支持老汽车工业基地再铸辉煌——振兴十堰市地方汽车工业的思考

十堰市是我国老汽车工业基地之一。随着我国改革的深入发展，十堰市地方汽车工业在多元市场的冲击下，效益开始下滑。求生存、求发展已成为十堰市地方汽车工业急需解决的突出问题。根据我国汽车工业产业政策和十堰市地方汽车工业发展的实践，就如何解决十堰市地方汽车工业发展中存在的矛盾问题，促进老汽车工业基地再铸辉煌，提出了建议和对策。     

大型内河沉管隧道基础灌砂模型试验及效果检测技术研究

对某大型内河沉管隧道基础灌砂足尺模型试验进行详细阐述,应用冲击映像法、全波场无损检测法相结合的方式对试验模型中不同工况下灌砂前、灌砂过程中以及灌砂后的效果进行测试,对模型试验中不同工况下各项测试数据及结果进行系统分析,对沉管隧道基础灌砂工艺与灌砂效果进行评价。此外,介绍该大型内河沉管隧道基础灌砂效果现场监测内容及具体实施方法,基于先期施工各管段基础灌砂现场监测、潜水探摸及管段后续沉降监测结果,对大型内河沉管隧道基础灌砂效果现场检测及处理技术进行系统的研究。主要研究结论如下： 1）冲击映像法可以监测砂积盘的生成及发展过程,可以较准确地判断灌砂填充状况和快速检测混凝土底板下部灌砂填充状态,是沉管隧道基础灌砂效果评价的有力手段,是动态把握灌砂过程、实时追踪施工过程的砂液变化的有力手段。2）已施工管段现场沉降量观测结果显示,沉管隧道E1-E6各管段已灌砂基础的承载力均满足设计要求,证明冲击映像法可以作为沉管隧道基础灌砂检测评定方法。     

基于证据理论和模糊神经网络的汽车换挡平顺性评价方法

针对目前汽车换挡平顺性评价方法的不足,提出了一个基于证据理论和模糊神经网络的汽车换挡平顺性评价方法.运用证据理论对不同驾驶员给出的主观评价进行数据融合;通过模糊神经网络对由仪器测得的客观评价指标和经证据合成后的相应主观评价构成的样本向量进行学习和训练,建立了汽车换挡平顺性评价系统.计算和试验结果表明,该方法克服了主观评价和客观评价各自的缺点,能客观、准确、有效地评价汽车换挡平顺性.     

Experiment and Simulation of Impact Response of Woven CFRP Laminates with Different Stacking Angles

The effects of different laying angles on impact resistance and damage types of woven carbon fibre-reinforced polymer(CFRP)laminates were studied.The drop hamme...     

水声干扰设备作战使用效能评估

随着侦察探测和制导装备的发展,来自水下的威胁日益增大,舰(潜)艇利用水声对抗器材可以有效提高我海军舰(潜)艇的作战效能.阐述了漂浮式和自航式水声干扰器材对敌水声系统和设备实施干扰的方法,并分析了其作战使用效能,对舰(潜)艇水声干扰器材的使用具有较大现实意义.     

机车牵引齿轮寿命预测方法探讨

根据齿轮载荷谱,应用Miner法则对齿轮寿命进行了预测,结果表明该预测方法可行。     

基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型研究

针对舰船电子装备备件优化问题,分析了遗传算法和神经网络,利用遗传算法全局搜索能力强的优点,对神经网络进行优化,研究基于遗传算法和神经网络的混合遗传算法,并建立了基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型.通过实例,该模型可有效提高备件优化的速度和精度.     

城市轨道交通BIM建模及交付标准研究

近年来,城市轨道交通建设BIM技术应用逐步普及。为解决该领域尚无统一、规范化的BIM建模及交付标准等问题,对城市轨道交通的不同部位采用相适应的BIM软件进行建模,对整条线路不同车站的模型命名及颜色做统一的规定,并按照行业相应规范进行标准化拆分和模型编码,以共享坐标的方式对不同里程处的线路、隧道、车站进行精确组装,针对设计、施工、运维的不同阶段,提供不同的模型交付内容。采用该方式可保证BIM在不同阶段的持续应用。     

基于全寿命周期的轨道交通资产帐卡物一致性管理及应用

城市轨道交通是典型的资产密集型行业,台账管理是资产管理的基础,帐卡物一致是资产管理最基本的要求,也是资产保值增值的前提.但由于轨道交通行业缺乏统一的标准、信息传达不及时、涉及系统比较多等原因,帐卡物一致性是资产管理比较薄弱的环节.从资产全生命周期管理的角度出发,通过规范轨道交通资产管理流程,建立帐卡物一致性管理体系协同机制,提出轨道交通资产帐卡物一致性管理的有效方法,通过多系统信息集成,以数据的联通、共享、融合为基础,实现对帐卡物的一致性管理和应用.     

基于隐马尔科夫模型的滚动轴承性能衰退评估

针对滚动轴承全寿命周期内健康状态的变迁和性能衰退的识别和评估问题,引入隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),利用Baum-Welch算法对滚动轴承全寿命周期振动信号数据进行建模,利用Viterbi算法解算和检验模型,最后通过Forward-Backward算法计算测试数据的概率分布;通过校验数据概率分布的隐含序列和观测序列分别表示状态变迁概率和性能衰退评估结果.研究结果表明:该方法能够快速解算滚动轴承状态迁移的概率分布,有效识别性能衰退状态,为预防性维修提供参考.