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为查明三峡升船机船厢门侧止水聚四氟乙烯减摩层敷面磨损原因,根据船厢门实际运行工况,建立船厢门侧止水非线性有限元计算模型,通过模拟船厢门挡水与启闭工况,分析计算了不同橡胶材料和预压缩量对船厢门侧止水P头的最大接触应力、正压力及最大偏移量的影响。结果表明,船厢门侧止水P头的接触应力、正压力和最大偏移量均随着橡胶材料的硬度降低而减小,挡水水头越低,材料硬度的敏感程度越高;接触应力和正压力均随预压缩量的增加而增大,特别是预压缩阶段,正压力随着预压缩量的增加而显著增大。最后提出,通过优化侧止水橡胶材料、减小预压缩量等方法可减缓船厢门侧止水聚四氟乙烯减摩层敷面的磨损。 相似文献
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现行JTS 144-1—2010《港口工程荷载规范》提出了海冰和河冰的极限挤压冰力计算公式,但是规范中没有针对大面积淡水湖区的计算公式。基于实际工程,通过对比分析国内相关行业规范针对极限挤压冰力的计算公式,并结合数值模型实验得出,利用《港口工程荷载规范》的河冰公式计算得出的极限挤压冰力偏小,而海冰公式计算得出的极限挤压冰力偏大,根据现行JTG D60—2015《公路桥涵设计通用规范》得出的极限挤压冰力与数学模型模拟值基本一致。因此对于大面积淡水湖区极限挤压冰力的计算可以参考《公路桥涵设计通用规范》中的计算公式。该研究为计算大面积淡水湖区极限挤压冰力提供一定的依据,为修订规范时提供参考。 相似文献
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针对高速公路易结冰路段的路面凝冰预测问题,提出了一种基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法。该方法利用路侧设备的测量数据,包括结冰厚度、相对湿度、风向与风速等,通过ADF(Augment Dickey-Fuller)检验方法分析数据集的平稳性,进而设计出基于长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)的路面凝冰短时预测算法。根据Spearman相关度系数法分析计算上述多种凝冰监测数据的相关度与置信度,并形成基于Spearman特征相关度的数据筛选模型,优化LSTM神经网络中的输入数据集。在此基础上,搭建面向凝冰预测误差的LSTM神经网络模型,并利用筛选后的凝冰数据集训练优化预测算法中的模型参数,提高目标路段路面凝冰预测的效率与精度。最后,通过数值仿真分析比较不同特征相关度下路面凝冰短时预测算法的均方根误差,确定最优预测模型,并于西延高速KM200+918路段进行实地测试。研究结果表明:路侧设备的测量数据中相关度较低的数据对路面凝冰预测算法存在反向作用,并非将所有数据进行组合即可得到最优结果,需对测量数据进行有效筛选,进而优化LSTM神经网络,提高凝冰预测... 相似文献
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车辆底盘横纵向稳定性控制是车辆安全的重要方面之一。针对车辆在稳定区域内横纵向参数特征,基于动态区域的稳定性分析和相应的稳定性控制器设计了横纵向协同稳定控制方法。首先,基于车辆传统基础稳定域建立了稳定性分析方法;其次,构建了适用于不同车辆工况的动态稳定域,使得稳定域无需针对不同的转向角和车速等重新估计;在此基础上,设计了稳定限幅控制;最后,以滑模面为稳定域边界设计了一种动态滑模控制器,使车辆状态始终维持稳定状态。通过Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真,在高速转向和双车道变道场景中验证所提出的横纵向稳定控制方法的有效性。 相似文献
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