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251.
252.
基于现有反倾边坡变形及稳定性研究成果,结合十白高速公路边坡实况提出三种可能破坏模式,运用FLAC数值模拟软件进行稳定性分析。研究结果表明:反倾片岩质边坡整体稳定较好,但由于片岩结构特性,如不及时防护,可能会引发进一步破坏。潜在破坏模式主要有3类:第一类为沿节理面发生倾倒破坏;第二类为沿节理和层面的组合破坏;第三类为沿外倾结构面破坏。其中第三类破坏模式主要受岩层节理裂隙的贯通深度控制,破坏最先发生在边坡表层,对边坡稳定性影响最大。反倾片岩质边坡的治理重点应放在边坡表面层的防护。 相似文献
253.
为解决GZ隧道洞口段道床隆起引起列车限速运行的问题,采用人工测量及补勘等手段,探索道床隆起病害的原因,并提出相应的整治措施; 采用人工及自动测量方法监测道床隆起整治前后的道床变形,以分析评价道床隆起的整治效果。结果表明: 1)洞口段位处浅埋、偏压和基底承载力不均的组合工况中是道床隆起的主要外因,隧道开挖引起的地层偏压调整不充分,偏压力对隧底结构的挤压造成道床横断面出现不同程度的隆起; 2)针对明洞段地基不均和隧道洞口浅埋且地形偏压等主要因素,提出道床隆起整治采用明洞耳墙底注浆、洞外锚固桩、道床锚杆等加固措施; 3)自动监测成果表明,整治前K1966+310.0~+322.5段测点L6~L8、L10、L11的上拱速率为1.38~3.70 mm/月,整治后2018年2月15日-9月7日测点L6~L8、L10的上拱速率为0.53~0.69 mm/月,上拱速率减小了56.6%~85.1%,2018年5月13日-9月7日测点L11未继续上拱; 4)人工监测成果表明,2018年3月22日-9月7日,除了K1966+320.0测点B2和K1966+325.0测点B2明显隆起外,K1966+300~+340段各测点上拱缓慢,且部分测点有小量值沉降; 5)据目前监测成果,初步分析认为本段道床隆起整治目标未完全实现,道床变形监测仍在继续,应继续进行整治效果监测与分析。 相似文献
254.
基于我国某城际地铁车辆正线运营工况,研究并分析了该项目主供风单元润滑油乳化问题成因及其对整机和制动系统的影响,并从主供风单元设计源头出发,系统性研究润滑油乳化故障的影响及解决方案,通过地面试验、实车跟踪,确认了该优化方案的有效性。 相似文献
255.
256.
汽车线控驱动技术的发展 总被引:6,自引:0,他引:6
电子技术和控制理论的飞速发展为进一步改善车辆动力学特性及提高主动安全性提供了有效途径,如已经广泛应用的各种底盘控制技术。综述了汽车线控驱动技术的发展现状和相关技术,着重介绍了线控转向、线控制动、线控油门等系统的结构组成、工作原理和性能特点,并讨论了线控驱动的集成化和相关技术要求。 相似文献
257.
258.
建立无人帆船的运动学模型是开展无人帆船操纵性和运动控制研究的基础。为简便快速地建模,在保证模型准确性的基础上,降低模型开发的难度,以“海鸥”号无人帆船为例,采用船舶操纵数学模型小组(MMG)分离建模方法建模,综合考虑风和浪环境扰动,根据经验公式和计算流体力学(CFD)方法进行参数计算。在此基础上,根据试验数据进行试验复现,以验证模型的准确性。结果表明,建立的无人帆船模型和提出的参数计算方法适用于“海鸥”号无人帆船,跟踪536 m长轨迹,航速误差为13.41%,横摇角误差在10%以内。建立的四自由度无人帆船模型能反映无人帆船实体的速度和位姿,可基本复现试验现象。 相似文献
259.
基于现场采集的阻抗参数,建立高速铁路“网-车-轨”牵引供电系统等效电路模型,进而建立包含弓网电弧仿真模型的“网-车-轨”三位一体的牵引供电系统有限元模型,并通过与实测升弓过电压进行对比,验证有限元模型的可靠性;将由等效电路模型计算得到的电压激励加载在有限元模型上,调整列车运行速度和弓网离线时间,分析其对弓网电弧发展的影响,研究弓网中离线和大离线工况下的过电压特性和不同接地方式下的车体电位和磁场分布。结果表明:当列车运行速度较大且弓网离线时间大于200 ms时,易发生弓网完全离线,并产生较高车体过电压;车速为300 km·h-1时,弓网离线导致的车体过电压达6.45 kV;车底主要区域对地电位高于2 kV,磁感应强度峰值为3.8 mT;通过增加3车保护接地数量,提高车体过电压的泄放能力,使车顶-轴端过电压降至5.47 kV,最大磁感应强度降至2.6 mT,车底区域磁场分布更加均匀,有效地抑制了车体过电压,改善了车载设备的电磁工作环境。 相似文献
260.
牵引网发生故障时,如何快速诊断故障对维护铁路的正常运输秩序有极大影响,针对这一问题,提出一种基于EEMD模糊熵和GA-SVM的故障诊断方法。选取牵引网馈线电压在故障发生时刻后两个周期的故障分量波形作为原始故障信号,首先,对其进行EEMD分解得到一系列的本征模态函数(IMF)分量,选取IMF1~IMF3分量并计算其模糊熵作为表征不同故障类型的特征量;然后,为对故障类型进行诊断,建立多分类支持向量机(SVM)模型,将特征量输入至SVM模型中进行训练和识别;同时,为使模型的性能达到最佳,采用遗传算法(GA)对模型进行优化。测试结果表明,该方法能够有效地对5种典型牵引网故障进行诊断,且准确率达到了96%,验证了该方法的可行性。 相似文献