基于神经网络的汽车结构件低载强化特性确定

提出了一种基于径向基函数神经网络的汽车结构件低载强化特性确定方法。通过足够样本的训练,构造出一个有效的神经网络模型。对于给定的强化载荷和强化次数,应用构造的神经网络模型,可以确定相应的低载强化效果。经过对某汽车前梁和传动系齿轮低载强化特性的试验验证,证实了该神经网络可以准确快捷地预测不同强化载荷和强化次数下结构的强化效果。简化了计算过程,提高了计算精度,为基于低载强化的汽车产品轻量化设计带来了方便。     

基于加快畅通国家高等级航道要求的通航建筑物适应性评价

从畅通国家高等级航道的要求出发，系统梳理了通航建筑物的建设现状特点，提出以通行1 000吨级及以上船舶枢纽比率、通过能力平均利用率为主要指标，以梯级枢纽年通航率、复线通航率等为参考指标，结合其他定性视角，分别评价我国主要干流、支流和长三角国家高等级航道通航建筑物现状适应性。结果表明：目前国家高等级航道通航建筑物通达情况得到了较大改善，但仍存在建设滞后、干流船闸通过能力不足、支流船闸通航标准偏低、服务水平总体不高的问题。建议“十四五”要加快建设步伐，保障国家高等级航道通行能力、服务水平和可靠性，原则上各梯级枢纽应按1 000吨级及以上标准预留复线通航建筑物。