铁路货车制动梁对车轮磨耗影响的调查分析

铁路货车提速后车轮磨耗加剧,把握磨耗规律,采取有效减磨措施是亟待解决的课题。通过对铁路货车中拉杆式制动梁在缓解状态的理论受力分析及制动状态横移的调研统计,发现制动时固定杠杆与游动杠杆侧制动梁反向横移,1、4、6、7位轮瓦磨耗位置贴近轮缘;通过车轮磨耗调研发现,车轮踏面先于轮缘磨耗,且支点侧的2、4、6、8位车轮磨耗量偏大;固定杠杆侧轮对因制动梁横移引起轮瓦磨耗区域不对称,加剧支点侧车轮磨耗,形成轮径差后影响游动杠杆侧轮对横移,导致支点侧车轮磨耗偏重。从结构上消除制动梁未平衡横向力,并在运用中监控轮径差可减缓车轮磨耗的发展。     

青岛地铁1号线过海隧道工程双护盾隧道掘进机应用关键技术

青岛地铁在国内首次采用双护盾TBM(隧道掘进机)技术,实现了硬岩地层地铁区间隧道快速、安全、高效建设.结合青岛地铁1号线过海隧道TBM隧道段的施工实际,采用豆砾石、水泥浆、水泥-水玻璃双液浆复合灌浆材料及环箍分段注浆工艺成套技术,有效地解决了管片成型质量问题.根据近海区域穿越断层破碎带的施工风险,提出了地面精细化控制注浆、超前地质预报等综合技术,保障了施工安全.针对超深竖井垂直提升出渣效率低下的问题,创新性地研发了TBM洞内翻渣技术,其工效较常规方案提高1倍,为复杂条件下TBM高效施工提供了新的方案和思路,具有良好的推广价值.     

高填矩形、拱形截面明洞土压力差异性规律研究

为了得到矩形、拱形截面明洞土压力随填土高度的变化规律,采用模型试验与数值模拟相结合的方法进行研究,得到以下结果： 1）截面形式对明洞土压力大小影响很大,且基础刚度不同,差异性明显。拱形截面明洞洞顶轴线处竖向土压力大于矩形截面明洞。2）刚性基础拱形截面明洞洞顶同一平面竖向土压力变化呈减小-平缓的趋势,而柔性基础呈减小-增大-平缓的趋势; 矩形截面明洞呈增大-减小-平缓的趋势。3）刚性基础明洞洞顶同一平面水平土压力分布形式呈现出2个拱形,而柔性基础明洞仅在洞顶上方出现1个拱形。4）刚性基础拱形、矩形截面明洞洞顶至0.6倍洞高范围内土体位移分别呈“W”、“双V”形分布,0.6～3倍洞高内均呈“V”形分布,3倍洞高以上无相对沉降,而柔性基础明洞土体位移在0～3倍洞高内均为“V”形,3倍洞高以上无相对沉降。     

基于大数据挖掘模型的船舶破碎尾迹智能跟踪方法

为了解决传统船舶破碎尾迹跟踪方法跟踪轨迹点离散性过大的问题,设计基于大数据挖掘模型,提出一种新的船舶破碎尾迹智能跟踪方法。采用GIBS抽样算法作为数据挖掘模型的内核,将传统单一的马尔科夫数据链转化为多链,建立一种多链结构的数据挖掘挖掘模型,进行船舶当前尾迹数据挖掘,利用尾迹状态方程和尾迹测量方程,将尾迹数据图像化,确定尾迹实际像素并进行补偿处理,对处理后的图像进行回波特征转化,根据图像像素的回波特征值,评判像素点是否属于船舶尾迹,从而实现当前船舶尾迹跟踪。实验数据表明,该方法输出的船舶尾迹跟踪结果,其轨迹回波有效间距提高了32%,补偿间距提高了29%,可以有效降低轨迹离散。     

裂纹位置变化对典型船体结构应力影响规律的研究

为了研究裂纹位置与舰船结构之间的影响规律,应用有限元分析软件对舰船典型结构进行仿真计算,以应力响应为特征参数,得到相应结构在受到单向拉应力时的应力分布情况。通过对不同裂纹位置的应力响应情况进行对比分析,总结出裂纹与应力之间的规律。结果表明,应力响应作为损伤识别特征参数具有实际意义,在参数一致的情况下,边裂纹对结构的应力分布具有更强的影响,船体结构的应力分布情况随着裂纹的位置变化而改变,可为智能化舰船中的裂纹损伤识别提供技术支持。     

无梁板式高桩码头温度效应分析

气温的年变化会引起结构内温度的均匀变化,从而使得结构内部产生变形和内力,在高桩码头工程中温度作用往往会引起不利影响。为了研究无梁板式高桩码头的温度效应,基于无限板的热传导规律,以工程实例为依托,利用有限元软件ABAQUS建立三维模型。结合杭州地区的逐时气象资料,研究了气温变化特征、面板温差场以及结构变形与位移的变化规律,并对基本气温的选取进行讨论。结果表明:气温在无梁面板中呈现以厚度方向为主的一维传热特征,温度场在水平向分布均匀;气温年变幅在面板内几无衰减,日变幅对面板温度影响不可忽略;面板的整体温差与竣工时气温和年平均气温差,以及年变幅、日变幅的衰减值有关;无梁板码头基桩的温度响应受面板的整体温差控制,两者瞬时同步变化。     

频繁爆破下隧道内振动传播的数值研究

为揭示频繁爆破下隧道内振动传播衰减规律,文章以蒙华铁路段家坪隧道为工程背景,利用LS-DY NA建立了三维隧道模型,模拟分析了多次爆破下隧道内近区和中远区的振动传播规律。结果表明,质点垂向峰值振速随距离和爆破次数的增大而减小,少数振速有增大的现象;近区振动衰减较快,中远区振动衰减比近区缓慢;中远区a值比近区至少小12.5%,但整体上二者的a值随爆破作用次数的增加呈缓慢上升趋势;系数K随爆破作用次数的增加而降低,近区K值降低速率普遍大于中远区,且近区K值比中远区至少大29.1%;频繁爆破下,中远区比近区较符合萨道夫斯基经验公式。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。