特长深埋隧道通风方案优化技术分析

在隧道工程施工过程中,隧道通风设计至关重要,合理的设计可以将隧道中的气体排放浓度控制在允许的范围值内。如果设计不合理,一旦隧道中其他的浓度超过一定程度,就会对工作人员和司机造成威胁。文章以实际工程为例,对特长深埋隧道通风方案优化技术进行分析和探讨,以期为类似工程提供借鉴。     

影响加工精度的因素

在机械加工中,零件的加工精度主要取决于工件和刀具在切削成形运动中的相互位置关系,而工件和刀具安装在夹具和机床上,则受到夹具和机床的约束。因此,在机械加工时,机床、夹具、工件和刀具就构成一个完整的系统,称之为工艺系统。加工精度将涉及到整个工艺系统的精度问题。     

并联机床发展现状

并联机床的出现,改变了多年来机床类比设计的观念,将机构学分析及设计方法引入到机床设计中,为包含传统机床在内的机床设计提出了一种全新的科学的思路,对机床产品的创新具有重要的意义。     

对机床夹具设计方法的解读和研究

加工机械设备的过程中,机床工件需要被固定在固定的位置才能够保障加工精准度,拥有确定几何位置是加工的必要性前提。夹具为连接机床和工件的必要性机械设施,夹具有着固定工件,保障位置精度的作用。本文将简要介绍常用夹具设计办法、设计思路,讨论设计需要反思的问题。     

结构极限承载力计算方法及其收敛性

在考虑双非线性影响的结构极限承载力的计算时,为提高计算精度和效率,对弧长增量法和位移增量法中的增量参数、不平衡力收敛计算过程进行了比较分析,并提出了考虑全自由度的位移增量法。通过按不同增量法对几种类型的结构进行极限承载力计算,分析了各种增量方法的精度、效率和适用范围。结果表明:在结构的双非线性分析时,弧长增量法和位移增量法均较为有效,且位移增量法的适用性更好。结论为结构双非线性分析时确定合理的算法提供了参考。     

加工渐开线圆柱齿轮公法线误差的分析

在各种机械传动中,常用齿轮来传递任意两轴之间的运动,因为它具有传动准确、平稳可靠,传递效率高的特点。而要达到此效果,就必须对圆柱齿轮的运动精度、工作平稳精度、接触精度进行监测及控制。但在控制齿轮的运动精度时,公法线长度的变动量是一项非常重要的指标,如果齿轮的公法线出现误差,就会影响其传递运动的准确性。为此,本文对所加工齿轮公法线误差产生的原因进行了分析,并给出了解决办法。该方法适用于普通滚齿机、三轴数控滚齿机及插齿机的齿形加工,即对于具有分度蜗轮副驱动的机床,在加工齿轮过程中出现此问题都有参考价值。     

K6缸盖专机设计

本机床是基于公司Ｋ６发动机缸盖生产而进行的设计，旨在进一步提高Ｋ６缸盖生产能力，加工水平，保证质量，整个设计就机床的总体布局，主轴箱，液压，电气在大胆采用新结构，对传统经验，数据的改进，以及用计算机对机床强度的校核作了比较细胞的介绍。     

关于结构分割转换工法不同分割方式的探讨

为研究结构分割转换工法（CC工法）中不同结构分割方式对设计、施工的影响,丰富CC工法的相关研究,首先对CC工法跨中设缝和柱顶设缝2种典型分割方式相应的结构体系、受力特性进行分析和比较,并采用数值分析的方法,研究2种分割方式下不同节点位置和节点性质对结构受力的影响。然后对施工环节2种不同分割方式施工步序、节点施工质量控制、经济状况进行分析比较。结果表明： 1）柱顶设缝时,节点的设计、施工较为困难,施工措施费较高; 2）跨中设缝时,节点处理较为简单,经济优势较为突出,但跨中节点的性质在设计时较难把握,宜视构造特点具体考虑。     

