质心侧偏角和横摆角速度对车辆稳定性的影响研究

通过对车辆稳定性控制理论研究,得出车辆的质心侧偏角和横摆角速度是稳定性控制的重要控制变量。并基于建立的二自由度整车仿真模型,进一步分析了它们对车辆稳定性的影响。     

机械自动变速器(AMT)换档规律的研究

介绍了自动变速器换档规律三种类型,采用单、双参数结合控制的方法,兼顾到汽车的经济性和动力性,得到了EQ1141G7D型载货汽车换档规律,为其变速器的自动换档控制提供了理论依据。     

创启路大桥超高性能组合钢桥面铺装体系施工技术

为解决超高性能组合钢桥面铺装体系施工难题,以创启路大桥钢桥面铺装体系施工为依托,介绍了STC超高韧性混凝土、防水粘结应力吸收层材料特性、施工工艺及施工关键技术,总结了实际施工过程中的质量控制要点。创启路大桥的工程实践表明,超高性能组合钢桥面施工技术能保证该类型钢桥面铺装体系安全、便捷施工,确保施工质量满足要求。     

轨道车辆粘接结构的强度仿真计算与分析

随着DIN 6701标准认证体系在轨道车辆行业的普及，越来越多的车辆部件采用粘接取代以往的铆接、焊接等工艺，关键结构的粘接接头在设计时具有足够的粘接强度对后续运营及修程制定至关重要，而以往的粘接强度计算大多根据标准或采用近似计算来评估，导致粘结强度的计算结果不够精准。文章以标准地铁项目的前窗粘接结构为例，对典型A1级粘接接头进行了有限元分析，通过施加与线路相近的边界载荷及进行多维度的粘接应力、应变评估，验证了粘接结构满足设计要求。文章提供了一种有效、可信的有限元分析方法，为后续施工及安全运营提供了技术保证，同时为行业内粘接强度计算提供了参考。     

高地温隧道注浆节理剪切损伤本构模型研究

高地温环境对水泥浆在硬化过程中造成的损伤，直接影响隧道围岩注浆节理的剪切性能和注浆加固的效果。主要考虑高温和法向应力2个影响因素，并采用能反映高地温隧道施工期间温度场真实变化过程的高温变温养护方法，进行浆-岩复合体试件的养护，并开展室内注浆节理直剪试验，由此获得不同初始养护温度和法向应力条件下的注浆节理剪切破坏特征、剪切应力位移曲线等；利用浆-岩界面扫描电镜（SEM）试验，分析高温变温养护对水泥浆微观结构的影响规律；在此基础上，引进统计损伤理论，建立考虑温度损伤的注浆节理剪切本构模型。结果表明：注浆节理剪切破坏模式在初始养护温度40℃时表现为胶结面破坏，60和80℃时表现为混合剪切破坏，且温度越高，水泥浆在破坏面中的占比越高；高温导致水泥浆微观上水化产物搭接不紧密，微孔隙、微裂缝发育，且温度越高，水泥浆微观损伤越严重；初始养护温度与注浆节理峰值剪切强度、剪切刚度呈负相关，与峰值剪切位移呈正相关，初始养护温度与法向应力的叠加效应对注浆节理剪切性能的影响较为明显；考虑温度损伤效应的注浆节理剪切本构模型，与试验结果有较好的吻合度，可为高地温隧道注浆节理剪切问题的相关研究和注浆加固设计提供借鉴...     

乌江通天槽滩整治介绍

简述乌江通天槽滩滩险特征，滩险成因及演变概况，重点介绍该滩整治方案的比较和选定，以及工程实施后的整治效果。     

自编码器及其改进算法在滚动轴承故障诊断的应用

自编码器作为神经网络中典型的无监督学习模型，在数据降噪和数据可视化降维方面具有明显的优势，且在各应用领域都引起了普遍重视，在滚动轴承故障诊断中的应用也日渐增加。为了及时了解并掌握自编码器及其改进算法在滚动轴承方面的应用，对近年具有代表性的自编码器相关算法进行了分类和总结。首先，阐述了自编码器的原理和几种基于其改进的自编码器方法的理论简述，并分析了这些算法的改进目的与改进方式。然后，列举了上述算法在滚动轴承故障诊断领域的应用。最后，总结了当前自编码器及其改进算法存在的问题，分析了解决问题的思路。     

铁路货车防尘设施应用与探讨

分析了国内外铁路货车运输散粒货物的防止扬尘措施及现状，阐述了铁路货车采用篷布绳网、抑尘剂以及现有的各种活动顶盖已经不能满足重载运输防尘的要求。文章针对目前铁路货车防尘措施的不足，提出了一种新型复合材料防尘环保顶盖方案，介绍了铁路货车复合材料防尘环保顶盖的工作原理、结构组成及可靠性试验，试验结果表明，新型顶盖防治煤损更有效、更可靠。     

基于DCNN-SVM的道岔智能故障诊断方法研究

针对道岔故障难检测、难分类、时效差等难题，以S700型转辙机道岔为研究对象，提出一种基于DCNN-SVM的道岔故障诊断方法。首先从道岔正常转换曲线和发生故障时的动作曲线入手，总结故障类型、故障原因和故障信号形态特征，并对道岔转换动作曲线进行预处理，即数据统一维度和归一化。然后计算标准电流曲线和功率曲线，根据道岔转换曲线与标准曲线的相似度来识别道岔转换正常和异常。再采用分区时域特征提取和ReliefF特征筛选，选取对故障分类具有明显效果的时域特征，以及根据深度学习算法获取的图像特征，形成有效特征向量空间。最后使用训练集对DCNN-SVM道岔故障诊断算法进行模型训练，并基于诊断模型实现道岔故障的实时诊断。实验表明：在样本数据量足够大的情况下，DCNN-SVM道岔故障诊断方法正确率达99.01%,相比SVM算法提高0.64%,对保障行车安全具有十分重要的作用。