铝合金上层建筑与钢主船体的新型焊接过渡接头《船舶工程》1999年第4期 P26～28，34

本文在分析现行的用于铝合金上层建筑与钢质主船体焊接的过渡接头所存在问题的基础上,提出了一种新型的过渡接头。它在耐热性、传递载荷、装配焊接工艺、降低成本等方面均优于现用过渡接头。另外,作者还对新型过渡接头的爆炸复合工艺和质量控制也作了简要说明。新型过渡接头基板与复板的厚度之比约为1：1,为确保复合质量,爆炸时应采用增强的基础以作补偿,表3、图3。     

交流传动二级分频双微机控制系统的研究

根据交－直－交电力机车传动和电机学的理论，研制和设计了一套双微机控制系统的硬件电路和软件程序，以保持交－直－交传动两台ＧＴＯ逆变器并联运行时负载能平衡分配。     

贵州省新能源汽车销售现状调查及分析

通过对贵州省各地区新能源汽车的销售情况展开调查,从而为省内新能源汽车销售提供一些理论的科学依据。本文利用调查问卷网络平台设计问卷对新能源车主、汽车4S店销售人员和汽车维修人员等进行随机调查,分析人们偏爱哪些新能源汽车品牌、购买汽车的用途和新能源汽车销售量低的障碍及政府补贴对购车的影响。结果表明:(1)根据年龄、性别及收入来给消费者设计购买新能源汽车的计划可以提高销售成功率;(2)制约销售的主要因素是新能源汽车的动力不足,续航里程差,配套设施落后及国家扶持的力度。     

“321”贝雷钢桥结构的优化及其力学性能分析

“321”贝雷装配成小跨径的连续梁结构承受荷载时,支点位置的竖腹杆是最薄弱杆件。针对施工大型临时承重设施常用的6m、9m、12m及15m四种跨度的贝雷连续梁进行分析,首先采用MIDAS Civil有限元软件进行杆单元建模计算组合应力,对比“321”贝雷及三种备选优化方案的承载能力,选出最优方案。随后采用板单元建模进行局部细节分析,对比各计算对象的Mises等效应力最大值,进一步验证了优化方案的有效性。结果表明：将I8工字钢竖腹杆替换为双拼C10槽钢,使贝雷的重量增加19%,但承载力可提升50%左右。     

汽车同步器试验系统机械惯量电模拟研究与实现

本文针对采用惯量电模拟技术的汽车同步器试验系统研制，研究了汽车台架试验系统中机械惯量电模拟方法及其技术的特点，并通过探讨同步器试验系统设计中实施的关键技术与解决办法，对采用复合控制方法构建控制系统进行了分析。在此基础上，阐述了汽车用同步器试验系统的构成与控制方案的实现及系统成功投入实际运行后的试验结果。     

磁罗经校正人员培训考试发证管理的历史沿革及现状

阐述磁罗经校正人员培训考试发证政策制度的历史沿革,对各阶段的管理规定进行总结归纳和比较分析,就促进磁罗经校正人员培训考试发证工作正规化、规范化提出意见和建议,供海事管理机构、航海院校以及相关单位和人员参考和借鉴.     

智能汽车系统研究的若干问题

智能汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品, 不久的将来会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。对智能汽车的概念、研究内容、技术关键、最终目标及国内外研究现状进行了分析讨论, 指出了在中国开展智能汽车系统研究的必要性、紧迫性和应注意的几个问题     

龙头山特大断面隧道施工及运营安全风险分析

介绍和探讨了广州龙头山双洞八车道特大断面公路隧道施工中出现的3次小工程事故和原因;基于流变效应和地下水渗流研究成果,综合制约隧道安全运营的相关因素分析,评估了龙头山公路隧道工程运营安全风险。     

高水压泥水平衡盾构掘进模型试验平台的研制与应用

为了实现可在2.0 MPa高水压环境下开展盾构试验研究的基础试验条件,结合拟建的琼州海峡隧道工程背景,充分调研了国内外盾构模型机研究成果,并根据试验研究的需求,研发了高水压多功能泥水平衡盾构模型试验平台。试验平台研制过程中攻克了在缩尺盾构模型机中实现泥水循环功能的问题,解决了高水压(2.0 MPa)下盾构机以及土箱整体强度和密封问题,实现了盾构姿态改变、变覆土高度等功能。按照一定的试验先期准备步序,在不同水压条件下,对泥水平衡盾构开挖过程中盾构姿态动态变化规律进行了模型试验研究。试验平台包括模型土箱、盾构模型机、液压泵站、电控柜、控制台、泥水循环系统等部分,可在200 m水头的高水压条件下进行泥水盾构施工的模型试验。研究结果表明:自主研发的泥水平衡掘进模型试验平台可在高水压条件下正常进行工作,并可进行与泥水盾构施工相关的模型试验;盾构姿态角改变量与盾构掘进距离的线性拟合结果表明,二者的拟合精度较高;随着试验水压的升高,在水平方向以及竖直方向上盾构姿态调整的难度逐渐增大;通过有土环境与无土环境的对比可知,高水压与地层反力的双重约束对盾构姿态控制提出了更高的要求。     

基于边缘计算的危险品运输车辆跟踪预警方法

边缘计算作为一种新兴的分布式计算模型,可提升信息系统的响应速度、节省网络带宽资源.将边缘计算应用于危险品运输车辆的跟踪预警,提出一种边缘智能路侧节点的协作式跟踪算法,在保障实时性的前提下解决了GNSS失锁导致轨迹缺失问题;针对车辆跟踪时的异常状态预警问题,将智能路侧感知的多源信息与车辆运行状态相结合,基于机器学习提出一种融合自车、周围车辆、道路和自然环境等特征因素的预警算法,有效提升了异常检测精度.使用SUMO交通仿真器分析了跟踪算法的性能,结果表明,边缘计算较传统云计算方式时延平均降低了90%,带宽消耗平均减少了68%.基于美国交通部网联车开放数据,通过参数调优分别建立了基于SVM,KNN,Adaboost的单车动力学变量与多因素变量的6种异常检测模型,实验表明,多因素变量检测模型优于单车动力学变量模型.基于SVM的多因素变量模型性能最优,其准确率为0.972,召回率为0.98,AUC为0.974.