W钢带补强隧道衬砌缺陷施工技术

以新建铁路贵阳枢纽白云至龙里北联络线龙洞堡机场隧道施工为例,详细介绍了隧道二次衬砌补强缺陷整治的原则、材料要求、方法及措施、施工工艺,重点阐述了嵌W钢带配碳纤维布整治隧道二衬缺陷的方法及工艺,对地下工程病害及缺陷整治可起到借鉴作用,对今后类似地下工程的施工具有一定的参考价值。     

超高速实验车驱动方案设计及优化

研究速度在400-1000km／h的超高速实验车重接式电磁驱动方案,讨论重接式电磁驱动的电路结构和运动方程。在Maxwell3D瞬态场中搭建了驱动系统仿真模型,分析不同初始速度下,三级驱动系统受力特性和加速规律。针对系统运动特性和效率问题,提出驱动电路优化方案,使得发射体运动特性改善、效率提高。仿真结果表明：通过合理分配驱动单元,应用重接式电磁驱动的超高速实验车,可在短时间内被加速达到超高速的目标。     

复合地层盾构机推进速度SVM预测模型研究

在复合地层盾构法隧道施工中,如何提高盾构机推进速度一直是盾构机设计、施工人员研究的重点。以长沙轨道交通1号线五一广场到营盘路隧道工程为研究背景,现场采集盾构机掘进参数,应用SVM,建立了五营区间复合地层盾构机推进速度的预测数学模型,并对模型进行检测,检测结果表明该预测模型对推进速度预测的平均相对误差≤7%,验证了该模型对推进速度预测的有效性。     

城市轻轨槽型梁温度效应及裂缝分析

以城市轻轨槽型梁为研究对象,采用精细化有限元方法研究温度效应及裂缝成因对槽型梁力学性能的影响,结果表明:竖向温度梯度对槽型梁竖向位移、纵向应力、横向应力均有较大影响,设计中不能忽略;系统温差只引起槽型梁变形,不引起应力,横向位移和纵向位移都是随着系统温差的增大而线性增加;普通钢筋可以抑制裂缝的发展,进行非线性分析时,除考虑材料非线性,还必须建立含普通钢筋的精细化模型,在预应力张拉后,锚固端裂缝分布最多,施工时可以在1/8跨径范围内采取补强措施来避免预应力张拉产生的裂缝。     

重型汽车轮胎径向刚度实验研究

为研究重型汽车轮胎径向刚度的非线性特性,选取全钢丝10.00R20子午轮胎分别进行静态和动态实验。实验测试结果表明:轮胎静态径向刚度与轮胎变形量、充气压力之间存在非线性关系;动态径向刚度与轮胎变形量、充气压力和振动频率之间也存在非线性关系;且不同激振频率下轮胎所表现出的迟滞特性有所不同。基于实验数据分别建立了轮胎静态和动态径向刚度的非线性模型,可以反映轮胎变形量、充气压力、振动频率等因素对重型汽车轮胎径向刚度非线性特性的影响,该模型可进一步用于轮胎力学和车辆系统动力学的研究。     

地铁车辆阻尼环车轮服役期关键参数影响分析

为探究地铁车辆阻尼环车轮在服役期声振特性,在半消声室内进行阻尼环车轮自由状态下的声振特性试验研究,结合有限元仿真对试验结果进行分析。研究结果表明:软、硬阻尼材料阻尼环对不同服役时间的车轮减振降噪效果有所差别,对于厚轮缘车轮,硬阻尼材料更好,而对于达到镟修极限的薄轮缘车轮而言,软阻尼材料更好。车轮自身几何尺寸在服役期间有所改变,导致车轮声辐射为增加趋势,而阻尼环的存在将声功率级变化总值控制在0~2 d B之间,表现出在车轮服役周期内具有较好的适用性能。     

乒乓球智能收集车的设计与研究

中国是乒乓球运动强国,为了解决传统的人工捡球效率低下等问题,本文提出了一种利用涡流吸风管进行收集的乒乓球智能收集车设计。该装置轻巧,灵活,智能化,具有较高的实用性和社会收益。     

LNG工作船组铰接状态下的运动分析

考虑到用于水动力分析的一般商业软件不会提供铰接约束单元给用户用于对连接相邻浮体进行铰接运动计算,故采用定义刚度矩阵的方法实现上述分析功能,应用Hydrostar,建立相对于铰接点的刚度矩阵,并将此刚度矩阵转化为相对于各个浮体重心的刚度矩阵,分析三船体铰接状态下的运动特性。通过将Hydrostar的计算结果与AQWA的结果对比验证了此分析方法的可行性。     

一种基于模块的测试系统设计与实现

针对工业现场级控制对实时性要求越来越高的问题,提出一种采用EtherCAT总线的测试系统。论文阐述了系统的结构组成、软件设计及系统所实现的功能。应用结果表明,该测试系统运行稳定可靠,数据丢失率低,实时性好,为现场级以太网高实时性监控的实现提供了可行的解决途径。     

基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题,提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型,提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号;然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优,确定最佳参数组合;最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解,得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并对最佳模态分量信号进行包络分析,识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明,基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率,通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比,可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。