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381.
为了探究列车通过时钢轨振动的基本参数和敏感区域,基于多体动力学软件GENSYS和有限元软件ABAQUS,分别建立车辆-轨道动力学模型和轨道-下部基础有限元模型.以动力学模型计算得到的轮轨力为激励,输入轨道-下部基础有限元模型,计算分析车速、轨道不平顺和钢轨支承方式等因素对钢轨加速度的影响.研究结果表明:钢轨加速度从轨头到轨底逐渐减小,轨枕上方轨头加速度明显大于轨枕之间.钢轨加速度对车速最为敏感,车速从200 km/h增加到350 km/h时,无砟轨道轨头加速度从1.476 km/s2增加到2.980 km/s2.连续支承式无砟轨道,钢轨加速度小于传统离散支承式无砟轨道.加速度传感器建议安装在轨头外侧,传感器的采集频率、量程应考虑列车速度、轨道不平顺等影响. 相似文献
382.
为研究承台淹没深度及波浪入射角对桩-承台复合基础水平方向波浪荷载的影响,以平潭海峡公铁两用大桥某复合基础为研究对象,通过求解RANS方程(Reynolds-averaged Navier-Stokes equation)和k-ε湍流模型,借助FLOW-3D软件建立了波浪与复合基础相互作用的三维数值模型.研究了承台淹没深度及波浪入射角对复合基础水平方向波浪荷载的影响,并给出了不同波浪入射角下复合基础水平方向波浪荷载幅值随承台淹没深度的变化曲线.研究结果表明:承台位于波峰与波谷之间时,复合基础所受波浪荷载较大,承台淹没深度为1倍承台高度时波浪荷载达到峰值;当波浪入射角定义为承台长轴线与波浪传播方向之间夹角时,复合基础所受波浪荷载随着波浪入射角增大,当波浪入射角达到90°时,波浪荷载最大,其值约为波浪入射角为0°时的1.4倍左右. 相似文献
383.
基于平稳随机地震动场理论,对大跨度斜拉桥进行非一致激励下的平稳随机地震响应分析。以金塘大桥主通航孔桥为研究对象建立有限元模型,采用多点平稳随机地震响应分析方法,数值仿真了该斜拉桥在纵桥向、横桥向和竖向多点激励下的地震响应,研究了地震动的空间变化,包括部分相干效应和行波效应以及视波速变化对大跨度斜拉桥地震响应的影响。数值分析结果表明:非一致激励下斜拉桥的内力和位移有较大改变,地震动的行波效应影响比部分相干效应的影响更大,地震动的空间变化对纵桥向激励有利,对横桥向激励影响较小,对竖向激励影响很大且不利。对大跨度斜拉桥,必须进行多点地震激励的响应分析。 相似文献
384.
385.
广西柳州市维义大桥是一座主跨288m的连续钢桁拱桥,采用半悬臂拼装方法施工,在中跨跨中合龙时,合龙口的多个合龙点在高程、里程、轴线以及转角等方向存在不同位移差,且临时结构规模大、钢桁拱吨位重.为确定有效的位移调整方案来实现钢桁拱的精确合龙,对合龙位移调整措施进行了研究.结果表明:拱桁合龙口的里程位移差可通过钢桁拱的纵向预偏或纵移进行消除,其高程和转角的位移差通过临时支墩顶落梁调整最为有效;桥面刚性系杆合龙口的高程和里程的位移差可通过临时支墩顶落梁进行消除;各合龙点的轴线位移差可通过横向对拉调整. 相似文献
386.
针对主动声呐目标检测的问题,提出了一种先提取目标回波、再加以检测的方法.构造若干相互重叠的子阵,利用子阵的波束输出提取目标回波的时间序列;运用空时二维数学量度量提取序列与理想回波序列的差异,从而实现目标的检测.区别于传统相关接收、相干累加、滤波等方法,此种解析计算的方式无需混响与信号的统计特性.通过仿真数据与实验数据的处理证明了该方法的有效性. 相似文献
387.
沥青路面冷再生技术可重复利用旧沥青路面材料.对回收沥青路面材料样品进行抽提,评价了RAP的级配组成和回收沥青的老化程度.借鉴国内外再生沥青混合料配合比设计的经验,得出了本研究的乳化沥青冷再生混合料的级配组成,并对最佳含水率和最佳乳化沥青用量进行了研究. 相似文献
388.
为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络 (3D convolutional neural networks,3D CNN)的交通状态识别方法.首先,以C3D (convolutional 3D)深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D* 和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D* 及常用二维卷积网络的交通状态识别效果. 对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D* 的F均值为91.32%,比C3D、R3D (region convolutional 3D network)、R (2+1) D (resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution)分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D* 的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%. 相似文献
389.
为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明:基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。 相似文献
390.