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精确估算动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是发展电动汽车技术的关键。SOC值很难直接测出,只能通过与电池有关的温度、电流和电压等因素间接估算。文中提出了一种安时法和开路电压法结合的方法,对算法影响SOC估算的各个因素进行了补偿修正,并用Simulink建模仿真,对比仿真结果与试验结果,证明了该方法的准确性。 相似文献
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红谷隧道是目前国内第一座在流速大、水位落差大的江河中部用沉管法修建的隧道,浮运施工难度大。为确保管段及邻近建筑物在浮运过程中的安全,需要对管段浮运过程中的风险节点进行分析。采用数值模拟的方法对管段浮运过程中各风险节点的管段所受水流力进行分析,计算软件采用Fluent,计算模型基于RNG κ-ε紊流模型,管段上的水流阻力可通过计算软件直接提取。根据数值模拟结果,结合浮运施工方案中设备拖航能力,对浮运施工方案提出建议,其中管段浮运出坞流速要求低于0.6 m/s,管段浮运出坞后转体流速要求低于0.8 m/s,管段浮运过南昌大桥流速要求低于1.0 m/s;而原施工方案中回旋区转体存在风险,经优化方案后,新回旋区流速能满足管段转体与系泊要求。 相似文献
924.
基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素;裂缝检测模型集成于机器人平台,从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此,从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先,回顾了深度学习的发展历程,重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着,详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法,包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后,对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后,总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明:基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类,而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取;由于像素级标注的成本和专业性高,大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏,致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差;目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价,缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系,无法对不同模型的性能进行平行比较;目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人,提高裂缝检测机器人的多场景适应性,并降低其应用成本是未来的发展方向。 相似文献
925.
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西尔瓜子古滑坡新活动区是由一个大型古滑坡堆积体局部复活而成,毛尔盖水电站水库二期蓄水位达到2085 m高程左右时,滑坡体前缘部分发生较大规模的垮塌,该滑坡若产生速滑,将威胁附近新建麻窝移民集镇和斜坡内省道贝尔隧道安全,甚至给毛尔盖水电站大坝造成影响。在查明该滑坡地质环境条件、斜坡地质结构、变形滑动现象与特征和变形滑动模式基础上,采用有限元分析软件FLAC3D,基于流固耦合分析原理,建立地质结构模型,研究了该滑坡在库水作用下的变形过程及机制,确定了该滑坡滑动的临界库水位,并利用极限平衡分析方法就稳定现状和发展趋势进行了评价预测。结果表明,滑坡进一步滑动的临界库水位在2 105 m时,滑坡整体处于失稳状态。必须采取加固措施,确保工程和人民的安全。 相似文献
927.
为了研究空间变化场地对山区超高墩铁路桥梁抗震性能的影响,以贵州省境内一座超高墩铁路桥梁为工程背景,采用虚拟激励法对此超高墩铁路桥梁在空间变化场地条件下进行了抗震性能理论分析和数值模拟.考虑了多维地震动作用下,硬场地、中场地和软场地三种不同场地空间变化分布组合对此类桥梁随机地震响应的影响.研究结果表明:不同的场地分布组合对超高墩铁路桥梁地震响应影响不同,最高墩处的场地条件对结构响应的影响尤为明显;最高墩处为软场地,其他墩为硬场地时结构响应最大,为最不利工况,应予避免;对于超高墩铁路桥梁地震响应分析应充分考虑空间变化场地条件的影响因素,否则会低估地震作用下结构的响应. 相似文献
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929.
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超高强泵送混凝土的应用越来越广泛,但还存在配合比设计尚无相应规范参考、配制过程大多依靠经验、技术尚不成熟等问题。为满足工程采用超高强泵送混凝土的要求,阐明关键配合比参数对超高强泵送混凝土抗压强度的影响规律,通过系统研究水泥品种、胶凝材料用量、矿物掺合料种类、水胶比和碎石种类等配合比参数对混凝土抗压强度的影响规律,配制出满足工程要求的C100超高强泵送混凝土。研究结果表明: 配制C100超高强泵送混凝土,水泥品种和碎石种类是2个关键参数,宜选用P·Ⅱ52.5水泥和母岩强度高的碎石;在本试验条件下,胶凝材料用量宜为640 kg/m3,矿物掺合料掺量宜为25%(宜选用含硅灰的掺合料体系),水胶比宜为0.20。 相似文献