钻孔灌注桩悬臂挡墙与泡沫轻质土拓宽路基技术

依托某高速铁路车站路基拓宽项目,研究悬臂式挡墙与泡沫轻质土填料拓宽路基结构变形特征和受力机理,对比新型路基拓宽结构与传统路基拓宽结构的优缺点。运用FLAC3D有限差分软件进行模拟,验证了模型的准确性。研究结果表明:悬臂式挡墙与泡沫轻质土结构拓宽路基后,既有路基与拓宽路基顶面沉降均较小,挡墙墙顶处水平位移最大,墙体发生绕墙底转动;路基结构具有更好的稳定性与承载性能,可广泛推广应用于路基拓宽工程中。     

基于D-S证据理论的柴油机故障检测方法

给出一种基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法,并应用于某型船用柴油机故障检测中。首先,为克服人为因素和系统误差的干扰,在现场采集数据基础上,采用概率统计的方法来构造D-S证据理论的基本概率分配函数;然后,利用D-S证据理论对多传感器采集的信息进行融合;最后,将该方法应用于某型船用柴油机的故障检测中。实验结果表明,利用D-S证据理论解决了该型柴油机故障检测中多传感器信息融合问题,有效避免了人为因素的干扰,克服了单传感器信息的不确定性和片面性,提高了故障检测的准确度和可信度。     

深潜器载人球壳规范设计公式的比较

文章首先简要地介绍了几个船级社现有的关于深潜器载人球壳的规范设计公式,这些公式背后的理论基础要么是经典的屈服破坏或屈曲破坏.然后,应用这些规范公式对国际上现有的几个载人潜水器耐压球壳的设计厚度进行了计算,在计算中统一了输入的设计参数并将这些计算结果进行了比较.比较表明,不同船级社设计公式给出的球壳厚度存在很大差别,绝大多数设计规范计算出的厚度都超过潜水器的实际壳厚.因此,作者认为非常有必要对各船级社的规范设计公式进行更新,最好能像民船共同规范一样给出统一的球壳设计公式.最后,文中对如何建立统一公式的研究过程提出了建议.     

2011年代托纳摩托周之走马观花

在发达国家,摩托车早已成为休闲娱乐的道具,是生活方式的标榜,是个性主张的宣言。自第一台粗陋的摩托车问世起,经过100多年的进化,摩托车已经发展得高度成熟,分化越来越细致,种类越来越丰富,不同个性、不同喜好的骑手都能找到适合自己的车型——激情如火的跑车,特立独行的定制摩托车,招摇张狂的滑胎车,乐山乐水、云游四方的旅行摩托车,威风气派的巡航车,挑战难度的探险摩托车……车如其人,坐驾为骑手亮出了性格的护照!     

北京地铁13号线故障情况下运营方案研究

北京地铁13号线是北京城市轨道交通的第一务地面线路。分析影响列车运行的客观因素和线路特点,介绍针对不同区段线路阻隔而制定的行车组织方案,以在保证安全的前提下最大限度地满足乘客需求．     

舰载C4ISR软件质量指标体系和度量方法的研究

分析了传统度量模型的使用范围,根据舰载C4ISR软件的功能要求和工作环境的特点,提出了舰载C4ISR软件质量的层次指标体系.在该指标体系的基础上,分析了各个层次之间的关系,给出了每个层次指标权重的确定方法和判定矩阵的计算方法,采用基于二次模糊判定的软件质量度量方法来度量舰载C4ISR软件质量,从而为复杂系统软件质量的度量探讨了一种可行的度量方法.     

双SCARA机器人运动模型仿真与控制系统

针对2台SCARA机器人协调运动时的干涉问题,运用D-H法建立双机器人连杆坐标系及其正、逆运动学方程,确定双机器人间的坐标变换关系。运用Robotics toolbox工具箱建立双机器人关节模型,使用蒙特卡罗法求出双机器人协调工作空间,制定双机协调工作任务,编写了PLC程序,并利用C#开发双机器人运动控制上位机,对双机器人避让策略进行设计。运行结果表明：该系统可实时显示双机器人的末端位置,实现有效的避让,运行精度在1 mm以内。     

基于BP神经网络的船闸基坑变形预测方法

船闸基坑开挖改变了地层中的原始应力状态，造成临近地面及临近建筑物产生变形。对基坑临近地面及建筑物变形进行预测，以选择经济合理的支护措施尤为重要。依托实际船闸基坑工程，考虑粘聚力、内摩擦角、弹性模量、基坑深度、放坡坡率以及地下水因素共同作用，采用有限元软件Midas GTS/NX对各因素通过正交设计后的基坑施工工艺组合开展了数值模拟，得到了不同组合下基坑临近地面不同位置处的变形特征。基于BP神经网络理论，建立了滨海地区船闸基坑无支护情况下开挖时临近地面变形的三层结构(7-7-1)神经网络预测模型。利用得到的179组基坑沉降数据对模型进行训练，21组数据对模型进行验证。结果表明，模型能够很好地对滨海地区基坑临近地面沉降进行预测。该方法可为类似工程支护措施设计提供参考。     

基于CFD的商用车挡风玻璃的除霜性能分析

应用CFD仿真方法分析某纯电动客车的除霜效果，采用薄膜除冰模型，考虑冰霜厚度、温度、玻璃前冰层随除霜时间变化情况，对其进行稳态仿真和方案改进，并进行瞬态仿真和实车验证。