合金元素对球铁焊接接头白口倾向的影响

通过改变焊条药皮成分，系统地研究了C、Al、Si、Bi对球铁焊接接头半熔化区白口宽度的影响。研究结果表明，在一定范围内增加焊缝中C、Al、Si或Bi的含量，有利于减少半熔化区白口的宽度，若将适量的上述元素同时加入，则白口宽度可降至1．8mm。由此可见，在球铁焊缝中加入适量的多元合金元素，是降低半熔化区白口宽度、改善焊接接头加工性能的重要途径。     

激光焊接技术在载货车驾驶室顶盖柔性制造中的应用研究

将激光焊接技术应用在载货车驾驶室试制中的柔性制造，利用进口的三维五轴CO2激光加工机成功地完成了大型三维驾驶室顶盖激光对接焊，试制的顶盖完全达到产品图纸要求。研制了顶盖激光切割、焊接专用夹具，并针对车身常用裸板和镀锌钢板进行了工艺试验。     

大跨双连拱黄土隧道力学效应研究

为避免黄土地区大跨双连拱隧道因自身结构特殊,地质特性多变,力学效应复杂,在施工过程中产生坍塌等安全事故,需在设计阶段结合水文地质、结构形式、荷载条件分析研究,施工过程严格控制技术参数及施工工艺.文中以某座双连拱黄土隧道为工程实例,依据其实际情况进行有限元分析,通过全施工过程模拟及结构验算,分析隧道结构力学效应.且在施工...     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

电液伺服压剪试验机量值溯源探讨

电液伺服压剪试验机作为交通工程建设领域重要的专用仪器设备,为确保其量值的准确可靠,通过对压剪试验机功能特性和量值溯源现状调研的分析,发现迫切需要编制压剪试验机计量技术规范,并从大力值、变形及位移仪表、剪切和转角、控制系统等计量技术方面对计量技术规范的编写提出意见和建议。     

水中悬浮隧道交通荷载模拟方法研究

为研究水中悬浮隧道交通荷载的合理模拟方法以及交通荷载对隧道结构的影响,借鉴铁路、公路交通荷载的模拟方法,综合考虑车辆轮载、路面不平度、行车速度以及外部激励荷载等影响因素的共同作用,提出水中悬浮隧道交通荷载的模拟表达式。通过数值模拟计算,分析悬浮隧道交通荷载的变化特征,并研究不同交通荷载模拟方法对悬浮隧道结构振动位移响应的影响。结果表明:文章提出的交通荷载模拟方法计算结果符合移动振动荷载的波动性和周期性特征。在对结构振动位移响应影响方面,固定均布荷载相当于静载,移动集中荷载和移动振动荷载时的位移变化幅值相对固定均布荷载时的大且影响相似,但移动振动荷载时的振幅稍大,体现了交通荷载中动荷载部分对结构振动位移响应的影响,更适合用来模拟悬浮隧道中的交通荷载。     

汽车导航用电子地图的高效路网模型

为了有效地描述实际道路网络，提高汽车导航系统的运行效率，建立了一种新的电子地图的路网模型。在分析了嵌入式系统特点的基础上，对路网的数据结构进行了简化。采用重整实体ID的方法，进一步提高了数据的处理效率。实践证明，该模型可以较好地表述实际的道路网络，结构精练，处理效率高，适合车载导航系统，特别是嵌入式车载导航系统的要求。     

AMT换挡品质的研究

电控机械式自动变速器（AMT）具有传动效率高、结构紧凑及工作可靠等优点。介绍了AMT换挡品质的定义及其影响因素，分析了几种影响因素之间的内在关系，并在此理论基础上寻求一种可获得最佳AMT换挡品质的方法。AMT按照其对发动机控制方式的不同，可分为柔性控制和刚性控制结构。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

基于集对分析的随机需求接驳公交调度模型

针对需求点的出行客流服从正态分布,基于集对分析理论,利用二元联系数刻画随机客流的确定和不确定部分,将其转化为带联系数的确定性数学模型,研究一类随机需求接驳公交调度模型,将乘客从需求点运输至轨道站点,追求总里程最少.同时,该模型集成了这些乘客的最大容忍在车时间对调度结果的影响.利用Cplex求解模型的精确解,结合实际算例,给出了不同车辆数的最优调度方案,比较了有无乘客在车时间限制的2种方案差异,并分析了客流的不确定程度对调度结果的影响.实验表明,随着客流的不确定程度逐渐增加引起需求点的上车人数变多,受车辆的额定载客量限制,这致使车辆偏好访问较远距离但不超过其额定载客量的需求点,因而总行驶里程也变大;考虑乘客的最大在车时间限制,这引导车辆提供"直达"服务,因而会增加总行使里程,但是满足了乘客的个性化出行需求.