车撞混凝土桥墩精细化建模方法

车桥碰撞属于典型的非线性动力过程,采用理论方法通常难以求解。有限元方法(Finite element method,FEM)是研究车桥碰撞问题的重要工具,但其前处理过程涉及参数及算法众多,实际操作极其繁杂。为提升研究者建模效率,同时提高模型计算精度,提出一种精细化建模方法,该方法操作步骤为：1)以实际工程为背景,建立完整车辆-桥梁碰撞模型,并进行验证;2)进行网格敏感性分析,选择合适网格尺寸,取得计算效率与精度的平衡;3)对重力荷载进行初始加载,避免桥墩产生P-delta效应。研究结果表明：该精细化建模方法能较好地还原真实事故情况,并且碰撞过程满足能量守恒定律,沙漏能仅为总能量的2.3%;网格尺寸为35 mm和50 mm时桥墩的损伤情况、碰撞力和最大位移均比较接近,100 mm网格桥墩产生的碰撞力和最大位移偏大;ANSYS/LS-DYNA软件默认加载方式下的桥墩轴力呈现幅度较大的波动,最大轴力比预期轴力高75%,采取的重力初始化方法能够在一定程度上消除ANSYS/LS-DYNA软件的固有弊端,避免P-delta效应。该精细化建模方法能有效实现车桥碰撞模拟,并且能够取得良好的精度,可为未...     

城市轨道交通列控系统智能化运维平台设计及应用分析

为提高城市轨道交通列控系统智能化运维平台设计及应用水平,从“维保”的角度对平台概念、系统优势、结构设计要求、涵盖技术等展开分析和阐述,以期为从业人员提供参考。     

沥青路面平整度的施工技术优化措施分析

为解决沥青路面平整度问题,在阐述沥青路面平整度影响因素的基础上,从材料选择、路基施工、路面摊铺以及碾压施工等方面详细解析摊铺、碾压关键技术,以期给类似工程提供参考。     

履带式车辆发动机故障诊断专家系统的设计

介绍了在Delphi5开发平台下的某型自行火炮发动机故障诊断专家系统的总体结构、设计思路及实现方法。详细阐述了各模块的功能,以及知识的表示方法和推理策略,具有较高的实用性。     

基于神经网络的复合避碰专家系统研究

此文在对神经网络避碰决策和专家系统避碰决策的优缺点进行分析、研究的基础上,基于神经网络规则抽取技术,提出了“基于神经网络的复合避碰专家系统”,将神经网络的自适应学习能力和避碰专家系统的解释说明能力集成在一个统一的体系结构中,不仅解决了避碰专家系统构建过程中的知识获取“瓶颈”问题,而且还解决了神经网络避碰决策过程的“黑箱”现象,提高了系统决策结果的可信度。     

舰船修理期间的防腐蚀措施探讨

舰船在厂修期间发生的腐蚀主要有自然环境影响。技术和管理等方面的原因。而解决这一问题主要应从技术和管理两方面着手,文中针对存在的问题结合修船实际,探讨了船船在修理期间产生的腐蚀原因。并在管理和技术等方面提出了改进措施和建议,以期对做好舰船修理期间的防腐蚀工作起一定的参考作用。     

软岩填筑路基的压实特性研究

以武昌至广州客运专线上遇到的白垩系—下第三系以及元古界全风化及强风化千枚状板岩为例,在分析软岩的基本特征的基础上,考虑软岩粗细颗粒相对含量不同对软岩作为路基填料的工程性质的影响,设计正交试验,对不同粗粒含量的软岩试样进行了室内标准重型击实试验,得到了千枚状板岩填筑路基的最优含水量、最大干密度。分析了粗粒含量、击实功的大小以及软岩颗粒的易破碎特性等因素对最大干密度和最优含水量的影响,为软岩填筑路基的施工参数的确定提供了一定的理论依据。     

调整射频增益在改善心脏磁共振图像均匀性中的应用

目的 探讨通过调整射频增益以改善心脏磁共振检查中图像信号的均匀性。方法 纳入自2018年7月至9月在西安交通大学第一附属医院行心脏磁共振扫描的11例志愿者。根据志愿者的体质量指数(BMI)将志愿者分成正常组和超重组。应用美国GE Discovery 750 3.0T超导磁共振扫描仪,采用黑血双反转恢复序列(T1加权图像和T2加权图像)和屏气黑血三反转恢复序列(FST1加权图像和FST2加权图像)进行图像采集,所有序列在不同增益脉冲下进行,增益分别为150、160、170、180和190。图像质量由两名经验丰富的影像诊断医师根据双盲法原则采用四分法分别进行评分。利用方差分析比较不同增益组图像的质量。结果 正常组和超重组获得了一致的结果,对黑血三重反转恢复序列,最佳增益为160;对黑血双反转恢复序列,最佳增益为170。结论 调节增益值可以改善心肌的信号均匀性,从而提高图像的质量。     

船舶闭合母排中压电站接地保护整定方法

针对船舶与海上设施的中压配电系统容量比较大,接地故障后果严重的问题,基于行业推荐做法,结合实例对中压电站高阻接地系统中性点接地电阻进行计算选取,据此对闭合母排的中压电站的接地保护整定进行分析,整定值满足船级社规范标准要求,可保证孤岛型中压大容量电站的安全可靠运行。     

一种基于机器视觉和Kalman滤波的水下电缆定位方法

为了有效检测水下电缆,利用机器视觉技术处理采集的水下电缆图像,根据水下系统坐标模型和相机内参数获取电缆相对位置信息,通过Kalman定位融合算法减小航迹推算后产生的偏差值以达到修正水下机器人(ROV)跟踪路径的目的。实验表明,所提方法适用于成像质量较低的水下检测环境,可识别弯曲度较小的水下电缆轨迹并进行准确定位,检测成本低且易于实现,为水下电缆巡检工作提供技术支持。