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991.
992.
993.
994.
995.
分析与评价计算机网络技术在东风·毕加索轿车线束设计中的应用,并阐述了汽车局域网的传输控制方式及形态,以及线束网络的传输协议与智能控制盒(BSI)的控制内容. 相似文献
997.
998.
Gongquan Tao Linfeng Wang Qinghua Guan Xuesong Jin 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2018,56(6):883-899
Experiments were conducted at field sites to investigate the mechanism of the polygonal wear of electric locomotive wheels. The polygonal wear rule of electric locomotive wheels was obtained. Moreover, two on-track tests have been carried out to investigate the vibration characteristics of the electric locomotive's key components. The measurement results of wheels out-of-round show that most electric locomotive wheels exhibit polygonal wear. The main centre wavelength in the 1/3 octave bands is 200?mm and/or 160?mm. The test results of vibration characteristics indicate that the dominating frequency of the vertical acceleration measured on the axle box is approximately equal to the passing frequency of a polygonal wheel, and does not vary with the locomotive speed during the acceleration course. The wheelset modal analysis using the finite element method (FEM) indicates that the first bending resonant frequency of the wheelset is quite close to the main vibration frequency of the axle box. The FEM results are verified by the experimental modal analysis of the wheelset. Moreover, different plans were designed to verify whether the braking system and the locomotive's adhesion control have significant influence on the wheel polygon or not. The test results indicate that they are not responsible for the initiation of the wheel polygon. The first bending resonance of the wheelset is easy to be excited in the locomotive operation and it is the root cause of wheel polygon with centre wavelength of 200?mm in the 1/3 octave bands. 相似文献
999.
针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网A PI数据接口提取船舶A IS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型.通过自编程序采集了天津港某时段的船舶交通流量数据,在剔除错误和不可用数据后,对船舶交通流量数据进行统计,分析得到了进出天津港的船舶航行特性.同时为了更直观的验证所提出的预测模型效果,与利用K近邻回归、时间序列和灰色预测模型3种方法预测的结果进行对比.组合模型进港预测的平均绝对误差、均方误差和平均相对误差分别是0.5595,1.0119和12.98%,出港分别是0.6726,1.3155和15.23%,以上指标均优于上述的传统3种模型.相比于组合模型,优化的BP神经网络模型预测结果更优,进港和出港预测的平均相对误差分别降低了3.23% 和4.76%,结论证明,组合模型和优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度. 相似文献
1000.
为研究地铁列车振动荷载长期作用下隧道底部土层的孔隙水压力及变形特性,以北京地铁7号线2期(东延)工程为背景,利用ADINA有限元计算平台建立典型隧道区间断面的有效应力分析模型,进行上限速度行车荷载作用下饱和场地土层-隧道体系水土耦合动力响应分析,研究典型位置处孔隙水压力时程变化规律,并预测地铁振动荷载作用下引起的沉降量。同时,对北京地铁7号线粉细砂进行土工室内试验,进一步研究隧道底部土层在地铁行车荷载作用下的孔隙水压力及竖向变形发展规律。结果表明: 1)在长期列车振动荷载作用下,隧道底部土层孔隙水压力逐渐增大,且增大值随土层深度的增加而减小; 2)土体的累积超孔隙水压力比和累积应变量随着荷载幅值的增加而增大; 3)与非均等固结条件相比,均等固结条件下的超孔隙水压力比较大,但累计应变量小; 4)列车振动引起的超孔隙水压力和应变均较小,超孔隙水压力在列车停运期间足以消散完毕。 相似文献