车用质子交换膜燃料电池性能仿真与试验研究

总结了燃料电池极化曲线的半经验公式,利用某80kW质子交换膜燃料电池试验数据来拟合公式中的相关系数,同时利用Matlab/Simulink软件建立了质子交换膜燃料电池堆的仿真模型,为燃料电池发动机系统的仿真和分析提供了一个重要工具。通过此模型可以研究燃料电池电堆的运行参数如气体压力、温度、当量比等对电堆性能的影响,从而有助于研究整个燃料电池发动机系统的性能。     

41 m长组合式超长超高集装箱的研制

为完成超长和超高类货物的运输,提出了一种组合式结构的专用集装箱方案。通过箱体连接组合、门板结构可拆卸实现长度可调,顶部结构可拆卸实现箱体高度可以调节。对组合式集装箱的四个关键技术：组合式箱体结构、可拆卸顶部结构、可调节高度的伸缩腿结构、可拆卸式门板结构进行了详细论述．最后,介绍了该专用集装箱完成超长、超高货物的大型风力设备的运输装载运用情况。它是目前世界上最长最高的集装箱。     

聚酯玻纤布复合沥青混合料疲劳性能

通过UTM试验系统对纯沥青混合料（BN）、复合1#聚酯玻纤布沥青混合料（BT）与复合2#聚酯玻纤布沥青混合料（BU）进行了应变控制疲劳性能试验,建立了应变与疲劳寿命的疲劳方程和累计疲劳能耗与应变的回归方程,引入能量方法对疲劳试验结果进行了分析。结果发现聚酯玻纤布复合沥青混合料疲劳性能优于纯沥青混合料疲劳性能,累计能耗与疲劳寿命相关,聚酯玻纤布能够提高沥青混合料的疲劳性能,能量法是研究和评价沥青混合料疲劳性能的有效方法。     

通航船模试验方法及其在工程中的应用

通航船模航行试验的优点是实际航道实船航行试验无法比拟的,但要使模有较精确地表征实际航道实船航行试验的特性,就必须对模型试验中可能产生的误差进行分析并找出修正误差的方法。本文首先推导出船舶运动的方程和操纵性指数Ｋ′,Ｔ′,然后引入船模与实船之间的相似理论,分析指出船模与实船的操纵性由于尺度影响而不相似,即存在尺度效应,接着介绍几种尺度效应的修正方法,最后以配合水工模型的通航船模航行试验的几个实例验证     

清华园盾构隧道复杂互层地层下的掘进参数研究

为探明北京地区大直径泥水平衡盾构在复杂互层地层下的掘进参数变化情况,依托北京地区目前最大直径泥水平衡盾构工程清华园隧道,使用数理统计的方法针对盾构由粉质黏土掘进至卵石土、砂、粉质黏土互层地层时盾构掘进参数的变化规律及波动情况进行研究。研究结果表明： 泥水平衡盾构在粉质黏土区域掘进时,盾构刀盘转矩及盾构推力波动情况不明显;泥水平衡盾构在复杂互层地质条件下掘进时,盾构刀盘转矩及盾构推力分别增长46.43%和46.03%,同时盾构刀盘转矩的波动情况较粉质黏土区域有所增长,而盾构推力的波动情况与粉质黏土区域类似。     

感潮河网区航道整治工程潮流数值模拟*

东江下游三角洲发生的河道采沙、航道整治等人类活动对该河网区河床形态的自然演变过程产生了较大影响,引起河网区水动力产生相应的调整。基于非结构网格有限体积法的二维潮流数学模型,对倒运海水道疏浚工程实施后二维潮流场进行模拟研究,并从动力场的角度分析河网区航道整治效果。计算结果表明,工程实施后对水流的影响主要集中在工程附近水域,对河道沿程水位及流速的影响较小,可为其它河网地区的航道整治工程提供参考。     

粗砂水力输送多峰阻力特性

提出了实验中发现的一种挖泥船管道水力输送粗砂阻力特性的新类型——多峰阻力特性,而现有理论根本无法解释这一现象。应用两层模型方法,对出现多峰阻力特性的管道水力输送粗砂实验数据进行了计算,分析了多峰阻力特性与内部流动分层结构的关系。研究表明,这种新型的多峰阻力特性的出现,是由于管道内部流动结构特性,如上下两层分界面位置、两层浓度差、速度差等,随着浆体水力输送平均速度的变化,出现了增减交替而非单调的变化。     

半刚性基层沥青路面下面层沥青混合料配合比设计研究

根据半刚性基层沥青路面下面层的受力特点和功能要求,在选取合格原材料的基础上,初拟了3种级配组成,通过一系列室内试验研究完成了沥青混合料配合比设计,重点评价了混合料的水稳定性和强度性能.另外,在研究中使用了汉堡车辙试验方法来综合评价混合料的水稳定性和高温稳定性,并运用临界弯曲应变能的方法来评价混合料的低温抗裂性能.     

现代军车动力的经典——890系列柴油机

简要论述了现代作战部队的可部署性对陆军车辆乃至其动力装置提出的新的要求;介绍了MTU 890系列发动机的研发背景及其先进的性能指标;讨论了890系列柴油机采用的先进技术及其高度集成的设计思想;简要介绍了MTU公司与890系列柴油机匹配的传动系统的设计思想;对发展我国的高功率密度柴油机提出了一些想法和建议。     

基于LightGBM算法的公交行程时间预测

在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整 LightGBM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.