岸边集装箱起重机安全销拉桩优化设计

根据大型岸边集装箱起重机对安全销拉桩的性能要求,设计了新型拉桩结构,并基于有限元仿真分析结果,对局部结构进行了改进。为得到更加轻量化的结果,将响应面法引入到结构板厚优化中,根据全因子试验设计的样本点及其响应,构建了性能约束函数的二次多项式响应面模型,通过优化算法求解得到最终的设计板厚,在确保安全销拉桩性能的同时可减轻自重。     

基于压电陶瓷的轨道振动能量采集方法

提出一种轨道竖向振动能量采集的新方法.基于轨道竖向振动的激励模型,建立轨道竖向振动理论模型;基于压电陶瓷,建立轨道振动能量转换耦合模型.初步探讨了轨道振动能量采集对轨道安全性的影响,同时对轨道振动能量采集的规模和最佳负载进行了初步估算.结果表明,电能以短暂、爆发性的方式输出,需要匹配快速能量回收电路与储能元件.所提出的轨道振动能量采集方法为轨道竖向振动能量采集、回收和再利用提供了一种可能的途径.     

极端高温天气下CRTS Ⅱ型板式无砟轨道温度分析

为了解极端高温天气下无砟轨道结构温度分布,在上海地区对CRTSⅡ型板式轨道温度进行实时监测,分析轨道结构自上而下温度分布及其随时间的变化特性,统计得到极端高温下计算轨道板表面温度的经验公式。研究结果表明:在日间气温达到40℃的高温天气下,轨道板表面温度最高接近60℃,轨道板底面温度峰值与表面温度峰值存在5 h的滞后,轨道板上下表面最大正温差出现在14:00左右,约为18℃,最大负温差出现在05:00左右,约为-7℃;轨道结构温度沿垂向呈非线性分布,且在距轨道表面0～0. 3 m,非线性程度显著;轨道板表面温度经验公式具有较好的实用性。     

CRTSⅡ型板式轨道底座板后浇带脱空对轨道结构与行车的影响

在不间断行车情况下, 采用超高压水射流法对桥上CRTSⅡ型板式轨道底座板后浇带进行修复; 建立了CRTSⅡ型板式轨道结构静力计算模型, 分析了底座板后浇带不同脱空长度对钢轨、轨道板垂向位移与轨道板拉应力的影响; 建立了车辆-轨道耦合动力计算模型, 分析了底座板后浇带完全脱空长度为1.0 m时, 正常行车对轨道结构、行车安全与舒适性的影响。计算结果表明: 在1.5倍静轮载作用下, 随着后浇带脱空长度增大, 钢轨与轨道板垂向位移随之增大, 当底座板后浇带完全脱空长度为1.0 m时, 钢轨和轨道板的垂向位移均增大了0.03 mm, 说明完全脱空对其垂向位移影响较小; 后浇带脱空长度分别为0.7、0.8、0.9、1.0 m时, 轨道板的最大拉应力分别为0.96、1.12、1.18、1.22 MPa, 后浇带完全脱空时轨道板的最大拉应力小于其抗拉强度设计值1.96 MPa, 轨道板不会开裂; 列车运行速度为300 km·h-1, 后浇带完全脱空长度为1.0 m时, 钢轨和轨道板的最大垂向位移分别为0.91、0.32 mm, 均小于《高速铁路工程动态验收技术规范》 (TB 10761—2013) 中钢轨和轨道板垂向位移的基准值1.5、0.4 mm, 说明后浇带脱空后正常行车对轨道结构不会造成较大的影响; 后浇带完全脱空时, 轨道板垂向加速度约为正常时的3倍, 说明正常行车将会增大下部基础的振动强度。静、动力分析结果表明, 采用超高压水射流法修复底座板后浇带可允许列车以正常速度通行。      

环氧树脂在摩托车修理中的应用

以环氧树脂为基体、乙二胺为固化剂、丙铜为稀释剂、石英粉作填充料可配制成理想的万能胶接材料。它具有胶接牢固、耐高温、耐油、耐水、耐酸碱、耐低温、耐老化和高绝缘的性能，它可广泛应用于摩托车的修理。如：磁电机磁块、油箱开关、化油器、机油泵、离合器块、刹车块、摩擦片、齿轮箱等零件的胶接与修补。     

成灌线某晃车地段CRTS Ⅲ型板式无砟轨道层间离缝整治研究

为了对成灌线某晃车地段采取科学的整治措施,基于晃车地段的无砟轨道层间相对位移和钢轨垂向加速度现场测试数据,分析得到自密实混凝土层与底座板层间离缝导致二者的垂向相对位移达到0. 2 mm以上,是导致该地段晃车的主要原因,并建立有限元模型进行验证。对晃车地段采用离缝注浆修复的整治措施,主要工艺分为切割开槽、钻孔布管、离缝封闭、离缝注浆和侧面防水处理等,整治后的轨检车动态检测数据显示下行线左侧钢轨的轨向不平顺和轨距及轨距变化率不平顺得到改善,证明该离缝注浆整治工艺的有效性。     

汽车驾驶培训模拟器在驾驶培训中的节能模型研究

汽车驾驶培训模拟器以安全高效、低排放、零消耗等优点被应用于驾驶员培训,有效节约了燃油的浪费并减少了尾气排放污染。通过对教练车场内和场外上路驾驶实车训练驾驶工况进行分析,采用差值法提出基础和场地驾驶人均油耗和随时间的变化关系,建立了基础和场地驾驶的节能计算模型,并利用碳平衡法建立道路驾驶的节能模型,最终建立汽车驾驶培训模拟器的综合节能计算模型。     

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化（brainstorming optimization,BSO）和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）,提出了一种路面裂缝图像分割算法（BSO-PCNN）. 该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决定参与次轮迭代的个体;BSO具有强收敛性,可快速确定最优个体解;结合图像特征,获得PCNN模型的最优参数,将其代入PCNN模型实现对裂缝图像的分割. 试验结果表明:算法可在20次迭代内取得不同类型路面裂缝图像的最大适应值,从而确定最佳分割参数;与Sobel边缘检测算法、PCNN图像分割算法、基于最大熵的遗传算法（genetic algorithm based on the maximun entropy of the histogram,GA-KSW）、基于遗传算法参数优化的PCNN分割算法（genetic algorithm based on the pulse coupled neural network,GA-PCNN）相比,BSO-PCNN算法取得了0.9924的区域一致性与0.0900的区域对比度.