铁路集装箱中心站装卸机械性能与布局研究

铁路集装箱中心站已确定正面吊和轨道门吊为主型装卸机械,本文就这两种主型装卸机械的特点、性能、布局与作业效率进行探讨,从而得到：轨道门吊在场地利用率、作业效率、维护保养、作业成本和环境保护等方面具有明显优势。是集装箱中心站首选型式;正面吊具有作业机动灵活的优点,适宜场地宽敞、到发线较多的集装箱中心站．     

应用增吨改造技术恢复门式起重机主梁悬臂上翘度

应用20tU型门式起重机增吨改造技术,通过斜拉杆的紧固牵拉和工字型钢梁焊接加热的联合作用,对原机主梁悬臂上翘度不足的门吊实行了有效恢复,改造实施后收到了明显效果.     

集装箱起重机液压油缸式减摇系统的动力学分析

集装箱起重机采用液压油缸式减摇系统,衰减集装箱的摇摆,将集装箱准确快速地码放。液压油缸式减摇系统由减摇卷筒、减摇钢丝绳、液压油缸、液压泵站和滑轮组等组成,通过2个不同压力的液压回路进行控制,从而吸收吊重摆动的能量。对液压油缸式减摇系统在工程实用范围内进行简化,选取小车的水平位移和集装箱在竖直平面内的摆角为广义坐标,利用拉格朗日方程建立减摇系统动力学方程。在集装箱吊重摆角较小时对该方程进行线性化处理;在起重机小车制动时得出吊重的摆角方程,分析吊重的减摇效果。研究表明:影响吊重减摇效果的因素有减摇绳的斜拉角度大小、起升绳的有效长度、吊重的有效质量和液压减摇系统结构参数等。仿真结果表明:液压减摇系统结构参数对摆幅衰减所需的时间影响较大,是影响减摇效果的主要因素和关键参数。     

铁路集装箱场货区布局的计算机模拟

本文对铁路集装箱场系统进行了计算机模拟研究，以某场为例建立了模拟模型，根据模拟运行结果，得到集装箱场货区规划设计的合理布局。     

桥式起重机吊重二自由度摆角模型与仿真

为了实现桥式起重机小车的准确定位和尽快消除吊重摇摆，研究吊重摇摆的规律和影响因素．根据小车吊重系统三维动力学方程建立了吊重二自由度摆角的数学模型．动态仿真结果表明：小车运行加（减）速度对摆角的影响比绳长显著，加（减）速度增大1倍时，摆角和摆速分别约增大0．12rad和0．164rad／s；绳长增加2m时，摆角和摆速无明显变化，吊重自由摆动周期约增加1．3s．     

起重机小车吊重动力学系统状态空间重构

为获得桥门式起重机吊重摆角和摆角角速度等系统状态变量,计算得到状态观测器与小车吊重系统输出的差值,再经过观测器的增益向量调节送至观测器的反馈输入端.在系统参数确定时,观测器的极点位置是影响观测时间的主要参数.为了使观测器精确重构状态变量,将观测器的极点配置在复平面负实轴上,观测器极点分布与观测时间关系曲线的平缓变化区域.     

复杂生产过程的小故障检测与分类方法

为监测复杂生产过程的状态,根据多元统计过程控制方法和支持向量机理论,将累积和控制图原理扩展为多变量的形式对过程数据进行预处理,并通过主元分析方法提取复杂生产过程的关键信息,得到有效的小故障数据,进而构建计算正常数据的统计量阀值及故障数据的Hotelling T平方统计值（T2）和平方预测误差值,实现了复杂生产过程的小故障模式检测,并采用支持向量机多分类方法将检测到的故障进行了分类.沥青混合料生产过程的仿真研究表明:在集料均值发生小波动、周期性上升和下降3种小故障模式下,故障检测识别率均达到95%,与主元分析方法相比平均提高了75%;分类准确率达到92.5%,与BP神经网络方法相比提高了19.3%.      

考虑二阶效应的空间刚架结构布局优化

针对三维空间刚架布局优化问题,以七自由度节点梁柱单元二阶弹性理论推导考虑构件几何非线性和截面翘曲变形的非线性刚度矩阵,通过整合梁柱单元非线性刚度矩阵对刚架结构进行整体的二阶弹性分析,建立满足刚架结构强度、刚度和稳定性要求的布局优化数值模型;并针对复杂刚架结构布局优化数值求解问题,改进遗传搜索算法（GA）,提出可靠拓扑和引导型遗传算法双向控制方法（KLGA）. 该方法一方面将拓扑变量从布局设计变量中分离,以构件重要度评定结构可靠拓扑变量组合,再与设计变量整合;另一方面将结构特有的引导信息加入算法中,为GA提供全局最优解的指引路径. 通过两种典型的刚架算例表明二阶效应模型和KLGA算法的可行性和有效性,例如算例2中基于二阶效应模型的KLGA得到的最优结构质量比GA减轻了24.5%,波动幅度从9.61%提升到1.39%,算法更加稳定.      

求解具有恶化工件单机调度问题的改进遗传算法

为克服现有算法求解工件数较多的单机调度问题计算量大的缺点,分析了加工时间为阶梯函数的工件排序规则,以极小化最大完工时间为目标,提出了基于局部搜索的改进遗传算法,对基于工序编码方式的染色体设计了线性顺序交叉算子和融合工件排序性质的局部变异算子,并引入局部搜索策略,提高了算法局部搜索能力和收敛速度.算例测试结果表明:工件数为40件时,与模拟退火算法相比,本文算法求得的最大完工时间平均减少了56.6%,显著缩短了制造周期,并有效地避免了局部最优解,收敛速度显著提高.     

粒子群算法在结构非概率可靠性优化中的应用

为了解决实际工程中不确定性结构的可靠性优化问题,建立了以结构非概率可靠性指标和横截面积为约束条件、最小化结构质量为目标的优化模型.利用非概率集合理论中的凸模型方法,求出可靠性指标,提出了基于粒子群算法的结构非概率可靠性优化方法.算例分析结果表明:与参数取平均值时的结构确定性优化方法相比,容许非概率可靠性指标为零时的结构非确定性优化方法得到的结构质量误差仅为0.009%.随着容许非概率可靠性指标的增大,桁架结构横截面积及质量也相应增大;当容许非概率可靠性指标为1.5时,与梯度投影法优化结果相比,利用该方法优化后的结构质量减少了0.323%.