基于动态可靠性加固拱桥剩余寿命预测

采用动态可靠性基本理论,在进行随机过程分析的基础上,给出在役桥梁荷载和抗力的时变演化规律。将可靠度评估方法运用到双曲拱桥中,提出针对拱桥特征的基本假设,给出可靠性指标的计算方法和详细分析步骤,并强调计算过程中的关键技术。通过具体应用实例即东门大桥主桥的使用寿命预测,实现对加固后的拱桥寿命预测。加固后桥梁的寿命预测能够有效的检验加固方法的合理性,所采用的研究思路、方法具有较强的实用性,为同类桥梁可靠性综合评价提供理论基础。     

某重型货车车架结构强度分析与改进

以某重型货车车架为研究对象,建立了车架组合结构的有限元模型,计算得到了多工况下的车架结构应力分布,并通过试验验证了模型的合理性.在此基础上,分析了车架结构失效原因并提出了多种结构改进方案.对改进的结构设计方案进行强度分析后,确定了其中的最佳设计方案.     

高速公路护栏碰撞分析与力学模型

从高速公路交通事故的统计资料出发,分析了汽车与高速公路护栏碰撞事故在交通事故中的比例及发展趋势,提出护栏碰撞研究。对护栏碰撞进行仪器、过程方面的介绍,并进行了力学分析,总结分析结果,提出了改善高速公路交通安全的措施,指出了本领域的研究展望。     

长江下游疏浚砂水泥基材料性能对比试验研究

以长江下游含泥量25.8％、细度模数0.1的A砂样和含泥量6.5％、细度模数0.3的B砂样为原料,掺入矿粉和粉煤灰替代部分水泥制备水泥基材料,研究对比2种疏浚砂水泥基材料的物理力学性能.试验表明,A、B2种砂样制备水泥基材料的28 d抗压强度分别达到了 31.2 MPa和38.3 MPa,劈裂抗拉强度分别达到了 3.9...     

高速铁路动卧开行日列车运行图与维修天窗协调优化

高速铁路夜间开行的动卧列车会与综合维修天窗在时间和空间上产生冲突。协调行车和天窗对线路通过能力的占用,能够优化铁路运力资源配置,提升列车服务质量和天窗作业效率。对动卧列车等线开行模式与分段矩形天窗的配合进行研究。考虑到车站夜间例行安排的维修施工,将天窗单元分类为“车站天窗”与“区间天窗”,二者组合构成维修调度命令中的天窗分段。采用整数规划方法构建动卧开行日列车运行图和维修天窗协调优化模型,最小化相邻天窗错位时间和列车总旅行时间,以减少天窗分段数量,更利于调度命令传达,作业灵活且安全地实施,同时保证动卧列车开行质量。运用图着色问题推论添加车站到发线能力约束以满足列车可用到发线数量的限制。代入京广高铁动卧列车案例,使用Gurobi实现求解。综合优化的运行图上,车站天窗和区间天窗构成11个天窗分段,比实际少13个,各维修工区管辖区段内的天窗计划更加简化;7对动卧列车的车站到发、区间运行均不与车站天窗、区间天窗冲突;列车的总旅行时间减少了173 min,列车停站次数由82次减少到66次。多组案例讨论了车站天窗、天窗错位、到发线数量等因素对列车等线位置和时间的影响。研究结果为进一步优化高铁动卧列...     

基于AI的电驱动系统的未来趋势与展望

文章针对电驱系统的未来发展趋势与展望问题,基于人工智能（AI）进行了系统性的分析和研究。文章分析了电驱系统的市场需求与技术创新,分析了电驱系统的技术前景,从电机类型、控制策略、故障诊断等方面,探讨了未来技术发展和关键技术,并给出了基于AI的方法和建议。通过两个案例研究,介绍了基于深度学习和神经网络的两种电机控制系统,并进行了实验台测试,验证了系统性能和优势。文章还分析了基于AI的电驱系统的政策环境和标准制定,并预测了未来几年内的发展趋势。结果表明,AI在未来电驱系统中的应用价值和发展潜力巨大,是未来技术发展的一个趋势,为相关领域的研究者和工程师提供了一些参考和启示。     

差异沉降对扩建道路路面结构影响数值分析

针对软土地基扩建路基的沉降控制问题,运用有限单元法模拟计算了路基的差异沉降对路面的结构影响,提出工后沉降控制的标准值,并提出了考虑差异沉降的拓宽路面设计建议。     

云遗传算法

为了克服传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷，借鉴遗传算法的思想，利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点，提出了一种新的遗传算法——云遗传算法（CGA）．该算法由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作．最后，进行了函数优化实验，并与标准遗传算法（SGA）和自适应遗传算法（AGA）进行了比较，以证明其有效性．     

T.CL-2型驼峰测速雷达数据跳变原因及对策

驼峰测速雷达是一种民用的多谱勒雷达,用于对下峰后进入缓行器区段的溜车测速,并将数据提供给控制系统,经计算机综合数据处理后,向缓行器制动钳发出制动或缓解命令.在驼峰自动化控制系统中,作用似同人的“眼睛“.……     

燃料电池混合动力的功率跟随管理策略分析

为了提高燃料电池混合动力系统的经济性,基于燃料电池氢耗量和功率波动率,对功率跟随能量管理策略中参数和荷电状态（SOC）调节方式进行了分析,并定义了燃料电池的功率波动率;基于仿真软件ADVISOR中建立的燃料电池/超级电容混合动力系统模型,计算了不同的超级电容SOC限值和充电功率参数时的燃料氢耗量和波动率;设计了两种SOC调节方法,即Z曲线法和比例积分（PI）调节法,比较了不同SOC调节方法下的氢耗量和波动率. 研究结果表明:若SOC的下限增大,致使氢耗量和波动率增加,SOC下限为0.5时的氢耗量比0.25时增加7.10%,波动率增加3.85%;若SOC的上限增大,燃料电池波动率减小,0.95时的波动率比0.75时减小3.51%;充电功率参数在一定范围改变,能够减小燃料电池氢耗量和波动率;SOC调节方式中,当SOC初始值在 [0.28,0.52] 区间,PI调节法的波动率最优;当SOC初始值在 [0.75,0.90],Z曲线法的波动率最优.