RLWT车辙仪车辙评价及应用研究

介绍使用一种较新的RLWT车辙仪,对分别使用不同沥青类型的混合料进行抗车辙能力评价,并与国标车辙仪的试验结果作对比,得出RLWT车辙仪和国标车辙仪的单位变形荷载作用次数具有很好的相关性,能有效地评价沥青路面的抗车辙能力。实际工程检测结果表明:RLWT车辙仪具有较高的推广应用价值。     

基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制

针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。     

高职院校计算机应用技术专业课程体系设置的思考与探索

高等职业计算机应用技术专业课程体系的开发是一项系统工程，要开发出一个科学的、适应社会发展需求、体现高职自身特色的课程体系，就必须树立全新的职业教育思想观念，以市场为导向，以能力为主线，构建高职课程体系。     

基于FTA的接触网系统可靠性研究

随着电气化铁道高速化的发展,接触网的可靠性成为铁路安全运行的一个重要因素,但它的研究只停留 在定性分析上,没有深入的定量计算。本文采用故障树演绎分析(FTA)方法,对铁路接触网系统的可靠性进行 分析和研究。以所不希望发生的故障事件作为分析的目标,找到了接触网系统存在的故障原因和机理,在大 量调研的基础上,建立了接触网系统的故障树及它的数学模型,基于Fussell下行法及最小割集法对它的可靠 性进行了定性和定量的分析。分析结果表明,腐蚀、零件的强度、磨损、疲劳、外部动态负载、强电流、污染、接触 线的张力和沿导线传播的波动速度等是造成接触网失效的主要原因,并且根据故障模式和最薄弱的环节通过 最小割集计算出了顶事件的可靠度,为接触网系统的可靠性与安全性分析和失效预测提供了一种实用的方法 和理论依据。     

地铁车辆段停送电及登台作业安全保障系统

针对地铁车辆段停送电及登台作业过程安全保障方面不足和可能存在的安全隐患,提出了一套整体解决方案。采用自动化、信息化手段,结合智能验电接地联锁、视频联动跟踪及智能分析等先进技术,实现车辆段停送电及登台作业过程的安全管控,同时提升工作效率,降低运营管理成本。     

考虑纵向剪力重分布影响时组合梁界面滑移及挠度变形的理论分析

为了在有关组合梁界面滑移及挠度变形的研究中考虑纵向剪力重分布的影响,本文以受均布荷载作用的简支组合梁为对象,研究栓钉等柔性连接件塑性变形引起的纵向剪力重分布.根据连接件的受力状态,将界面受力全过程划分为3个工作阶段,建立相应阶段的纵向剪力简化计算模型,推导轴向力和截面曲率方程,进而得到组合梁界面滑移及挠度变形的计算公式,并将本文计算结果与按我国钢结构设计规范建议的折减刚度法得到的计算结果进行比较.比较结果表明,在分析组合梁各受力阶段的界面滑移及挠度时,需考虑界面纵向剪力重分布的影响.     

基于子模型的铁路车辆结构强度精细计算

对某铁路货车车体结构进行了有限元强度精细计算.根据车体的对称性建立了1/4几何模型;在Hv-perMesh中采用实体单元建立有限元分析模型,按纵向、垂向工况进行加载;导人ANSYS中完成对车体主模型的静强度有限元分析,通过计算结果与试验测试数据的对比,验证了模型的合理性;运用子模型技术,选取枕梁附近区域建立子模型,进行有限元分析精细计算,得到了较主模型更为接近测试数据的结果.     

高填方预应力锚索桩板墙锚索拉力的原位监测与分析

通过对高速公路填方锚索桩板墙锚索拉力进行原位监测,分析了锚索拉力在施工过程及工后的变化规律。监测结果表明:锚索加载后经历一个明显随时间的损失过程;锚索加载时填土对桩的变形约束作用明显,上排锚索加载对下排锚索影响比较小;施工过程中填土和锚索是一个相互作用的过程,合理的张拉时机和锁定荷载的确定是锚索桩板墙设计的关键。     

浅埋大断面铁路隧道穿越卵石土层施工优化研究

以新建铁路成都至兰州线(黄胜关)成川段红桥关隧道D2K253+935～D2K254+040段浅埋穿越卵石土层施工为背景,从隧道洞身所处的地质特性、浅埋偏压、周边环境等方面进行主要施工风险因素分析.在双侧壁导坑法开挖工法+拱部超前管棚支护的基本施工方案基础上,运用Midas-GTS有限元软件进行建模计算分析,隧道支护结构拱部沉降位移和靠山侧局部区域变形位移均较大;在基本施工方案基础上增设地表钢管桩,并在偏压严重地段增设抗滑桩等措施,以改善隧道赋存环境,保障隧道施工和支护结构的安全,降低隧道施工对周边基础设施正常使用的影响.     

基于手机数据的地铁线网清分模型验证与优化

如何高效准确地验证并优化地铁线网票款清分清算模型是地铁行业一直以来的研究重点。地铁票款清分清算模型大多是基于概率分布的出行路径选择模型。该类模型应用出行时间对应选择概率的正态分布得到乘客对不同出行路径的选择概率,结合不同出行路径上各个线路运营商的运营里程比,即可计算得到所谓的"清分因子"。为验证现有清分模型的准确性,提出使用手机数据重建乘客出行轨迹的方法。通过在地铁线网换乘节点安装无线探测装置,获取乘客智能手机唯一的MAC地址,将乘客出现的时间、地点信息实时发送到数据处理后台,按照时间先后排列捕获乘客出现的地点,以此重建出行轨迹。目前只有开启Wi Fi功能的智能手机可以被捕获。通过这一方法,不仅可以验证地铁票款清分清算模型,还可以进一步对模型参数进行修正。本研究在杭州市地铁线网中进行实验,通过重建当地乘客实际出行路径,对票款清分清算模型进行验证和修正。