基于尺寸工程解决后座椅靠背装配问题

新车型开发总装过程中座椅靠背装配困难,靠背翻转中与侧围饰板干涉导致面套起皱。本文通过对相关零件尺寸调查,绘制尺寸链了解影响装配困难和翻转干涉的主要因素,包括功能尺寸、定位、公差分配,进而推导设计是否合理。通过实例的阐述,对尺寸工程在总装工艺工作中的应用有指导意义。     

大气散射对激光制导武器对抗影响研究

为了避免大气散射给激光制导武器对抗带来的不利影响,利用激光信号在近地大气中传输的Mie散射模型,讨论了气溶胶霾粒子引起的能量衰减和后向散射能量密度的计算方法,数值模拟了激光制导武器最大作用距离与大气能见度之间的关系,定量计算了激光目标指示器与导引头不同距离时的激光大气后向散射能量密度,结合场区条件给出了配置点位的具体要求,为激光制导武器对抗态势构建提供参考依据.     

路桥工程台背填筑路基沉降原因及对策分析

鉴于路桥工程台背填筑路基沉降对路桥工程质量有较大影响,在对路桥台背填筑路基产生沉降的原因进行分析的基础上,从选择合适的路桥过渡段路堤填料、确保压实质量等方面提出了相应的对策和措施,可为相关施工提供参考.     

客渡轮主机“冒黑烟”原因分析及解决办法——江城800客位新型渡轮排气管改造

本文主要介绍了渡轮柴油主机冒黑烟现象,对主机各性能以及客渡船营运带来诸多不良影响,在查找主机冒黑烟原因的过程中,采取多种途径在各系统上进行测试分析.理论上确定了排气背压高是引起主机冒黑烟的真正原因后,为了验证这一结论,在实船上进行排气管改造.改造完工后完全解决了主机冒黑烟问题,主机运转情况良好,各性能指标均达到要求,并且主机油耗下降明显.     

基于滑动面深度的地震作用下边坡强度参数反分析

边坡参数反演是获取边坡强度参数的重要手段.与传统的安全系数及位移反分析不同,提出了基于滑动面深度的边坡参数反演方法.基于极限分析上限定理,利用拟静力方法,计算了地震力作用下边坡的外力功率与内能耗散表达式,并结合强度折减法,推导了简单边坡在地震力作用下的安全系数公式.利用优化算法得到边坡的最小安全系数后,可以求出边坡在地震力作用下临界滑动面的方程,得到边坡不同位置的滑动面深度.并利用滑动面深度对强度参数进行反演.计算结果表明,随着地震加速度的增大,边坡的滑动面深度逐渐增大.通过数值计算与工程实例的对比,证明新方法是有效可靠的.     

某港门机后轨道梁的优化设计探讨

以实际工程为例,针对沉箱顶到码头面高差较大工况下的门机后轨道梁进行优化设计,可有效节约工程量,降低工程造价,且满足轨道受力要求。     

青草背长江大桥主缆缠丝初拉力的修正分析

文章阐述了悬索桥主缆缠丝拉力的变化过程和主缆缠丝预加力的计算方法,并结合重庆涪陵青草背长江大桥主桥工程实例,在原设计缠丝初始导入力的基础上通过分析计算与比较,对该桥主缆缠丝的原设计初拉力进行了修正,为类似工程项目提供参考。     

路面结构动态模量反演

在有限元软件ABAQUS的平台上,应用python语言编制程序,研究了线弹性路面结构的动力响应、动态力学参数的反演方法以及影响反演计算的模型边界条件。在此基础上,结合某高速公路混凝土路面碎石化改建工程,采用有限元动力分析方法,对FWD实测数据进行反演计算,得到了较为合理的路面各结构层材料的力学参数,为改建路面的结构设计提供了参考。     

基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析

结合宜万铁路堡镇隧道的施工,将BP神经网络和遗传算法引入特长隧道软岩段的施工位移反分析,采用遗传算法自动搜索BP神经网络训练效果最优的参数,建立起反映围岩变形与岩体物理力学参数及初始地应力之间高度非线性、不确定的GA-BP智能模型,然后采用遗传算法在岩体物理力学参数和初始地应力取值范围内,搜索BP神经网络预测围岩变形与实测围岩变形最接近的参数组合,取得反演获得的岩体物理力学参数和初始地应力.从堡镇隧道应用结果来看,这种进化神经元算法反演结果可以满足隧道施工的需要,并为类似工程提供了借鉴.     

A study of maneuvering control for an air cushion vehicle based on back propagation neural network

A back propagation (BP) neural network mathematical model was established to investigate the maneuvering control of an air cushion vehicle (ACV). The calculation was based on four-freedom-degree model experiments of hydrodynamics and aerodynamics. It is necessary for the ACV to control the velocity and the yaw rate as well as the velocity angle at the same time. The yaw rate and the velocity angle must be controlled correspondingly because of the whipping, which is a special characteristic for the ACV. The calculation results show that it is an efficient way for the ACV's maneuvering control by using a BP neural network to adjust PID parameters online.