铜陵长江大桥无砟轨道车线桥动力性能研究

铜陵长江大桥主桥为90 m+240 m+630 m+240 m+90 m的5跨公铁两用连续钢桁梁斜拉桥,大桥下层为设计时速250 km的合福客专双线和时速160km的合庐铜Ⅰ级线路双线共四线铁路.为考察大跨度钢桥上铺设无砟轨道的适应性,针对铜陵长江大桥和桥上无砟轨道初步设计方案进行车线桥动力性能研究.结果表明:铜陵长江大桥在铁路桥面受力较大区域采用正交异性钢箱结构,能显著增强横断面的横向和扭转刚度,使得各跨桥梁的变形曲线较为平缓,梁端局部区域未出现明显的变形差异,且梁端压重有效降低行车条件下的桥面振动加速度,因而具备铺设无砟轨道的刚度条件;从行车安全角度,建议双块式无砟轨道道床板下减振垫层的刚度取0.1 N·mm-3;轴重较大的列车通过时,几乎所有的道床板在边支点附近均发生与桥面脱离的现象,而高速列车通过时,只有中跨跨中附近的道床板在边支点附近出现与桥面脱离的现象,且减振垫层刚度的差异对这种道床板与桥面脱离的现象影响不大.     

我国首次采用的高架车场及综合维修基地一武汉市轨道交通1号线一期工程石乔 口路车场

武汉市轨道交通1号线一期工程的硚口路车场及综合维修基地是我国目前城市轨道交通车场设计中首次采用的高架车场。设计人员在建筑、结构、工艺等的设计中克服了没有相适应的设计规范和用地面积狭小等特殊环境产生的困难,提出了较合理的布局、在列车荷载作用下房屋结构的荷载计算办法、减振降噪措施,以及对车场轨道布置采取的对策。     

基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。      

活塞敲击引起的缸套振动响应对缸套水侧空化的影响研究

为研究活塞侧击引起的缸套振动响应对柴油机缸套水侧空化状况的影响,以某国Ⅵ水冷柴油机为研究对象,结合结构动力学与计算流体力学,对缸套表面振动与其水侧流体动力学行为进行耦合分析.基于柴油机试验台架实测了缸套壁面振动,对应建立了柴油机气缸总成瞬态动力学模型,结合仿真与实测振动响应研究了活塞侧击作用下的缸套振动特性.然后,将瞬态动力学计算结果以动网格的形式输入二维冷却水套模型中进行数值模拟,研究了缸套振动形式、水套厚度和出口压力等因素对空化的影响.结果表明,缸套在活塞侧向力作用下的高频振动与其结构固有模态有关,缸套的高频模态振动和冷却水套厚度对缸套水侧的空化现象影响显著.提高冷却水套出口压力可小幅削减空化强度,而增加水套厚度对缸套水侧空化的抑制作用更为明显.     

北极东北航道夏季海冰冰情与适航性分析

利用经过交叉定标处理后的多源被动微波遥感数据,结合我国"雪龙船"科考船和"永盛轮"商船东北航道航行资料,对北极东北航道夏季的海冰冰情进行分析,探讨东北航道2002～2016年7～10月的适航性.结果表明:多源被动微波遥感数据经过交叉定标处理后,可有效减小其数据间的系统差异,获得一致性更好的长时序卫星观测资料;北极东北航道海冰冰情在逐年减轻,航道适航性愈加良好;航道开通时间窗口集中在8月上旬至10月上旬.北极东北航道中段受海冰影响较大,但海冰影响呈减小趋势,可通航天数不断增加,其中维利基茨基海峡是影响通航的关键区域.北极东北航道夏季海冰冰情与适航性分析可为我国科考船和商船北极安全航行提供参考.     

船用螺旋桨的平衡检验方法

文章从平衡检验的必要性、平衡检验理论、平衡检验方法以及不平衡的处理方法4个方面对船用螺旋桨的静平衡和动平衡检验进行了详细地介绍.为不同类型的螺旋桨应该选择何种方法进行平衡检验提供了参考.     

基于FEM+AML方法的船舶海底门水下辐射噪声预报分析

为了对船舶冷却海水系统水下辐射流噪声情况进行预报,本文以船舶海水冷却系统海水门为对象,采用FEM+AML(有限元和自动匹配层)技术,对不同海水门内部结构对其水下辐射噪声的影响进行对比分析.结果表明海水冷却系统海水门水下流噪声以低频为主,增加导板、增大海水总管入口流通面积等措施可改善海底门内流场,但造成海底门的流噪声辐射声压级增加.     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

大水位变幅水库回水变动区码头通航水流条件研究

针对大水位变幅影响下的水库变动回水区码头前沿通航水流条件问题,以在建的白鹤滩水电站坝址下游白石滩翻坝码头为例,通过二维水动力数值模拟研究方法,对大水位变幅水位进行分级,开展白石滩翻坝码头通航水流条件的影响研究,得出码头最高通航流量与分级水位呈线性的关系：码头前沿水位越高通航水流条件越好,当码头河段水位≥585 m时,在各级流量下码头前沿通航水域水流条件均满足船舶安全停靠和通航的要求,说明码头按照建成后在较高水位期间运行的设计方案是可行的。