端面齿凸缘加工工艺方案对比分析

汽车传动轴与桥输出法兰连接由端面齿结构代替传统的止口式结构,在汽车中应用越来越广泛,端面齿的加工与原有法兰止口方式不同,本文通过对端面齿法兰两种加工工艺方案定位误差进行科学的计算和分析,从而选出一种较为合理的工艺方法,保证端面齿法兰的加工精度。     

格里森公司凤凰第二代锥齿轮切齿机和磨齿机

它是继凤凰第一代切齿机和磨齿机将传统机械型改革成数控型机床后，再一次将机床的机械机构设计从传统的机床床身上安放滑动立柱或床鞍的结构设计，改变成用一个整体高刚性的立柱结构，使工件主轴和刀盘(砂轮)主轴附着在立柱侧面。这是锥齿轮机床设计的最新概念。其外观见图1。     

基于支持向量机理论的经济圈交通网络评价研究

为快速高效地对经济圈交通网络进行评价分析,在确定经济圈交通网络评价指标后,采用新的评价方法——基于支持向量机的综合评价方法,通过计算机编程对样本数据学习,能较好地识别经济圈交通网络的评价等级。支持向量机对小样本、非线性的数据具有较好的学习识别能力,对具有相同数据特性的经济圈交通网络评价指标数据进行模式识别,可以准确地判断经济圈交通网络发展水平所属等级。最后对珠三角和长三角经济圈交通网络评价指标数据进行验证,并与基于BP神经网络的评价方法进行对比分析,结果表明该方法客观、准确,具有较高的评价效率。     

在线测量不确定度评估及质量控制应用

在线测量是质量控制的重要手段,但实际过程中对于测量误差的忽视容易导致误判和漏判,因此需要采用可靠的方法评估测量误差对过程质量控制的影响.以某发动机工厂在线测量的曲轴线终检机为例,通过研究测量系统的结构和测量原理,分析测量误差的构成和分量,建立测量误差数学模型,评估曲轴终检机的测量不确定度.阐述考虑测量不确定度条件下的质...     

便携式智能平衡车的开发与设计

目前,人类的出行越来越多的依靠代步机器,在代步工具中平衡车又是人们心中的最佳选择。但代步工具的安全问题是人们关注的重点。针对于一种安全系数比较高的出行代步工具是目前产品生产的重中之重。因此,针对平衡车使用的安全问题进行建模研究,进一步提高平衡车安全性能。应用超声波探测装置对路面及其前方路况进行采集,使用STM32微控制器为控制核心,搭载系统的各部分硬件及相关的控制电路对所采集的信息进行解析,处理。对危险状况进行避让。本系统带有GPS定位系统和蓝牙连接组件,针对于平衡车使用者出现以外情况可自动进行呼救。本设计具有研发成本低,实用性强,将会在未来人们的出行中起重要作用。并将得到更多的社会实际应用普及。     

基于MicroStation的隧道帽檐斜切式洞门参数化建模研究

为推动BIM技术在隧道工程的应用,提高隧道BIM模型创建效率,依据参数化理论对隧道构件帽檐斜切式洞门参数化建模进行研究。帽檐斜切式洞门由不规则直纹曲面构成,无法通过简单的形体创建与布尔运算完成建模,设计及建模过程耗费大量精力。为提高设计效率,通过研究帽檐斜切式洞门结构物其自身独特的结构特点以及在隧道设计与施工过程的特点,利用MicroStation的开发工具MVBA进行二次开发,研究创建洞门的参数化方法,开发出能够高效创建帽檐斜切式洞门模型的程序。该程序在设计过程动态预览模型,能够提高设计效率,且支持动态精确放置,自动统计工程数量。     

