串联橡胶垫的高圆钢弹簧刚度与横向稳定性分析

为了精确计算串联橡胶垫的高圆钢弹簧各向刚度参数,现以出口斯里兰卡内燃动车组动力车转向架二系悬挂元件为例,运用有限元法对橡胶垫与高圆弹簧串联系统的各向刚度进行分析,将该分析结果与公式法计算结果和试验数据进行对比,并且对串联系统的横向稳定性进行了试验研究。结果表明采用有限元法的计算结果具有较高的精度。串联系统的倾覆稳定性的工作值小于临界值,且通过横向大位移稳定性试验和列车线路运行试验得到了验证。     

异步牵引电机全速域直接转矩控制策略的研究

从理论上分析了直接转矩控制原理,建立了异步牵引电机在全速域范围内运行的直接转矩控制方案:在低速区采用间接直接转矩控制,并基于间接直接转矩控制提出了一种新的启动限流方法;在中速区基于十八边形磁链采用直接转矩控制;在高速区基于六边形磁链,通过磁链动态调节达到转矩控制的目的.通过仿真对该方案进行了验证,结果表明:提出的异步牵引电机全速域直接转矩控制策略是可行的,系统具有良好的动静态性能,可用于异步牵引电机控制器的研究与开发.     

大地电磁法与地质钻孔法在铁路隧道勘察中的对比分析

大地电磁成果能够对岩体的完整性情况、富水情况进行宏观描述,指导钻探。大地电磁成果会受到静态效应的影响,静态效应有时可高达两个数量级,近似于电场正常场与异常场的比值平方,严重影响CSAMT方法的定性解释结果,出现虚假的陡立深大断裂或垂向大延伸的异常体。因此,大地电磁成果资料存在如上异常体时,应细致分析,避免与异常混淆。     

神经网络在机车测速传感器故障诊断中的应用

提出了采用径向基(RBF)神经网络设计一种新型的机车测速传感器故障诊断方法.以光电式测速传感器的常见故障为模型建立RBF神经网络预测器,通过对预测器进行在线训练和实时检测来判断测速传感器是否发生故障,并对故障传感器提出决策方法和进行数据重构.仿真结果表明,该方法能够高精度地模拟传感器的输出特性,快速有效地进行测速传感器的故障诊断.     

基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测

高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.     

路面平整度检测技术现状与发展

对现有路面平整度检测方法的技术要点作了分析,总结出这些方法存在的问题.详细论述了激光路面平整度检测技术的工作原理、应用现状和发展趋势.     

工程机械日常管理信息系统

系统以VISUAL FOXPRO为开发平台，利用数据窗口这一操纵数据库的智能化对象，首先建立系统应用原型，然后对初始原型系统进行需求迭代，不断修正和改进，直到形成用户满意的可行系统。系统主要针对中小型企业的机械设备管理，涉及设备选购、使用、维修、改造、更换和报废等方面的内容。     

UHPC直剪性能试验与直剪承载力计算方法

针对超高性能混凝土（UHPC）直剪性能研究较为缺乏的现状,开展24个“Z”形UHPC整体浇筑试件和24个“Z”形UHPC平接缝试件（用高压水凿毛先浇界面）的直剪试验,以得到钢纤维特性以及浇筑方式对UHPC （直剪）初裂强度、峰值强度、破坏模式以及直剪承载力的影响;并基于试验结果及UHPC细观本构模型开展了UHPC直剪承载力的理论分析研究。结果表明：无纤维UHPC整体试件和钢纤维掺量未超过3.0%的平接缝试件直剪破坏模式均为脆性破坏,纤维掺量达到2.5%的整体试件具备剪切延性破坏的特征;纤维掺量达到2.5%的平接缝试件界面处新老UHPC结合紧密;整体界面和平接缝界面直剪的初裂强度与峰值强度均随纤维掺量增加而显著增加,且峰值强度随纤维掺量几乎呈线性变化;纤维形状与长径比对整体界面初裂强度和峰值强度的影响不大,对平接缝界面则长纤维优于短纤维,异形纤维优于平直形纤维;整体界面和平接缝界面直剪的峰裂比（峰值强度与初裂强度之比）为103.5%~166.7%,整体界面峰裂比均显著大于纤维掺量相同的平接缝界面,2种界面的峰裂比均随钢纤维掺量增加而增加。建立了平接缝界面与整体界面直剪峰值强度之比η（简称直剪强度比）与纤维特征参数λ_f之间的高精度拟合公式。此外,还分别提出了高精度的UHPC整体界面和平接缝界面的直剪承载力计算公式。     

