并列弹性双圆柱体流体脉动力的实验研究

本文通过试验研究了并列弹性双圆柱体在均匀流场中的脉动压力及其动态响应，给出了双柱间距直径比T／D＝1．75，2．5，3．5和4．19×104＜Re＜9．1×104范围中柱表面脉动压力沿圆柱周向的分布以及脉动升力和阻力系数．试验结果表明，柱的振动对其脉动升力和阻力系数有明显的影响．     

波形竖管降膜蒸发流动与传热性能的理论研究

本文简介波形竖管降膜蒸发流动与传热的过程,通过理论分析建立波形竖管降膜蒸发传热的数学模型。采用国外一些研究者得到的理论分析与实验结果,利用无穷泰勒级数将含有多重积分的数学模型展开,得到简单实用的半经验——半理论数学模型解析式。     

基于径向基函数响应面方法的大跨度斜拉桥有限元模型修正

采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型.     

基于D2D技术的车车通信研究

阐述车车之间实现直接通信的应用价值和意义。利用列车在RBC中的注册数据(车次号)及同方向列车在区间内相对固定的运行顺序,在RBC端加入列车通信管理单元协助列车完成身份识别,并对特殊情况下的列车通信管理单元的布置原则进行分析。探讨利用D2D技术实现车车之间的信息互通,在结合C3线路列车的运行特征与D2D技术的模式特征后,选择D2D基站中继模式建立前后行列车的通信模型。在车车通信系统模型建立的基础上,对该系统的故障因素进行分析,利用马尔科夫模型对系统可靠性进行验证,结果显示其可靠性满足目前铁路运输的需求。     

遗传算法在五连杆悬架优化中的应用

针对五连杆悬架的特点，运用多体系统动力学的理论建立了悬架的运动学分析模型，基于遗传算法开发了优化器的核心单元，并解决了它们之间的通讯和协调问题以实现在车轮上下跳动过程中车轮外倾角的运动学特性变化量与目标值之间的偏差最小作为优化设计的目标，说明了遗传算法在五连杆悬架优化中的应用。应用这种优化体系对某型轿车五连杆悬架进行了实例优化分析。     

沥青混凝土摊铺机熨平板与热沥青混合料相互作用的动力学模型

在介绍了沥青混凝土摊铺机熨平板与热沥青混合料相互作用的特点后，叙述了热沥青混合料的流变特性，并给出了流变模型，就此得出了熨平板与沥青混合料相互作用的三种动力学模型。     

汽车DYC装置液压系统建模与仿真

汽车DYC装置可以通过产生横摆力矩克服过多转向或不足转向,提高汽车高速和恶劣道路等极限条件下的操纵稳定性。对汽车DYC装置的液压系统特性进行了分析,建立了液压回路和制动器模型,分析了液压系统的工作原理和工作过程,并运用matlab/simulink对液压系统进行建模与仿真。     

FSQ6125客车设计

简要介绍FSQ6125客车的设计目的、整车造型、主要结构特点和技术参数。     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响，改善公交服务水平，提高公共交 通的分担率，针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域， 采用SP （Stated Preference） 调查方法，收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型，分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量，出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响，并计算弹性值及模型 精度。结果表明，通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本，可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策；对于换乘时间，可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

Dynamic stride length adaptation according to utility and personal space

Pedestrians adjust both speed and stride length when they navigate difficult situations such as tight corners or dense crowds. They try to avoid collisions and to preserve their personal space. State-of-the-art pedestrian motion models automatically reduce speed in dense crowds simply because there is no space where the pedestrians could go. The stride length and its correct adaptation, however, are rarely considered. This leads to artefacts that impact macroscopic observation parameters such as densities in front of bottlenecks and, through this, flow. Hence modelling stride adaptation is important to increase the predictive power of pedestrian models. To achieve this we reformulate the problem as an optimisation problem on a disk around the pedestrian. Each pedestrian seeks the position that is most attractive in a sense of balanced goals between the search for targets, the need for individual space and the need to keep a distance from obstacles. The need for space is modelled according to findings from psychology defining zones around a person that, when invaded, cause unease. The result is a fully automatic adjustment that allows calibration through meaningful social parameters and that gives visually natural results with an excellent fit to measured experimental data.