圆柱齿轮电化学机械光整加工应用研究

将电化学机械加工工艺应用于汽车变速器齿轮齿面光整加工。结果表明,齿轮经电化学机械光整加工后,在保持原精度等级基础上,表面质量明显改善,表面轮廓平均算术偏差Ra可以降至0.2μm以下。变速器整体声压级测试表明,电化学加工齿轮后的变速器总体噪声指标明显下降。     

扬州瘦西湖盾构隧道衬砌结构受力的现场试验研究

以扬州瘦西湖盾构隧道为背景,对管片衬砌结构在施工期和后期的结构荷载和内力进行现场追踪试验,探讨施工阶段同步注浆对隧道衬砌结构受力的影响,总结隧道衬砌结构荷载和内力在施工阶段随时间的变化规律。研究结果表明:现场测试方法可以较为全面准确地得到隧道衬砌结构荷载和内力在施工期的分布;衬砌结构荷载总体随时间呈先减低后趋于平稳的规律,施工期的注浆作用会使衬砌结构荷载大于稳定后的结构荷载;衬砌结构内力在注浆阶段不稳定,注浆作用对结构的轴力影响较大。     

超高车辆撞击下预应力混凝土空心板桥损伤机理及撞后承载力研究

为研究超高车辆撞击预应力空心板桥的损伤破坏机理及被撞主梁承载力的变化规律,建立精细的预应力空心板桥-双轴卡车碰撞有限元模型,其中车辆模型采用美国国家碰撞分析中心建立的标准双轴卡车模型,并用足尺模型试验结果对空心板桥模型承载力进行验证.分别考虑车辆速度、载质量、超高高度、撞击角度和混凝土强度等因素,采用显式动力分析软件L...     

新建牵引变电所的负荷预测及变压器容量优化配置

为了获得新建牵引变电所的负荷情况并校验优化所内牵引变压器的配置容量,将高斯混合模型用于牵引变电所实测数据聚类,然后引入神经网络对新建牵引负荷进行匹配分类.依据聚类和分类结果,结合概率密度及蒙特卡洛抽样方法,实现新建电气化铁路牵引负荷的预测.根据热传递原理和相对老化计算,建立新建牵引变电所牵引变压器温升与寿命损失的差分方程模型,对新建牵引变电所的牵引变压器容量进行优化配置.通过对大量牵引变电所实测数据的分析,聚类后伪-F统计量达12.81,匹配分类后伪-F统计量进一步上升至12.90,表明本文聚类分类方法效果良好.通过牵引变压器建模,将算例中变压器容量利用率从60%提高到96%,即使考虑安全裕度适当提高安装容量也能使容量利用率达到75%,实现了变压器容量的优化,充分利用了变压器的温度指标和寿命损失.     

船体分段车间指标采集系统开发及应用

为验证船体分段车间智能制造执行管控系统（Intelligent Manufacturing Execution System，IMES）软件在多家船厂的应用效果，开发船体分段车间指标采集系统（Index Collection System，ICS）。该采集系统可对船体分段车间的生产效率、车间库存减少百分比、停工待料缩短百分比、船体分段无裕量制造率和品质报验差错率等5项指标按周期进行数据采集和处理，进行指标验证。根据验证结果，可不断完善优化IMES，以利推广。     

FPSO船体建造工艺与应用

通过对比浮式生产储卸油装置(Floating Production Storage and Offloading,FPSO)与常规船体的不同,对船体主甲板结构提出新要求,同时新增加模块支墩、单点舱等结构.结合FPSO建造技术要求,对船体分段进行有限元分析、合理确定分段缝,对单点舱区域坞墩进行布置设计,并针对单点舱、模块...     

打桩船定位桩底座关键结构强度有限元分析

为避免打桩船在作业时可能导致桩架断裂等问题的发生,对桩架底座进行结构强度校核。依据中国船级社(CCS)相关规范,使用有限元软件建立某打桩船定位桩底座加强结构的有限元模型,并对航行和作业状态两种工况下的结构强度进行有限元分析,获得相关应力情况并进行研究分析,结果表明定位桩底座加强结构的强度满足CCS相关规范要求。     

基于深度学习的土木基础设施裂缝检测综述

基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素；裂缝检测模型集成于机器人平台，从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此，从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先，回顾了深度学习的发展历程，重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着，详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法，包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后，对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后，总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明：基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类，而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取；由于像素级标注的成本和专业性高，大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏，致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差；目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价，缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系，无法对不同模型的性能进行平行比较；目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人，提高裂缝检测机器人的多场景适应性，并降低其应用成本是未来的发展方向。     

基于UWB的船舶车间智能高精度定位系统应用技术

为实现对人员、设备、物料等各生产要素的精准定位,需研究船舶车间智能管理相关技术。基于UWB定位技术,开发船舶车间高精度定位系统,完成在典型船舶车间的试验验证,车间内关键要素定位精度达到分米级,为作业人员跟踪、实时生产管控提供辅助,提高车间生产效率,推进船舶智能制造。     

面向工况信息、车辆动力系统与智能控制的能量管理研究综述

汽车产业的蓬勃发展在给人民生活带来便捷的同时，也带来了能源与环境方面的双重问题，能量管理技术凭借其在节能减排领域的突出表现成为汽车研究与开发的一个重点方向。介绍了实现能量管理技术的三大要素，工况信息、车辆动力系统和能量分配策略，并总结了它们之间的关系，从这3个角度出发，对汽车能量管理研究进行分类介绍。提出了能量管理研究在区域交通调度、电网负荷调节等领域的发展方向，为今后的研究提供参考。