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171.
为了研究磁悬浮平台系统中存在的多自由度耦合问题,提出一种利用永磁体之间的被动受力来减少竖直方向上主动控制的设计思路,给出一种混合斥力式磁浮平台的结构设计,该磁悬浮结构的定子由永磁体和电磁线圈共同组成,由永磁体提供主要的悬浮力,电磁线圈提供水平方向的驱动力,以此减少负责主动悬浮的线圈数量,减小线圈功耗及产热. 基于磁荷模型推导出磁标量势满足的拉普拉斯方程,利用分离变量法求出磁标量势的解析表达式,并对浮子在整个磁场中的受力进行精确的计算;充分研究探讨了定子与动子永磁体之间被动悬浮力的稳定区域,简化忽略了竖直方向上力的解耦,建立被控对象的数学模型,并研制了以微控制单元为中心的数字集成控制器,通过试验研究了平台的悬浮性能. 研究结果表明:本文所提出的混合斥力式磁浮平台在悬浮高度23 mm水平范围 ± 4 mm内,能够实现稳定的水平运动,并且浮子在垂直方向的位移变化不超过0.2 mm. 相似文献
172.
173.
通过对抚顺地区白云岩作为沥青混合料粗集料的室内试验研究,验证了抚顺地区的白云岩作为沥青混合料粗集料的可行性。 相似文献
174.
雄安新区是我国贯彻落实新发展理念的创新发展示范区,雄安新区规划纲要提出绿色交通出行比例达到90%,公共交通占机动化出行比例达到80%的交通发展目标。遵循雄安新区公交优先、慢行友好的“绿色出行”指导思想,响应省委省政府关于雄安新区“妙不可言,心向往之,繁华不堵”的交通发展目标,以中交未来科创城为例,对“绿色出行”目标导向下的新区交通规划设计进行研究。围绕“交通有序畅通、街道活力繁华”的核心理念,以“先静后动、先人后车、先快后慢”为原则,从慢行交通、公共交通、静态交通、交通组织和智慧交通五大方面入手,研究提出:(1)净化地面交通、创新支路断面,构建慢行友好的活力街区;(2)“全时空”覆盖、“全过程”衔接,创新极致服务的地面公交;(3)价格调控、巧妙设计,合理引导小汽车交通;(4)支路右进右出、动态信号配时,科学组织干路交通;(5)智能驾驶多元化场景、定制智慧公交学生接送系统,打造智慧交通示范园区等规划创新策略与方案。规划思路突破了传统,是雄安新区绿色出行目标下智慧交通模式的创新与探索,以期为雄安新区其他新区绿色交通系统构建提供规划样板,为雄安新区实现“90/80”绿色出行目标贡献中交智慧。 相似文献
175.
为提高扫路车的吸尘效率,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)技术对反吹式吸嘴流场进行计算,分析结构参数对吸尘效果的影响规律,并结合气固两相流动模型对优化后模型的吸尘效率进行计算.研究表明:吸尘口的直径不大于反吹式吸嘴宽度的 0.47 倍、倾角不大于105时,分别增大吸尘口直径和倾斜角度,均可提高吸尘效率;反吹式吸嘴近地面气流速度大且方向紧贴地面,不存在气流外泄造成的二次污染;车速由 5 km/h 提高到15 km/h 时,总除尘效率下降了27%,其中 45 m 粒径颗粒的分级除尘效率下降了 9%,152 m 粒径颗粒的分级除尘效率下降了 33%. 相似文献
176.
177.
识别城市轨道交通站点高峰时段,对合理分配站内管理资源、制定乘客限流和错峰出行方案,从而缓解线路站点的高峰拥挤现象等具有重要作用。在现有多数城市的实践和研究中,主要依据人工经验确定全网或单条线路固定长度的高峰时段,但随着城市轨道网络规模和客流的增长,该方法难以体现不同站点和线路高峰时段的差异性,为车站开展精细化运营管理带来了挑战。针对城市轨道交通网络中的每个站点,本文基于以5 min为单元的进出站连续客流数据,提出了一种基于有序样本聚类的站点级差异化高峰时段识别方法。根据识别结果,进一步定义高峰时段时间窗最大客流、峰左(右)客流比和高峰时段长度三个指标,将网络中的站点高峰分为无高峰、微弱高峰、明显高峰三类。最后,以上海轨道交通18条运营线路5个工作日的客流数据为例,验证了方法的有效性。分析结果表明:(1)所提出方法可同时辨识出高峰时段的开始时刻和结束时刻,无须预先确定高峰时段长度,并且针对高峰时段的特点,使用定制化聚类参数,能够识别全网各站点差异化高峰时段;(2)同一条线路中站点距市中心越远,其进站早高峰时段开始越早,验证了辨识差异化高峰时段的必要性。 相似文献
178.
随着城市建设工程的持续增加,城市地下空间开发和市政设施建设产生的交叉也越来越多,许多基坑工程会在周边市政道路已经建成的条件下进行施工,基坑施工对既有市政道路产生一定的沉降影响,市政道路产生附加变形和附加应力降低了沥青路面的疲劳寿命。针对宁波市某基坑工程施工对近接市政道路的影响为工程背景,基于Plaxis数值模拟平台采用考虑小刚度的土体硬化本构模型,分析基坑的施工和简化的交通荷载对市政道路的受力变形的影响。在此基础上,采用蒙特卡洛法和数值模拟结果对道路结构层厚度进行随机选取,以沉降量为控制指标计算出疲劳寿命对该市政道路结构层给出了优化结果。 相似文献
179.
180.
交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型. 相似文献