25CrMo4钢先共析铁素体转变及其对力学性能的影响

通过将奥氏体化后的25CrMo4钢在Ar3下不同温度保温一定的时间,以观察铁素体的析出规律,结果表明:在675～740C温度区间等温,随着温度的降低,铁素体析出速度加快.在675℃保温时,获得2％～3％,5％ ～8％,10％～ 15％铁素体量的保温时间分别是70 s,120 s和240 s.对不同铁素体含量样品进行冲击...     

基于模糊控制的车辆侧倾稳定性联合仿真

利用ADAMS/Car建立起车辆虚拟样机模型,通过试验验证了模型的正确性;在模糊控制方法的基础上,设计出横摆角速度反馈控制器和质心侧偏角反馈模糊控制器,以及两者联合反馈控制的模糊控制器;最后通过ADAMS/Car与MATLAB/Simulink联合仿真对这3种控制器进行研究.为车辆侧倾稳定性控制提供了一种有效的方法.     

大型孤岛式石化码头设计

中海壳牌南海石化项目马鞭洲港区码头是典型的孤岛式码头,没有陆路通道与陆地相连.码头为桩基墩式结构、蝶形布置的开敞式码头,用于石化厂的原料接卸.该码头设计需要解决平面布局、码头供电、供水、交通、消防、通信、海底管线登陆等一系列问题,该码头成功的设计、建造度营运经验,可为类似工程提供参考.     

老旧高桩码头安全性检测评估实例分析

老旧高桩码头经多年运营后常存在一系列外观劣化问题,影响码头的安全运营与结构物的耐久性能.对一已建成10多年的水工码头,在外观劣化调查分析的基础上,结合码头结构构件的强度、钢筋保护层厚度以及碳化深度等性能指标的检测,综合分析了码头所处技术状况,为码头的加固维修和升级改造提供科学依据.     

基于小波包频带包络分析的船用锚机电动机转子断条在线检测方法

船用三速锚机工作条件恶劣,电动机转子故障是电动锚机系统的常见故障之一.转子故障在线分析中必须考虑电动机实际运行和检测条件.文章在理论分析、仿真的基础上,提出了基于小波包分解和希尔伯特包络频谱分析的电动机转子断条在线检测方法.仿真和诊断实例表明该方法不仅可以抑制干扰因素的影响,有效提取故障特征量并实现故障准确诊断,而且能够反映负载波动的时刻和频率波动的范围,是一种切实可行的在线诊断方法.     

爆炸作用下钢绞线斜拉索破坏模式和剩余承载性能试验

为研究爆炸荷载作用下斜拉桥钢绞线斜拉索的破坏模式和剩余承载性能,开展了8根15.7-7钢绞线斜拉索试件的野外爆炸试验以及爆炸损伤钢绞线的静力轴向拉伸试验,得到了钢绞线斜拉索在接触爆炸及近距离爆炸作用下的破坏形态和损伤钢绞线的剩余承载力;并根据断丝数量和承载力损失定量比较了高密度聚乙烯护套(HDPE)、单层钢管护套(SST)、双层钢管护套(DST)以及泡沫铝夹层钢管护套(FAFST)4种不同防护措施的抗爆防护效果。研究结果表明：在接触/近距离爆炸作用下,钢绞线斜拉索的损伤破坏主要表现为正对爆炸作用区域部分钢丝断裂和局部横向变形;采用FAFST防护可以有效地改善钢绞线斜拉索的破坏程度,HDPE防护效果有限;相较于无防护的祼索,SST与DST防护反而加剧了斜拉索试件的损伤程度;爆炸损伤钢绞线的剩余承载力与剩余钢丝数量成正比。基于试验结果和回归分析方法,提出了爆炸损伤钢绞线斜拉索剩余承载力评估的实用公式,可以在爆炸灾害后根据钢绞线断丝破坏情况,快速评估斜拉索的剩余承载能力。     

自动化集装箱码头U形布局分析

传统自动化集装箱码头堆场垂直布置,采用高速轨道吊对称接力进行堆场集装箱水平运输,存在能耗高、端部装卸交互点集中且有限等突出问题。充分研究国内外自动集装箱码头布局现状和适应性,结合钦州港自动化集装箱码头生产运营特点和需求,探索适合钦州港的自动化集装箱码头的布局,提出堆场“U形垂直布置”的总体设计,并通过仿真技术提供数据支撑,为自动化集装箱码头布局的确定提供一种全新的模式。     

基于地形自适应的货运索道路径自动规划方法

为降低货运索道路径规划工作的时间和经济成本,综合考虑地理信息、工程实际情况和索道架设与运营成本等多方面因素,提出了索道路径规划要求,形成自动化路径规划的技术流程. 针对索道架设要求,提出了基于聚类分簇思想的上、下料点自动筛选方法,实现索道对公路的避让;并根据三维地形数据提出了基于地形自适应的索道支架位置搜索方法,搜索的支架可保证索道承载索与地面的间距满足施工要求;通过支架位置优化,减少支架数量,实现索道成本的降低. 对实际工程的路径规划计算应用表明:该规划方法可在约半个小时的时间内自动获得的上千条索道路径及支架架设方案,规划速度快,数据分析全面.      

山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明：不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加 19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。