减轻重量14.6%.     

三相V／V接线牵引变压器负序电流分析

简述了三相V／V接线牵引变压器的结构特征，应用负序电流的一般表达式推导出V／V接线牵引变压器的负序电流，用曲线形式描述了高压侧电流不平衡度的变化规律，并对负序电流引起的不平衡问题进行分析。     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.     

JQX900型导梁式架桥机隧道口架设24m双线整孔箱梁施工工序及成本分析

JQX900型下导梁式过隧道型架桥机主要用于200～350km铁路客运专线20m、24m、32m双线整孔预应力箱形混凝土梁的架设。在石太客运专线Z9标段，该架桥机经32—24m变跨作业，通过运梁车驮运实现桥间短途运输，并在穿越双线隧道后，于隧道口成功架设了3×24m双线整孔箱梁。此文从JQX900型架桥机隧道口架梁的施工工序入手，针对各单项工序进行了成本分析，以期为同类工程积累施工造价资料。     

单壳油轮改装的施工设计

单壳油轮将要逐步淘汰出油运市场，将其改造利用是一种比较理想的途径，文章主要介绍将单壳油轮改造成双壳油轮、双壳散货船、矿砂船等3种类型船舶改装的施工设计。     

宽箱连续组合梁桥受力特性分析

为研究施工过程和汽车荷载布载方式对宽箱连续组合梁桥产生的影响,结合建设中的杭州九堡大桥北侧引桥进行分析。采用ANSYS有限元程序建立该桥宽箱组合梁的板壳和实体模型,分析混凝土采用不同施工过程(一次全部现浇和先跨中后支座逐跨浇注)对结构整体受力的影响及结构计算中汽车荷载按不同方式(按车道荷载+集中力和按车轮荷载)布置时结构的整体受力和局部受力情况。分析结果表明:混凝土的施工过程对大跨度宽箱组合梁的受力产生较大的影响;采用车轮荷载布载方式较采用车道荷载+集中力布载方式能更好地模拟结构的整体受力和局部受力状态。     

数字高斯白噪声的频域和时域特性分析

分析了数字高斯白噪声在频域的频谱特性和在时间域的统计特性,提出在数字处理速度一定时,随着输出噪声频域带宽的增加,输出噪声的时间统计特性不再符合高斯分布.通过增加滤波器阶数可以提高噪声的时间统计特性,但是将增加输出噪声的带内波动.通过计算机仿真验证了上述的理论分析,并给出了频域和时域特性都满足相应要求的带宽范围实验值.     

船用岸电控制箱的设计与分析

根据船舶靠港,使用岸电的特点,研究设计出一种实用、简便、合理的岸电控制.主要设计了岸电箱船电连锁的控制原理图、相序指示器电路图等,阐述了其原理与使用方法.并对岸电箱的的相序测定原理进行了分析验算,进一步证明了设计的正确性.     

嵌入粘弹性包覆层的吸声覆盖层低频性能研究

在单层牯弹性圆柱管吸声覆盖层的基础上,发展了嵌入低剪切波波速包覆层即双层粘弹性圆柱管的吸声结构的理论模型.推导了轴对称波特征方程的低频近似解,并根据牛顿迭代法进一步计算精确解,为吸声覆盖层的低频性能快速预报提供基础.数值分析表明包覆层嵌入比例的增加、或者包覆材料剪切波速的减小能有效地改善低频吸声性能.     

Daily activity pattern recognition by using support vector machines with multiple classes

The focus of this paper is to learn the daily activity engagement patterns of travelers using Support Vector Machines (SVMs), a modeling approach that is widely used in Artificial intelligence and Machine Learning. It is postulated that an individual’s choice of activities depends not only on socio-demographic characteristics but also on previous activities of individual on the same day. In the paper, Markov Chain models are used to study the sequential choice of activities. The dependencies among activity type, activity sequence and socio-demographic data are captured by employing hidden Markov models. In order to learn model parameters, we use sequential multinomial logit models (MNL) and multiclass Support Vector Machines (K-SVM) with two different dependency structures. In the first dependency structure, it is assumed that type of activity at time ‘t’ depends on the last previous activity and socio-demographic data, whereas in the second structure we assume that activity selection at time ‘t’ depends on all of the individual’s previous activity types on the same day and socio-demographic characteristics. The models are applied to data drawn from a set of California households and a comparison of the accuracy of estimation of activity types and their sequence in the agenda, indicates the superiority of K-SVM models over MNL. Additionally, we show that accuracy in estimating activity patterns increases using different sets of explanatory variables or tuning parameters of the kernel function in K-SVM.