机器视觉背景下基于VisionPro的轴承滚动体缺失检测

轴承在生产过程中的滚动体缺失会影响机械设备的安全运行,本文提出了机器视觉背景下基于VisionPro的轴承滚动体缺失检测。在获得较好的打光图像后,利用VisionPro的PMAlignTool进行模板训练以及缺失识别,并结合C#脚本,将结果可视化,在图片上显示具体的检测结果,包括产品合格与否、合格的滚动体个数以及不合格的原因,便于后续的人机交互。通过实验,该方法确实取得了较好的检测结果,能够正确检测轴承滚动体的缺失情况,后续结合通信设备与机械手臂,可实现自动分拣。相较于传统的人工检测,该方式具有效率高、准确性高、安全性高的优势,是现代工业生产中亟需的检测方式。     

DOHC缸盖气门座圈和导管的测量

缸盖座圈900密封面的轴向位置,影响着密封带与气门接触密封面的轴向高度,偏高偏低都直接影响密封面的寿命,而座圈密封面对导管孔中心的径跳精度是保证气门正常运动的必备条件。文章介绍了用普通平板通用量具和根据生产实际设计制造的专用检具对以上2个项目进行测量,达到了对机床和刀具的适时监控,保证了缸盖关键项目的质量。指出该专用检具使得用普通的平板和高度尺、千分表测量进排气座圈900密封面的轴向位置和900密封面对导管中心的径跳成为可能。     

土压平衡箱涵掘进机的设计研究

为解决管幕箱涵工程中，大断面箱涵推进阶段正面土压力平衡失稳导致的管幕体系失效的问题，依托上海市田林路下穿中环线地道工程，设计1台土压平衡箱涵掘进机用于箱涵推进施工，并介绍箱涵掘进机的设计条件、主要参数选择，壳体结构受力分析和应用情况及效果。研究结果表明： 1）土压平衡箱涵掘进机通过正面土压力的平衡有利于地面沉降控制； 2）通过SolidWorks三维平台对箱涵掘进机的壳体进行建模受力分析，得出结构设计完全能够满足施工荷载条件； 3）箱涵掘进机的姿态控制主要依靠已完成的管幕作为导向，并通过同步推进系统调整箱涵左右行程偏差； 4）刀盘配置存在切削盲区，在加固区施工过程中会造成推力过大。     

基于参数化技术的内燃机数字原型系统研究

数字原型系统可以完成内燃机的快速变结构设计,是内燃机概念设计阶段的重要工具,而参数化技术是内燃机数字原型系统的关键技术。采用参数化设计方法建立了能够快速设计内燃机的数字原型系统,并阐述该系统在内燃机零部件设计中的实施步骤,最后通过内燃机零部件设计实例,说明如何利用数字原型系统实现内燃机零部件的快速设计。该系统可以大大缩短内燃机及其零部件设计开发周期,提高企业的产品应变能力和新产品开发能力。     

Multimode trip information detection using personal trajectory data

Handheld global positioning system (GPS) devices can serve as a new tool to collect an individual's trip information with advantages of low cost, accurate data, and intensive spatial coverage. Various machine learning algorithms have been explored to detected trip train information in previous studies; however, few of them focused on the evaluation and comparison of the performance and applicability of different models. Meanwhile, according to previous studies, car and bus mode detection is a thorny issue due to their similar travel characteristics, and algorithms still need to be well explored and improved to solve this problem. In this article, an innovative method is proposed to detect trip information, including trip modes, mode-changing time and location, and other attributes, from personal trajectory data. The method is a two-step process. A machine learning algorith-based module (including artificial neural network, support vector machine, random forests, and Bayesian network) is firstly used to identify walk, bicycle, and motorized trip modes (bus or car); we thoroughly compared the performance of these four algorithms. Then a second module, using critical points on the GPS trajectories, is further developed to distinguish car and bus mode, incorporated with GIS map information. Field test results show that the proposed machine learning models can all be applied for walk, bicycle, and motorized mode detection with high detection rates exceeding 90%; however, the algorithms work relatively poorly for bus and car mode detection, with results mostly below 75%. The proposed two-step method can greatly improve bus and car mode detection accuracy by 14–30%. As a result, the average mode detection rates for all the four modes are above 90%. Compared with mode detection results by using only the machine learning algorithm, the proposed two-step method has much better performance in both accuracy and consistency.     

基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。