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141.
文中提出一种路基稳定性分析的新方法:不需条块划分,依据平衡体系势能变化最小原理,从整个边坡的势能变化求得一个满足势能的最小位移,并得到滑面上的法向力和极限抗滑力,然后通过力的平衡方程,直接求得安全系数,最后通过实例验证了方法的合理性. 相似文献
142.
可变压缩比技术对发动机性能影响的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从理论上分析了可变压缩比技术在汽车发动机上应用的必要性,详细阐述了可变压缩比技术的应用对改善发动机的燃烧过程,综合提高发动机的动力性和经济性,降低发动机的废气排放污染等方面的意义。 相似文献
143.
通过建模软件Solidworks对沥青发生装置进行三维建模, 采用有限元仿真软件Fluent分析了不同参数条件下基质沥青的发泡过程, 并对比了试验结果和仿真结果, 分析了应用有限元仿真技术研究基质沥青发泡膨胀率的可靠性; 对发泡腔和发泡腔内各流体材料进行有限元仿真, 利用Fluent中的后处理功能得到了发泡腔的温度、速度、压力和各相的分布云图。仿真结果表明: 在整个发泡过程中, 基质沥青温度的增大使沥青黏度下降, 发泡腔内水蒸汽增加, 当基质沥青温度从120℃升高到160℃时, 基质沥青的发泡膨胀率从4增大到11, 说明基质沥青温度的变化对其发泡膨胀率的影响很大; 基质沥青流量的增大起到增加发泡腔内基质沥青总量和减少基质沥青之间相互接触时间和接触面积的作用, 当基质沥青入口流量从60 g·s-1增大到120 g·s-1时, 基质沥青的发泡膨胀率为7~11, 表明基质沥青流量的变化对其发泡膨胀率的影响很大; 当用水量从2.0%增大到3.5%时, 基质沥青的发泡膨胀率基本不变, 说明用水量对基质沥青发泡膨胀率的影响不大; 仿真得到的最低发泡膨胀率为3.57, 此时发泡条件参数分别是基质沥青流量为120 g·s-1, 基质沥青温度为120℃, 发泡用水量为3.0%。 相似文献
144.
随着电力电子变频器装置以及各种非线性负载的大量使用,地铁供电系统的谐波也随之增多。地铁牵引变电所采用24脉波整流机组进行整流极大地降低了牵引供电系统的低次谐波。但这主动式谐波治理方案并不能有效减少地铁低压供配电系统谐波含量。为进一步减少供电系统的谐波,提出在降压变电所0.4 k V侧安装有源电力滤波器(active power filter,APF)以对低压侧谐波进行有效治理。阐述了24脉波整流机组以及APF的工作原理;在基于瞬时无功功率理论的ip-iq法的基础上引入平均电流控制器和PI调节器替代低通滤波器,提出一种改进型的谐波电流检测方法并在此基础上对APF的控制策略进行分析;最后在Matlab/Simulink平台构建仿真模型进行验证,仿真结果表明所提出的基于谐波电流检测算法改进型的地铁供电系统APF对谐波抑制的有效性。 相似文献
145.
146.
147.
高液限土属于不良土质的一种,如果不加处理而直接使用,会造成路面开裂、滑坡失稳、不均匀沉降等工程问题,因此需采取合理的固化措施对其处理,使之符合规范要求。以湖南省洞庭湖地区高液限土为研究对象,在其中按一定比例掺入水泥、生石灰、粉煤灰和磺化油等固化剂以提高土体强度和水稳性。通过单掺试验得到无机材料和磺化油分别对高液限土强度及水稳性的影响;通过单掺试验结果设计正交试验,利用spss软件对固化剂的改良情况进行了主效应分析,通过强度、水稳性设计要求及成本分析最终确定一种针对高液限土的复合固化剂配比;利用FLAC3D有限差分软件分析不同高度下素土和固化土的路堤沉降。试验结果表明:无机材料掺量与固化土的无侧限抗压强度及弹性模量密切相关,能够增强高液限土承载力,SO则能够显著改善高液限土水稳定性;复合固化剂最佳配比为0.2%SO,4.5%水泥,1.5%生石灰和2.5%粉煤灰;主效应分析结果表明无机材料和SO分别对复合固化土强度及水稳定性产生贡献,与单掺试验结论一致;数值模拟结果表明路堤沉降最大位置位于路堤顶面,整个路堤沉降呈现出盆形,中部位置较两边沉降量大,整体对称;相同路基高度下固化土路堤的沉降明显... 相似文献
148.
上海市已经率先开展了城市轨道交通的运营安全评价工作。通过整理评价结果,发现运营中的土建系统设备和结构均发生了老化,产生了病害。其中典型的问题有:钢轨出现了不同程度的伤损和波磨,其具体伤损类型受运营年限和环境等因素的影响;土建结构产生了沉降,并且整体趋势随时间逐渐趋于稳定;隧道结构发生了沿水平径向拉伸的变形,且变形量普遍在0~6 cm之间。 相似文献
149.
150.
Minimum resistance ship hull uncertainty optimization design based on simulation-based design method
In the ship hull optimization design based on simulation-based design (SBD) technology, low precision of the approximate model leads to an uncertainty form of optimization model. In order to enable the approximate model with finite precision to maximize the effectiveness, uncertainty optimization method is introduced here. Wave resistance coefficient approximation model, built by back propagation (BP) neural network, is represented as a form of interval. Afterwards, a minimum resistance optimization model is established with the design space constituted by principal dimensions and ship form coefficients. Double-level nested optimization architecture is proposed: for outer layer, improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm with learning factor improvement strategy is used to generate design variables, and for inner layer, modified very fast simulated annealing (MVFSA) algorithm is used to solve the objective function interval with uncertainty region. Cases calculation proves the effectiveness and superiority of uncertainty optimization method for ship hull SBD optimization design, thus providing a good way for finding optimal designs. 相似文献