智能化铁路货车雾平台系统设计

在前期设计的铁路货车智能化三层技术体系基础上,就其中雾平台技术开展研究,将雾平台系统整体设计为地面雾站中心和雾站终端节点两大部分,其中雾站中心包括车辆段雾中心节点和列检所雾中心节点;雾站终端节点包括各类手持机终端以及雾站显示操作终端,实现了智能化货车雾平台系统的主要功能.通过车辆厂区试验,测试验证了雾平台系统的可行性及稳定性,为铁路货车的智能化发展打下坚实的基础.     

基于参数自适应的深潜救生艇姿态控制研究

针对深潜救生艇姿态控制系统中存在不确定扰动、模型参数摄动和建模误差等问题,设计了基于参数自适应的PID控制器,增强了控制器的鲁棒性,提高了控制精度,解决了深潜救生艇姿态控制的难题。该控制器以PID控制器为基础,参考滑膜理论,设计了补偿单元,对不确定项进行有效抑制。其中PID控制器的控制参数变化率及补偿单元的自适应估计均通过李雅普诺夫稳定性理论推导得出。仿真和水池试验证明了该控制器的有效性、鲁棒性,且控制器表现良好。     

信号培训系统的虚实互动机制研究

从信号培训系统目前存在的问题出发,提出一种虚实互动的机制来构建信号培训系统的方法。研究结果表明,本方法可以针对目前信号培训的特点,建立能够适应不同线路环境,满足不同实物设备组成方式和实训实操要求的信号培训系统。     

内压载荷下X80管道裂纹应力分布规律研究

为了研究内压作用下管道裂纹应力场分布规律,以含有表面裂纹的X80管道为研究对象,对不同形状、不同方向、不同内压、不同尺寸的含裂纹管道进行仿真分析和实验验证。结果表明:裂纹尖端处应力远大于裂纹中心应力。裂纹形状对应力影响作用较小,随着裂纹方向与管道轴向夹角增大,裂纹尖端应力先增大后减小,随着管道内压、裂纹深度、裂纹长度的增大,裂纹尖端处应力随之线性增大。其中,裂纹长度对裂纹尖端应力的影响小于管道内压和裂纹深度。     

轨道客车不锈钢车体电化学钝化工艺研究

文章通过显微组织、显微硬度、电化学性能表征测试,分析了不锈钢车体焊缝及热影响区的组织变化及性能差异,研究了钝化道次、移动速度等电化学钝化工艺参数对焊接接头及热影响区耐蚀性的影响规律.试验结果表明:焊接热影响区显微组织发生明显改变,显微硬度下降,表面耐蚀性明显下降,当以10 mm/s单道次钝化作业时,点蚀电位最高,耐蚀性最好,30天盐雾试验后,钝化处理表面未发现明显锈蚀.该工艺已在公司进行了推广应用,效果良好.     

基于BP网络的球鼻首参数化优化

本文以某集装箱船为研究对象,对降速航行后的球鼻首进行优化。采用Catia建立船体三维模型,为了产生不同形状的球鼻首,选取球鼻特征参数来描述其基本结构;采用拉丁超立方试验抽样方法得到12组不同形状的球鼻首,提出运用非线性拟合能力较强的BP网络构建球鼻首参数和阻力系数之间的关系模型;采用遗传算法对训练后的网络进行极值寻优。结果显示,优化船型的阻力系数显著降低,说明该方法对球鼻首的优化有一定的借鉴意义。     

风动扳手最大扭力调节方法研究

文章验证风动扳手最大扭力调节方法——节流法,即通过在普通风动扳手的主体和风管接头之间增加一个风源调节装置,通过该装置来改变风动扳手进气量,使得风动扳手的进气量被固定在一个比较小的值,从而实现对风动扳手输出扭力的调节.通过以上方法,可以避免因风动扳手最大扭力超过工艺要求而导致螺栓扭矩过载的质量问题.     

双电机驱动电动汽车动力参数选择及仿真分析

双电机驱动是提高电动车辆整车性能的有效方法,本文提出一种双电机耦合驱动系统的新构型;基于这种构型的特点,定义了双电机的4种驱动模式;依据车辆动力性要求计算出驱动系统各参数取值范围.根据双电机驱动系统的结构原理,提出基于门限值的模式切换控制策略;在Matlab/Simulink中搭建控制策略仿真模型,并与Cruise中整车模型进行联合仿真.仿真结果表明,这种新构型和控制策略在满足车辆动力性的前提下,可有效提高车辆的经济性.     

Research on Web Page Classification Method Based on Query Log

Web page classification is an important application in many fields of Internet information retrieval, such as providing directory classification and vertical search. Methods based on query log which is a light weight version of Web page classification can avoid Web content crawling, making it relatively high in efficiency, but the sparsity of user click data makes it difficult to be used directly for constructing a classifier. To solve this problem, we explore the semantic relations among different queries through word embedding, and propose three improved graph structure classification algorithms. To reflect the semantic relevance between queries, we map the user query into the low-dimensional space according to its query vector in the first step. Then, we calculate the uniform resource locator (URL) vector according to the relationship between the query and URL. Finally, we use the improved label propagation algorithm (LPA) and the bipartite graph expansion algorithm to classify the unlabeled Web pages. Experiments show that our methods make about 20% more increase in F1-value than other Web page classification methods based on query log.