6缸柴油机改用单排气总管的模拟计算与实验研究

某车用柴油机改型为船用,排气管相应地由风冷改成水冷。本文对原机进行了模拟计算和实验校核。在此基础上,对改用水冷单排气总管的机型进行模拟计算,对排气管结构,进、排气阀正时对柴油机运行的影响进行了分析。实验研究表明：采用单排气总管增压系统,新的机型能够满足功率要求,在低工况下燃油经济也较好。     

计算机网络系统安全的解决策略

文章从计算机网络系统的硬件设计设施和软件资源两个方面论述了计算机网络安全的脆弱性和潜在威肋。并阐述了网络设计中的安全策略、物理安全策略、访问控制策略、信息加密策略、网络安全管理策略等解决方案。     

我国抗震规范时程分析中地震动的输入数量

针对我国现行建筑抗震规范时程分析中地震动输入数量这一问题开展研究. 首先基于结构响应参数服从对数正态分布的理论假设,通过 500次/组蒙特卡罗抽样,模拟了两种不同输入地震动数量方案下的结构响应参数的累积概率分布曲线,表明 了3条记录下选择响应最大值和七条记录下选择响应平均值两种输入方案的累积概率分布曲线存在较大差异:前者计算结果期望值要高于理论均值,且结果受响应离散性影响较大;后者计算结果的期望值就是响应理论均值本身,受响应离散性影响较小. 同时对我国某10层平面RC框架进行弹塑性时程分析,结果表明:3条记录选取最大值的输入方案下结构响应预测均值要显著高于增加记录选取数量和控制记录间离散性的其他输入方案;建议在7条及以上强震动记录下的响应均值的基础上,以记录数量与响应离散性作为参数,通过经验修正公式来计算0.84分位值,以得到满足规范要求的84%以上保证率的计算结果,并对该经验修正公式在我国抗震规范下的适用性做了结构数值模拟验证.      

RC矩形空心墩的新型滞回模型及参数识别方法

为了准确模拟RC （reinforced concrete）矩形空心桥墩的刚度退化特性,为桥梁震后可恢复性能研究提供理论基础,进行了不同设计参数的14个RC矩形空心墩模型拟静力试验. 通过引入峰值位移影响系数体现刚度退化与峰值位移的关联,建立修正的Bouc-Wen-Baber-Noori （BWBN）滞回模型;基于粒子群-引力搜索混合智能优化算法（combination of particle swarm optimization and gravitational search algorithm,PSOGSA）识别实测滞回曲线对应的滞回参数,并建立桥墩设计参数与滞回参数间的对应关系,进而总结滞回参数的经验预测方法. 研究结果表明:修正的BWBN滞回模型曲线与实测滞回曲线吻合程度高,相关性系数在0.98以上,且新型滞回模型能准确地反映出桥墩侧向刚度随墩顶位移退化的特性;PSOGSA算法能精确地识别实测滞回曲线的模型参数;采用经验预测方法得到的模型曲线与实测滞回曲线的相关性系数为0.83,该方法适用于缺乏实测滞回曲线的桥墩.      

悉尼与中国城市公共交通绩效的比较研究

为完善悉尼市城市公共交通优先发展政策体系,实现悉尼市“可持续城市交通”愿景,借鉴中国“公交都市”示范项目的指导方针和指标体系,建立了一个基于公共交通绩效水平的评估指标体系,利用中国“公交都市”示范项目数据和悉尼市公共交通运营开放数据,分别计算了各城市的公共交通绩效水平。将悉尼市与中国“公交都市”示范项目试点城市的公共交通发展水平进行了比较研究。结果表明,悉尼市现有交通运输模式为主要依赖小汽车方式出行,虽然悉尼市在促进交通方式转变和新技术应用方面取得了一些进展,但其整体的公共交通服务水平远落后于中国“公交都市”示范项目试点城市。通过借鉴中国城市在“公交都市”示范项目实践中的经验,结合悉尼城市交通发展战略与规划,明确了悉尼市出台“从依赖小汽车出行转变为公共交通优先出行”导向政策的必要性,并提出了多项促进城市公共交通优先发展的政策建议,用以支持悉尼市实现“世界上最宜居城市之一”的发展目标。     

基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性,因素变量分布情况的影响,以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题,构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型,对海上运输关键节点应急保障能力进行评估,分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看,应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河,比较差的是苏伊士运河;从其中提取的公共因子FA1 来看,马六甲海峡比较好,苏伊士运河比较差;对不同因子变量联合分布比较发现,不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

基于小滚轮高频激励的高速列车齿轮箱箱体振动试验

为探究高速列车齿轮箱箱体振动特性和疲劳损伤, 应用小滚轮高频激励台架试验, 将滚轮表面加工成径跳量幅值为0.05 mm的13阶多边形, 可等效成20阶车轮多边形, 研究了某型齿轮箱箱体在不同垂向载荷与速度工况下的振动特性; 通过雨流计数法及Miner线性损伤法则, 分析了齿轮箱箱体单位时间应力累计损伤。研究结果表明: 受齿轮箱箱体共振影响, 不同垂向载荷与速度工况下, 高速列车运行速度为200 km·h-1时, 齿轮箱箱体各测点的垂、横向加速度均方根值均为最小; 当垂向载荷为23 t时, 大部分测点的垂、横向加速度均方根值均为最大; 齿轮箱箱体存在573 Hz的局部固有频率被激发共振, 其原因是试验速度为100 km·h-1时试验台发生共振, 以及试验速度为300 km·h-1时, 受到20阶多边形车轮转频约580 Hz的主频激扰; 车轮初始速度从0加速到200 km·h-1及从300 km·h-1减速至0的速度等级之间时, 齿轮箱箱体各测点的单位时间应力累计损伤波动较大, 其余速度等级段各测点的单位时间应力累计损伤波动很小; 单位时间应力损伤最大值出现在大齿轮箱齿面观察孔, 为3.72×10-10, 损伤最小值位于小齿轮箱轴承正上方, 仅为8.29×10-18。可见, 箱体共振、试验台减速运行、速度等级对齿轮箱箱体振动加速度影响较大; 非共振、试验台不减速运行、相同速度等级下, 垂向载荷对单位时间应力累计损伤影响甚微。      

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

Sensorimotor self-learning model based on operant conditioning for two-wheeled robot

Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment.     

新能源公交车辆大数据决策支持平台的研究

新能源汽车具有能源利用效率高、环境污染小、适用清洁能源种类多、噪声低、方便保养、安全性高等优点,成为未来公共交通发展的重点方向。为了实现更高的信息化程度,为国内大型城市的新能源公交车辆的规模化应用提供便利,相关的信息化系统平台的建设非常重要。大数据技术为新能源公交车辆决策支持平台建立了数据分析与应用基础,该大数据决策支持平台能够存储、处理来自不同数据源的多维数据,利用联机分析处理实现多维度数据分析,运用数据挖掘技术利用新能源公交车辆信息,提供新能源车辆充电决策、充电场地建设决策、电池容量及衰退分析等功能。