3D打印在船舶再制造与实时维修领域的应用

为降低海上后勤保障及远洋供应链负担，分析3D打印技术装船进行再制造与实时维修以减少携带备品备件的可行性。对3D打印在增材制造领域的优势、国内外3D打印装船的应用现状以及存在的瓶颈问题等进行分析，提出以现有3D打印技术在船舶上进行再制造和实时维修的7个可能应用场景，可为3D打印技术装船应用提供指引，以推动船舶向现代智能制造转型升级。     

铁路安全风险信息分类标准化

铁路安全风险信息分类标准化是实现依托安全大数据信息科学研判和管控安全风险的基础。以MECE分类分析法为指导，提出铁路安全风险信息分类总体思路；将风险事件确定为风险信息最关键的引导项，从风险定义出发研究铁路安全风险事件的规范化描述方法；基于领结模型分析，研究铁路安全风险事件的信息颗粒度描述方法和事件链模型；基于铁路安全风险管理过程，分析给出风险信息标准化项点；结合铁路行业安全风险信息有关的标准、规章，研究标准化项点的规范化和结构化。结果表明，基于风险定义、安全风险管理过程和领结模型进行风险信息分类，能够确保形成稳定、科学合理的分类体系；风险事件的规范化描述适用于以风险点、风险行为、风险偏差为特征的面分类法；风险事件的颗粒度描述可采用铁路局集团公司、专业、站段、车间共4级的线分类法；基于铁路安全风险管理过程，可清晰地梳理出信息标准化项点；标准化项点的规范化和结构化主要通过术语内涵、数据格式、典库实现。     

超长距离浅覆土大断面矩形顶管设计探讨

随着城市化进程的迅猛发展，城市空间变得越来越拥挤，地下工程建设采用对周边环境影响小的非开挖技术是一种发展趋势和潮流。通过对某管廊矩形顶管工程的实例分析，介绍了富水砂性土层中超长距离浅覆土大断面矩形顶管的设计重难点和解决方案，通过对施工现场附近建筑物沉降的监测，验证方案可靠，给出管道外壁单位面积摩阻力的建议取值，提出类似规模矩形顶管工程的中继间优化布设方式。     

基于分段最优控制的港口自动驾驶液压转向控制算法研究

为提高港口场景自动驾驶车辆横向控制准确性，基于液压转向系统电磁阀的响应特性，提出了具有分段最优控制的转角闭环控制算法，实现了车辆单轴、双轴、蟹行转向功能，通过实车验证对设计的控制算法进行了功能和性能验证。结果表明，所提出的控制算法能够实现对液压转向系统转角信号快速、稳定跟踪，能够支撑港口自动驾驶车辆横向控制功能。     

铁路机车车载设备数字孪生体构建方法研究

针对当前铁路车载专业培训系统缺少对设备运行状态实时映射、培训内容仿真度不足等问题，利用数字孪生虚实模型精确映射、数据实时仿真分析的技术特点，基于CINEMA 4D+Unity3D平台及数字孪生五维模型，提出一种铁路机车车载设备数字孪生体的构建方法。该方法通过分析物理设备运行状态、构建高保真虚拟设备模型，以及优化孪生数据采集方式，实现实时驱动虚拟设备状态显示及设备运行状态分析等功能；最后通过构建铁路机车车载设备培训系统，实现面向参培学员的实时培训指导。通过试验验证了该方法的可行性，并为铁路其他相关设备的数字孪生体构建提供了技术参考。     

考虑电网支撑能力的储换一体站容量优化配置

电动汽车换电站同时作为储能电站，既可实现经济获利，又兼顾电网支撑，但目前缺乏这种储换一体站的容量配置研究.为此，本文首先分析储换一体站工作模式及电价时段，构建一体站的运行模型；然后，基于用户出行模拟，建立电动汽车换电需求预测模型；接着，建立考虑全寿命周期收益和电网支撑能力的储换一体站容量双层规划模型，外层规划以全寿命周期总收益为目标，实现储换一体站的容量规划，内层规划以对电网支撑能力为目标，实现电池组充放电行为优化，内层获得最优充放电功率并返回外层，实现储换一体站容量最优配置；最后，在IEEE33节点系统上验证规划模型的有效性，为储换一体站建设提供理论支撑.研究结果表明：与其他储换一体站模式相比，储换一体站投资收益率提高1.51%～2.26%；基于双层规划的容量优化配置方法，在保证一体站经济性的同时，能够对支撑电网电压，使电压日方差降低20%；随着参与换电的电动汽车数量增加，一体站的经济性进一步提高.     

面向换电重卡的充换电服务目标客户群研究

车电分离是加速重卡市场新能源化的一种技术和模式创新。换电重卡的产业生态包含整车厂、动力电池厂、电网企业、换电运营商和货运公司。据此，在分析换电重卡优势和产业生态的基础上，重点分析了充换电运营商的目标客户群，提出了B、小B和大C三类潜在目标客户，并首次定义了换电重卡独具特色的“to大C”商业模式，研究结果对换电重卡充换电运营商制订营销策略和市场推广具有指导意义。     

基于原位试验的高速铁路中低压缩性土智能识别方法研究

中低压缩性土在我国广泛分布，是高铁路基主要的承载地层。其承载变形快速稳定的特征对高铁路基变形控制有积极意义，因此，中低压缩性土智能识别对高铁路基设计、施工具有重要意义。针对高速铁路路基勘察设计中中低压缩性土的快速、智能识别问题，通过大量的现场原位试验数据，择优确定了以标贯试验、静力触探、载荷试验等原位测试结果为智能判别指标，建立中低压缩性土模糊推演模式，构建高铁中低压缩性土网络预测模型，形成基于现场原位测试的中低压缩性土快速智能识别方法，并通过不同算法进行网络训练和工程预测。结果表明，网络预测结果与实际测试结果整体上吻合度均较高，共轭梯度法相对梯度下降法计算效率明显提高，实现了中低压缩性土原位快速识别与测定，为高铁中低压缩性土路基设计、施工、评估等环节提供了重要依据。     

高铁声屏障连接螺栓松弛对疲劳寿命的影响

螺栓的疲劳寿命和松弛寿命影响着螺栓的使用寿命，在疲劳和松弛的共同作用下，柱脚处连接不断退化，为探究高铁声屏障连接螺栓松弛对疲劳寿命的影响，以某速度为400 km/h高铁声屏障非对称排布和对称排布螺栓为研究对象，利用ANSYS建立柱脚螺栓有限元模型，通过降温法施加预紧力，并施加正负单位弯矩荷载，计算柱脚最不利螺栓在不同预紧力作用下的应力幅，提出了应力幅随预紧力变化的拟合关系式；利用Midas建立声屏障整体模型，分析列车在400 km/h行驶速度下结构动力响应特性，提取柱脚螺栓弯矩时程结果，对仅考虑疲劳失效的螺栓寿命和考虑松弛疲劳共同影响下的螺栓寿命进行比较.研究结果表明：螺栓松弛会使预紧力下降，导致两种柱脚模型的螺栓应力幅增大；在已有的柱脚螺栓时程计算中，考虑松弛疲劳共同影响下的疲劳寿命比仅考虑疲劳作用时大大降低，当松弛导致预紧力下降至55%以后，将会产生疲劳效应，该结果可为连接结构领域设计人员定量评估螺栓寿命以及对螺栓的维修养护方面提供参考依据.