特长公路隧道排烟道牛腿温度场研究

以特长公路隧道集中排烟道为研究背景,利用大型通用有限元分析软件ANSYS建立计算模型,对火灾情况下无防火涂料保护和有防火涂料保护的排烟道牛腿的温度场分别进行分析,获得排烟道牛腿不同工况下温度场的分布规律,计算结果与试验结果较吻合,为进一步深入研究排烟道牛腿在火灾情况下的力学性能创造了条件。     

特长公路隧道火灾烟囱效应计算方法研究

以特长公路隧道为背景,考虑隧道两洞口环境条件不同的特点,对特长隧道由于单向长大纵坡及竖井产生的、导致火灾烟雾扩散的"烟囱效应"进行研究。在考虑围岩热影响的情况下,结合网络图论,网络通风理论,建立隧道自然风压的计算模型。依据自然风压的结果,结合火灾工况的场模拟方法,提出分析特长隧道烟囱效应的计算方法。     

市域快线列车内不同位置火灾对隧道温度场分布的影响研究

区间隧道火灾时的温度场分布是保障隧道结构安全与制定人员疏散方案的重要依据。根据市域快线列车车厢内部不同因素引发火灾的常见位置,通过数值模拟的方法研究市域快线列车内部不同位置火灾对隧道温度场分布的影响。研究结果表明：1)在1～3 MW火灾中,行李火灾、人为纵火常见位置对隧道拱顶温度影响较大;在4～5 MW火灾中,设备火灾常见位置对隧道拱顶温度影响较大。隧道拱顶的高温区出现在火灾车厢某个客室侧门上方。2)隧道拱顶最高点处温度峰值的最大值常出现在车厢端部客室侧门处。在火灾车厢范围外,隧道拱顶最高点处温度呈指数衰减,且纵向轴线上的火源越靠近车厢中心,隧道拱顶最高点处温度衰减越慢。3)当火源位于车厢内,疏散平台上方的拱顶温度受影响范围较小、峰值较高,当火源位于贯通道内其受影响范围较大、峰值较低,且每个客室侧门处均形成了峰值。4)市域快线列车内部火灾会对3～4节车厢范围内的疏散平台2 m高处温度产生显著影响,在此范围内客室侧门正对的位置形成峰值。当火源功率达到3 MW时,疏散平台开始出现危险区域;当火源功率达到4 MW以上,不同火灾位置时疏散平台均会出现危险区域。行李火灾、人为纵火常见位置的火灾场...     

高温作用后混凝土强度与变形试验研究

对86个混凝土试块在常温～1000℃范围内温度作用后，进行了强度与变形试验和理论分析工作，主要包括混凝土抗压强度、抗拉强度、轴心抗压强度及弹性模量等几个方面．探讨了高温作用后混凝土强度和变形的变化规律，着重分析它们与作用温度的相互关系，并建立简明的数学表达式．     

轨道交通轮轨噪声预测与控制的研究

运用车辆-轨道耦合动力学理论、噪声辐射与传播理论，建立轮轨噪声预测模型，开发轮轨噪声预测软件。车轮采用LOVE圆环模型，钢轨采用Timoshenko梁模型，轮轨接触采用Hertz非线性弹性接触，实现了在同一个模型中同时对轮轨冲击噪声与轮轨滚动噪声的综合预测。以结构的声辐射比为纽带，将构件的振动与声辐射联系起来；考虑轨道面、地面等表面的反射作用以及路肩、桥面和声屏障等障碍物边缘的衍射作用模拟噪声的传播，最终得到受声点的噪声。     

高速列车在板式轨道上运行时的滚动噪声预测

在已建立的轮轨滚动噪声预测模型的基础上,对"中华之星"高速列车在板式轨道上运行时的轮轨滚动噪声进行了预测分析,结果表明:钢轨辐射的主要是中、高频噪声,车轮辐射的主要是中频噪声,而轨道板则辐射高、中和低频噪声;钢轨噪声最大,车轮次之,轨道板最小。通过对高速列车在板式轨道上运行时产生的轮轨滚动噪声与在有碴轨道上运行时的轮轨滚动噪声比较,发现板式轨道噪声辐射比有碴轨道大4.0dB(A)左右。     

公用轴独立旋转车轮转向架偏移研究

通过建立公用轴独立旋转车轮转向架车辆在直线上的横向动力学模型，模拟实际线路，利用新型快速数值积分法进行动态仿真，得出其4条轮对、2个构架和车体的偏移情况。     

铁路驼峰解体作业潜在危险性的研究

本文阐述了驼峰解体作业潜在危险产生的机理，给出了危险度确定方法，在评价过程中，找出不安全因素，改善作业方式，减少人身伤亡事故的发生。     

基于证据理论的长大公路隧道火灾风险评价模型

在总结现有隧道防火及救难策略的基础上,研究长大隧道的火灾特点,分析了长大公路隧道中引发火灾事故的原因、隧道中安全设施水平及安全设施运作模式需具备的基本要求,并在此基础上提出具有普遍评价意义的指标体系,包括隧道火灾安全系统、运输与管理政策、隧道技术条件、应急救援水平以与社会救援能力在内的5个一级指标及23个二级指标,利用证据理论处理糊模信息的特点,建立了基于证据理论的长大公路隧道风险的评估模型,并举例说明其应用过程.     

基于BP神经网络在火灾图像探测技术中的应用

经过研究发现,火灾的发生机率具有双重性,即随机性与不确定性。而运用火灾自动报警系统检测火灾信号,就是将不确定的一面转化成比较准确的一面。基于此,利用BP神经网络算法计算和探测火灾图像的形成规律和信号特征,给出神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案。并对一系列的火灾样本图像和干扰图像进行实验。研究结果表明：此方法能更有效地减少火灾的误报警率,提高火灾报警的准确率。