碰撞对山区高墩桥弹塑性动力响应的影响

为了研究碰撞对山区高墩桥动力响应的影响,以某一大跨度高墩桥体系为原型,充分考虑了碰撞过程中的刚度变化、能量耗散以及桥墩的非线性行为,基于OpenSess平台建立了两种典型桥跨结构的弹塑性动力分析模型.在此基础上,利用所选的天然地震波和人工地震波对比分析了碰撞效应对山区高墩桥弹塑性动力响应的影响.研究结果表明:碰撞会对高墩桥结构的动力响应产生较为明显的影响,特别是场地条件较差时,其最大改变率为15.86%,桥墩与主梁的连接方式会进一步改变碰撞对桥墩变形的影响程度;相邻结构动力特性差异越大,高墩桥体系发生碰撞的概率就越大,但碰撞次数的增加可能会对桥墩变形起到限制作用,降低桥墩的响应,在确定山区高墩桥体系相邻结构周期比时,既要考虑相邻结构动力特性差异对碰撞概率的影响,还应考虑其对碰撞效应的影响;高墩桥的梁-桥台碰撞主要受地震动作用大小的影响,地震动的强度和相邻结构动力特性的差异均会对梁-梁碰撞产生影响,在对高墩桥进行减撞防撞设计时,应针对不同的碰撞位置采取不同的措施.      

基于SVG的工务生产调度管理系统设计

SVG使用简单的文本语句在网页上显示出高质量的矢量图像,很适合网上图形信息的发布,是一种专门为网络设计的基于文本的图像格式.工务生产调度管理系统是面向工务处、段、车间和工区的多级分布式应用系统,需要图形化的直观的使用方式.本文阐述了如何利用SVG技术构建工务生产调度管理系统的过程与方法.     

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路（简称结合部）路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法. 同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型. 最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.     

两段式可变配气技术研究

对于高强化柴油机在标定工况点附近燃烧压力高的问题,可以通过加大进气晚关角实现米勒循环,降低压缩终了时的温度和压力,有效控制燃烧压力,但同时也会造成有效压缩比降低,带来起动困难的问题.采用两段式可变气门技术,可以在启动工况和标定工况下获得理想的工作环境.设计了一种两段式可变气门机构,与传统可变配气技术相比,这种两段式电液...     

沥青混凝土拌和站粉料的可控加湿搅拌方案

对沥青混合料搅拌设备现有的加湿搅拌模式进行了阐述和分析,并指出了现有方案的不足,随后结合粉尘的特点提出了一种可控制的加湿搅拌方案.事实证明:该方案能有效解决粉尘类物料的运输及对环境造成污染的问题,对同类设备的改造具有现实意义.     

某混凝土搅拌车差动制动防侧翻控制仿真分析

针对混凝土搅拌运输车侧翻事故多发的现象,该文介绍了差动制动的防侧翻原理,基于ADAMS/Car建立了搅拌车的整车动力学模型,设计了针对搅拌车的差动制动防侧翻控制系统,并结合ADAMS/Car和Simulink建立了联合仿真试验模型,仿真试验结果表明,通过虚拟试验仿真可以合理的选择侧翻门限值,设计的差动制动防侧翻系统可以有效防止高速转向引起的车辆侧翻。     

水泥灌浆半柔性橡胶沥青混合料疲劳性能试验研究

采用矩形梁4点弯曲疲劳试验对水泥灌浆半柔性橡胶沥青混合料的疲劳性能进行研究,对-15℃、-10℃、-5℃、0℃、15℃五种不同温度下的水泥灌浆半柔性橡胶沥青混合料进行控制应力疲劳试验,得到其在以上温度条件下的荷载疲劳方程。     

基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法

采用改进分块方式的塔式方向梯度直方图（PHOG,Pyramid Histogram of oriented gradient）作为特征提取的方法,应用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）算法作为分类器进行训练和检测.INRIA测试集上的测试结果表明,相对于采用传统HOG和PHOG特征表示方法,所提出的方法使分类检测正确率有了进一步提高.     

GPS控制测量外业数据质量检核软件及其开发

我国测量规范对GPS测量外业数据质量检验对象是三维坐标分量,而大多用户使用的平差软件（TBC）的检验对象则是水平分量和垂直分量。如何以三维坐标分量方式统计环闭合差并区分同步环及异步环是应用TBC软件必须解决的问题,目前国内尚未发现针对TBC三分量闭合差计算的商业软件。结合港珠澳大桥珠澳口岸人工岛GPS控制网工程实践,给出编制GPS外业观测质量检核软件可行的方法。     

基于自适应神经网络的UUV航速控制仿真研究

针对无人水下航行器(UUV)在水动力参数变化和外界不确定干扰下的航速控制问题,提出一种基于李雅普诺夫方法的自适应神经网络控制算法。引入RBF神经网络来估计建模误差和海流干扰,并设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证了系统的航速误差收敛到零。仿真试验结果表明设计的控制器在航速控制过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性及海流干扰,且控制参数易于调节。