带频率约束的车体结构组合优化设计系统

利用遗传算法对代码进行优化操作的特点,研究适应轨道车辆车体结构的优化方法.以重量最轻为目标,离散的截面和板厚为设计变量,应力、指定位移和自振频率为约束,实现了集多种变量、多类约束于一身的组合优化设计,并编制了铁道车辆车体结构专用优化设计系统.     

几种通讯方式在计算机联锁中的应用

主要讨论以太网通讯、串口通讯、现场总线通讯等几种通讯方式在铁路计算机联锁系统中的应用,介绍几种通讯方式的各自特点,并讨论今后铁路计算机联锁系统通讯的发展方向.     

构建TMIS公共数据平台的基本设想

通过对TMIS中数据查询现状的分析,阐述了其中在数据安全性、查询效率、可管理性等方面存在的问题,提出了整合信息系统查询结构,构建TMIS数据仓库,增加查询数据库平台,按照数据库复制原理,使用数据库实体化视图,统一提供安全高效的共丰查询服务.     

Lifetime Reliability Analysis of Flexural Cracking for Prestressed Concrete Bridge

Time-dependant reliability is analyzed for the flexural cracking of prestressed concrete bridges under service limit state. The limit state function and random variables are derived from Chinese highway bridge design specifications. For deterioration of structural performances, chloride-induced reinforcement corrosion is emphasized. Through integrating first order reliability method (FORM) and time discretized approach, the time-variant reliability is evaluated. For illustrative propose, the reliability of a typical simply supported prestressed concrete beam is exemplified.     

��Ⱥ�㷨�ڶ��������������е�Ӧ��

动车组运用是高速铁路运输组织的关键技术之一.本文结合国内外对高速铁路动车组运用问题的相关研究,根据动车组的运用特点和运用规则,在已知列车运行图的基础上,建立了求解动车组运用问题的整数规划模型.将动车组的接续运行与检修计划制定过程转化为动车组运用网络上具有较多约束条件和目标函数的TSP问题.并借鉴了蚁群算法求解该问题.为优化我国在建和拟建的高速铁路和客运专线的动车组运用及计算机自动编制动车组运用计划提供了有效的求解算法.最后结合武广客运专线运用计算机模拟进行验算,证实了算法的可行性、实用性.     

基于卷积神经网络的路表病害识别与测量

为进一步提高利用二维图像统计路面病害的精度与效率,将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）技术引入了基于图像分析的路面病害识别与测量。首先,将原始图像进行等尺寸分割作为CNN的训练样本。其次,经结构设计、前反馈算法训练及样本测试3个步骤后,建立病害识别模型（CNN1）。用训练完成的CNN1对所有图像进行病害类型识别并将输出结果作为裂缝特征提取模型（CNN2）和坑槽特征提取模型（CNN3）的训练样本。采用相同步骤建立裂缝特征提取和坑槽特征提取模型,完成训练后,运行CNN2,CNN3对路面裂缝与坑槽图像进行特征提取。最后,分析图像分辨率对3个CNN识别和特征提取精度以及效率的影响。结果表明：CNN1可以准确识别多种病害,CNN2的裂缝长度提取的平均误差为4.27%,宽度提取的平均误差为9.37%,裂缝病害严重等级判断准确率为98.99%;CNN3的单张图像中的坑槽个数测量无误差,单个坑槽面积的平均误差为13.43%,坑槽病害等级判定准确率为95.32%,可见CNN具有较高的测量精度;CNN1在使用CPU的情况下测试完成原始图像平均用时为704 ms·幅^-1,CNN2用时为5 376 ms·幅^-1,采用图形处理器加速后CNN1用时为192 ms·幅^-1,CNN2测试平均用时为1 024 ms·幅^-1,可见CNN在图形处理器加速下效率具有显著优势,相比其他方法,在图像分辨率高于70像素时,CNN对路面裂缝与坑槽的识别与测量具有运算高效、结果精准等优势。     

含氮电容碳的制备及其电化学性能研究

以热还原氧化石墨烯,聚丙烯腈为原料,借鉴湿法纺丝原理,并通过预氧化,活化过程,制备了高比表面积,高导电性的聚丙烯腈/石墨烯复合材料.并对其进行电化学测试,结果表明:复合材料电极的比电容明显高于两单体,电流密度为1A/g时,比电容为240F/g;循环5 000次后,容量保持率为91.02%;当电流密度增大为10A/g时,电容保持率为72.2%,展现了较高的循环稳定性和倍率性能.     

紫外光老化条件下密级配沥青混合料合理粉胶比分析

为了研究紫外光老化条件下密级配沥青混合料合理粉胶比,测试了不同粉胶比下的基质沥 青与SBS改性沥青胶浆紫外光老化前后的物理性能和化学组分。通过分析试验结果,可以得出：适量矿粉的掺入可以提高沥青的抗紫外光老化能力,其中基质沥青胶浆在粉胶比为1.0~1.2 时,软化点最小增量为1.6℃,针入度最大变化率为55.00%,延度最大变化率为56.19%;改性沥青胶浆在粉胶比为0.8~1.0时,软化点最小增量为1.2℃,针入度最大变化率为69.62%,延度最大变化率为59.00%,改性沥青胶浆抗紫外光老化能力优于基质沥青胶浆;在两种沥青胶浆的化学组分中,沥青质和胶浆含量均呈先减少后增大的趋势,而改性沥青胶浆中的饱和分和芳香分含量明显高于基质沥青胶浆,其中饱和分含量最大增幅为7.53%,可以根据饱和分含量的变化评价改性沥 青胶浆中SBS改性剂的裂解程度。最后,结合物理性能和四组分分离试验结果得出,在强紫外光 地区,基质沥青胶浆的合理粉胶比为1.0~1.2,改性沥青胶浆的合理粉胶比为0.8~1.0,可为强紫 外光地区沥青混合料的设计提供参考。     

基于Bezier函数的列车特性曲线数据处理方法研究

在列车运行计算领域, 对列车特性曲线数据处理方法的研究一直得不到应有的重视,因此利用插值法求解列车特性数据的方法沿用至今. 本文研究了插值法计算列车特性数据的误差及其影响. 对比分析了Bezier曲线与列车特性曲线特点,得出可用Bezier曲线拟合列车特性曲线,并提出一种基于Bezier函数的列车特性曲线数据求解方法. 该方法是通过人机交互方式,运用Bezier曲线拟合列车特性曲线,该Bezier曲线对应的Bezier函数为列车特性曲线的拟合函数. 用该拟合函数求解列车特性数据,计算速度与精度均明显提高. 最后对CRH3型动车组的牵引特性曲线作了实际拟合,得出的结果令人满意.     

利用遗传算法的结构优化设计

利用遗传算法,首次提出"取刚架截面形状和尺寸规格为设计变量,结构体积为目标函数,求全局最优解"这一优化模型.通过对各个计算环节的研究,确立了可行的计算方法,编制计算程序,并以算例证明该方法的有效性.