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为了解平顶山市湛河提篮式拱桥的横向稳定性,采用大型有限元程序ANSYS建立该提篮式拱桥的空间有限元计算模型。为了与平行拱肋拱桥的稳定性对比,同时建立了平行拱肋拱桥空间有限元计算模型,对两种桥型进行空间弹性稳定性计算与对比分析。计算结果显示:提篮式拱桥失稳形式以拱肋的面外失稳为主,拱肋无横撑区域是全桥稳定的薄弱部位;与平行拱肋拱桥相比,提篮式拱桥横向稳定性显著提高,第1阶拱肋的横向失稳模态发生了改变。计算结果用于确定湛河提篮式拱桥的设计方案。 相似文献
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根据相关规范给出平移式道岔结构在列车作用下的动力荷载类型及相应计算方法。为减少计算单元的划分数量、提高计算分析效率,提出单元重分法模拟列车移动加载。运用有限元数值仿真方法,对平移式道岔在列车运行过程中的力学行为和结构安全性进行分析。结果表明:列车运行过程中平移式道岔结构在长台车处产生最大应力,其应力比为0.86,梁体挠度小于规范规定的相应限值,说明在列车运行过程中平移式道岔的强度和刚度均能够满足结构安全性要求;长台车上部连接板的边缘处存在较大的集中应力,因此在道岔结构制造和施工过程中,需确保其焊缝连接强度不小于母材强度。 相似文献
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针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具PHAVer对HA模型进行自动验证。以高速铁路列控系统典型的行车许可运营场景为例,建立区间闭塞分区行车许可场景的HCSP模型;根据转换规则将行车许可场景的HCSP模型转换成HA模型;用PHAVer验证了所建立的区间闭塞分区行车许可场景模型的正确性,从而证明了基于HCSP的高速铁路列控系统建模及验证方法的有效性。 相似文献
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基于面向对象的思想和有色Petri网理论,构建库所的令牌,描述城市轨道交通牵引供电系统中组成结点的元件、开关及结点的含源性质,进而建立城市轨道交通牵引供电系统结线分析的OOCPN(Object-Ori-ented Colored Petri-Nets)模型。求解该模型可确定城市轨道交通牵引供电系统的故障域;然后结合专家经验以及牵引变电所综合自动化系统轮询到的保护动作信息,通过反向推理遍历搜索该故障域,对故障元件进行定位;根据专家推理规则以及城市轨道交通牵引变电所内的保护配合关系,判断开关的拒动行为。以城市轨道交通牵引供电系统馈线短路且馈线开关拒动为例进行验证,结果表明:提出的城市轨道交通牵引供电系统故障诊断方法能够实现对故障元件的准确定位和开关拒动行为的判断。 相似文献
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根据动力时程分析理论,采用岩土隧道结构专用有限元分析软件GTS,对新建上跨隧道爆破施工工程进行三维有限元数值模拟,研究新建上跨隧道爆破施工对既有隧道的影响.结果表明:既有隧道与新建上跨隧道交叉处的断面受到垂直方向振动的影响最大,随着离爆破点水平距离的增加,垂直方向的振速逐渐减小,水平方向的振速先增大后减小;爆破施工对位于交叉点水平距离25 m之内的既有隧道影响较大,对45 m以外则影响很小;爆破进尺需控制在1.5 m以内,并辅之以相应的工程措施,以保证既有隧道安全;新建隧道爆破施工过程中,需对既有隧道K201+065-K201+165段拱顶垂直振速进行监控量测. 相似文献
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短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。 相似文献
60.
准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F1值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。 相似文献