关于城市轨道交通信息共享智能决策系统建设的思考

城市轨道交通的迅速发展使得各支撑系统的信息资源在城市轨道交通路网规划、日常运营、指挥调度、防灾救灾、重大决策、后期建设等方面发挥了重要作用.但当前对信息的应用无法满足城市轨道交通在建设、运营、规划、安保、防灾等方面的高层应用与决策需求.进一步分析、挖掘与融合城市轨道交通线各专业信息并建设信息共享智能决策系统,可以为更高层次的使用、管理与决策提供服务.     

营盘路湘江隧道断层破碎带段施工掌子面稳定性分析

考虑地下水渗透力作用,采用三维数值模拟的方法对营盘路湘江隧道断层破碎带段施工掌子面的稳定性进行研究,对比分析未注浆加固与注浆加固两种情况掌子面的稳定性。研究结果表明:未注浆加固时,隧道施工掌子面的稳定性不能满足要求;注浆加固后,围岩及掌子面的稳定性得到显著提高,其安全性能够满足要求;注浆加固起到了明显的堵水作用,改善了初支的受力状态,有效地控制了围岩位移,缩小了围岩及掌子面的塑性区范围,其对提高围岩及掌子面稳定性效果显著。     

安全气囊气体发生器壳体精密成形方法的研究

论述了安全气囊气体发生器壳体的基本结构形式及其不同的成形方法。提出了流动控制成形力的计算公式、控制腔位置的判断准则及其形状和尺寸的设计方法。通过试验表明，所开发的流动控制成形技术可节约原材料、提高工作效率及产品质喇，具有显著的技术经济效益。     

气压ABS系统流量特性的实验研究

开发了气压ABS电磁阀测试系统，建立了气室充、放气过程压力变化的微分方程，结合两者研究了气压ABS系统的流量特性，获得了某中型客车ABS系统在不同情况下的流量系数。讨论了ABS电磁阀的结构参数和动作频率对整个系统流量特性的影响，并得到了几种典型动作频率下的流量系数。建立的气室压力模型和所求得的流量系数为气压ABS控制逻辑的设计提供了依据。     

摩托车尾气净化金属载体催化剂涂覆的研究

在950℃下高温氧化5 h,箔片表面生成板状Al2O3晶须,有利于增强涂层与箔片的附着力。在载体表面涂覆一层MgAl2O4/Al2O3过渡涂层,有助于提高活性组分与金属载体的结合力,可以获得高结合强度的涂层结构,促使活性元素高度分散。     

新疆公路三级区划中环境参数的提出

自然环境条件对公路工程的影响，主要体现在路线选取、路基强度和稳定性、路面稳定性和耐久性、公路主要自然病害(包括冻融、翻浆、雪害、风沙害、崩塌、滑坡和地震灾害等)、施工条件和养护运营环境等5个方面，分析自然条件和公路工程的关系，提出公路区划中地质地貌环境参数和水热状况环境参数。阐述了环境参数的提出过程，为新疆公路自然区划三级区的划分提供依据。     

基于FPGA的单端行波故障测距系统的设计与实现

针对现有的10 k V输电线单端行波故障测距理论,提出了一种基于Cyclone IV系列FPGA芯片EP4CE15F17C8N的软硬件实现方案。采用FPGA自顶向下模块化思想,设计了行波故障测距系统,采用AD7356进行高速数据采集,通过改进的凯伦鲍尔矩阵进行相模变换,用FIR滤波器IP核进行小波变换求模极大值,最后根据模极大值的极性选择测距公式计算故障距离。通过时序仿真和板级测试表明,该方案设计时序稳定,且定位精度高、实时性强。     

公路隧道衬砌混凝土厚度及密实性试验研究

文章根据公路隧道初期支护的情况,制作了足尺寸的衬砌模型,并在模型中设置了模拟隧道初期支护背后空洞、回填不密实等典型缺陷工况,采用地质雷达进行检测试验。试验结果显示采用不同频率的雷达天线时,异常体的测试分析结果有较明显的差异,表现出了各自的优缺点;同时结合相对介电常数标定、时长参数设定、距离归一化、脉冲响应滤波及天线的选择使用方面提出了相应的处理建议,可供使用地质雷达法检测隧道初期支护的工程技术人员参考。     

基于基准有限元模型的箱梁TMD振动控制研究

针对高架桥梁结构引起的振动噪声问题,研究TMD控制箱梁结构振动的特性。为了获得精准的箱梁有限元模型,首先以铁路32 m简支箱梁桥为原型,按10:1的几何相似比设计制作简支箱梁缩尺试验模型,应用ANSYS软件建立初始动力有限元模型;对有限元模型模态分析与试验模型模态测试得到的自由模态信息进行误差分析,并采用基于灵敏度分析的模型修正技术对初始动力有限元模型弹性模量和密度进行修正,得到基准有限元模型,误差确认结果显示修正后的有限元模型更精准地反应箱梁的振动特性;进一步利用基准有限元模型,开展TMD控制简支箱梁桥振动的研究,研究结果表明TMD对于抑制桥梁竖向共振有很好的效果。     

Real-Time Fault Diagnosis for Gas Turbine Blade Based on Output-Hidden Feedback Elman Neural Network

In order to remotely monitor and maintain large-scale complex equipment in real time, China Telecom plans to create a total solution that integrates remote data collection, transmission, storage, analysis and prediction. This solution can provide manufacturers with proactive, systematic, integrated operation and maintenance service, and the data analysis and health forecasting are the most important part. This paper conducts health management for the turbine blades. Elman neural network, and improved Elman neural network, i.e., outputhidden feedback (OHF) Elman neural network are studied as the main research methods. The results verify the applicability of OHF Elman neural network.