基于深度置信神经网络的半潜式平台浮体运动模型和响应预测研究

半潜式平台承受着风、浪、流等复杂环境荷载的耦合作用,在工作海况下平台的浮体运动多为波频小幅运动.在极端海况下平台产生大幅运动对结构的安全带来威胁.本文基于深度学习理论,开展了半潜式平台运动响应预测及分布规律的研究.首先,按照10 min为时间间隔对环境监测信息进行划分,对风速、波浪压力等环境监测信息的分布规律进行研究并选取合适的分布拟合参数,结合分形学理论及统计分析的方法,提出了实测风速、波浪压力等数据的特征参数,并结合浪高、周期、流速、流向等实测数据,建立了具有降维特征的环境信息输入参数;其次,基于实测响应数据,以横摇为例,以10 min为时间间隔对其监测信息进行划分并对其分布规律进行研究,并选取合适的响应分布拟合参数作为响应的特征参数;接着,利用北斗远程传输系统传输的监测数据,基于深度置信神经网络(Deep Belief Network,DBN)建立极端海况下实测环境荷载与实测响应的关系模型,并与基于BP、Elman神经网络的关系模型预测结果进行对比,可以看出,基于DBN神经网络的关系模型预测误差仅为5.07％,结果较为准确;最后,基于DBN神经网络建立了荷载特征参数与响应分布拟合特征参数的关系模型,并与基于DNN、BP神经网络的关系模型预测结果进行对比.研究发现,基于DBN神经网络的预测模型结果更为准确,更接近于真实响应的分布规律,可以对工作海况下平台安全作业提供一定的指导.     

纵向力对带榫管片环缝剪切破坏机制影响研究

为明确带榫管片环缝剪切受力机制及剪切受力过程中纵向力对管片结构环间接缝抗剪性能的影响,采用苏通GIL （Gas Isolated Line）综合管廊工程所用带有分布式凹凸榫的原型管片衬砌,通过局部原型试验,对带榫管片结构在考虑不同纵向力作用下的受荷过程中环间螺栓应力、环间分布式凹凸榫表面应力、环缝张开量进行了研究。结果表明：①不同纵向力作用下带榫管片结构环缝剪切受力机制不同,纵向力较小时环缝凸榫受力破坏方式为多次的凸榫混凝土冲削损伤破坏,而纵向力较大时环缝凸榫破坏方式为单次的混凝土剪切破坏,凹凸榫之间形成剪切破坏面。②不同纵向力作用下带榫管片结构环缝凹凸榫破坏最严重位置均靠近纵向接头处,为中间凸榫;两侧凸榫损伤程度较弱,纵向力较小时两侧凸榫损伤程度高于纵向力较高时。③环间纵向力的增加有助于提高带榫管片结构环缝的抗剪能力,可使凸榫均匀受力,同时降低凸榫的损伤程度,避免局部区域环缝接头与凸榫表面的应力集中;实际工程中可通过螺栓复紧等方式保持环间纵向力。④对于环缝张开量的控制是保持纵向力的主要目的,在实际工程中,可通过环缝张开量的状态与发展,通过分阶段分析凸榫受力模式,评估环缝凹凸榫抗剪能力的发挥程度,以达到充分利用榫槽抗剪性能的目的。