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南京地铁列车车轮踏面非正常磨耗初析 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了南京地铁列车车轮踏面非正常沟状磨耗的成因.对车轮、钢轨的外形、材质和硬度等进行了测试,分析了轮轨接触和制动磨损的影响,提出了沟状磨耗的原因.测试结果分析表明,该地铁车辆拖车轮踏面上的凹槽磨耗主要是由于在制动施加频度过高、轮轨接触又不均匀的内因作用下产生的. 相似文献
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自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
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为研究检修道栏杆基石对桥梁涡激振动性能的影响,依托中国某主跨808 m的超大跨度闭口箱梁加劲梁悬索桥,通过主梁大比例节段模型弹性悬挂测振测压风洞试验获取模型风致振动响应和表面各测点压力时程数据,测试原设计断面在±5°攻角范围内的涡振性能,对比分析3种不同栏杆基石位置和高度工况下主梁涡振响应性能和桥面测点脉动压力系数均值、均方差、压力功率谱以及局部气动力和总体气动力的相关性。研究结果表明:依托工程主梁设计断面发生了显著的竖向和扭转涡激共振,且扭转涡振显著超出规范允许值,主梁涡振性能随来流风攻角的增大而变差。主梁表面实测脉动压力数据分析显示,由于栏杆和基石的阻挡,箱梁上表面气流分离后在后部再附,导致上表面前部和中后部发生了强烈的压力脉动。上表面前部、后部以及下表面迎风区斜腹板局部气动力与总体气动力具有很强的相关性,这也是导致主梁发生显著扭转涡振的根本原因。将栏杆基石移至桥面板边沿显著减小了上、下表面压力脉动,上表面前部和后部气动力相关性被破坏,可以大幅抑制涡振;将栏杆基石移至桥面板边沿,并降低栏杆基石高度抑制了气流在上表面后部的再附现象,断面压力脉动被削弱,局部气动力和总体气动力相关性被完全破坏,从而有效抑制涡振。 相似文献
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利用试验模态分析法获得了某机枪结构的模态参数,分析了机枪的动态特性,并通过基于模态试验的灵敏度分析方法,获得了影响该机枪动态特性的敏感部位,为改善机枪动态特性提供了依据. 相似文献
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文章通过分析知识管理与知识工程两者概念的差异提出知识工程是企业在工程研发活动中建立的高效、精准、科学的知识共享、知识应用体系,是企业保持技术创新核心竞争力的关键。文章根据汽车制造企业工程研发活动特点和业务实践总结出了知识利用流程化、模型分析工具化和软件服务平台化三大推进知识工程建设的核心方法。文章提出了以工业大数据应用和智能算法为技术手段的制造业未来知识工程发展趋势。 相似文献
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城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化. 相似文献