6110柴油机曲轴的三维有限元分析

对6110柴油机整体曲轴建立了符合实际情况的三维模型,进行了三维有限元分析,研究了整体曲轴的应力状态和变形情况,并对曲轴在交变载荷下的疲劳强度进行了校核。对曲轴带飞轮和皮带轮及不带飞轮和皮带轮两种情况下进行了模态分析,并进行了比较。为柴油机曲轴的结构设计提供了有价值的理论依据。     

现代图书馆的数据维护

对数据维护的意义进行简要概述,并提出现代图书馆工作应设立数据维护岗位,其目的是为保证馆藏数据的规范化,依据工作实践总结数据维护内容与方法,对与其他类似工作进行扼要的比较。     

数字化教育人文精神缺失的反思与构建

对数字化教育人文意蕴的缺失进行了阐释,对数字化教育人文意蕴缺失的归因进行了详尽的分析,提出了一些在数字化教育构建中人文精神应注重和遵循的原则。     

Fluent软件在膨胀节设计中的应用

针对Fluent软件流体计算能力应用于膨胀节设计中,介绍了在高温高流速介质下膨胀节温度场分布计算方法.膨胀节内流体介质为750℃的高温介质,且流速高达100 m/s.膨胀节采用双插式内衬结构,借助Fluent软件进行流热耦合计算,得出温度场分布情况.同时,基于Fluent软件对于通过波纹管流体的压降进行模拟,通过CFD...     

船舶航行安全影响因素量化分析

为了保障海上船舶航行安全,采用构建船舶航行安全影响因素鱼骨图,利用模糊层次分析法对环境条件、交通调查中船舶行为基本要素进行量化分析.运用交通模型研究不同自然环境条件下的船舶安全航行方法的特点,对基于海上船舶密度、航迹分布、交通流、交通量和船速分布、船舶到达规律、交通容量、船舶行为、船舶管理等基本要素,进行数学方法的定量...     

基于动态聚类的公路基本路段分割合并方法

公路基本路段划分是实施交通安全精细化管理的基础,划分结果要求具有相似的几何线形及事故统计特征。基于公路线形特征划分的路段单元,叠加动态聚类算法划分的事故特征相近的路段单元,提出包含分割与相交合并的基本路段分割合并方法,进一步以京昆高速北京段为例验证该方法具有可行性及科学性。     

细粒土路基平衡密度状态分析

为掌握细粒土路基的平衡密度状态及其变化原因,统计分析9条高速公路路床顶部的压实度和含水率检测资料,对3条黄泛区高速公路路基的压实度、含水率以及1条高速公路的路基模量进行全断面深度检测,并开展非饱和细粒土的湿化试验和弹性恢复试验。现场实测发现：在役路基除了实测含水率较最佳含水率有0~13.8%的增加外,相应的压实度出现了0~10%的线性衰减;其中,路床区、上路堤以及受水位波动影响较大的路基底部的压实度降低十分明显,而下路堤上部区域压实度基本维持不变甚至有所增大;路基压实度的变化与土的含水率密切相关。非饱和土三轴试验结果表明：土体湿化过程中,吸水导致体积膨胀和压实度衰减;当路床土吸湿至平衡湿度（含水率为18%）时,土体压实度降低5.07%。弹性恢复试验结果表明：压实路基土因变形恢复导致路基密度衰减;低含水率、高压实度和低上覆荷载条件下的弹性恢复较大,压实路床土弹性恢复导致的压实度降低值最大为0.5%;综合湿化和弹性恢复结果来看,两者占黄泛区路床区压实度衰减总量（约7%）的79.6%;此外,路基剪切模量的原位实测值较相同物理状态下的室内重塑土结果平均高出了60.64%,表明运营多年的高速公路路基土具有一定的结构性。因此,既有路基的评价应该同时考虑路基湿度增加、密度降低以及土体结构性等综合因素。     

基于层次分析法的交通运输节能减排示范项目绩效评价研究

交通运输是国家节能减排工作的重点领域,为促进交通运输节能减排技术发展,开展交通运输节能减排示范项目是政府部门一项重要的政策措施。对示范项目进行绩效评价工作能衡量财政资金投入政策实施效果,也是交通运输主管部门非常关注的问题。在交通运输节能减排示范项目绩效评价的逻辑框架下,运用层次分析法建立交通运输节能减排示范项目绩效评价指标体系及权重值,具有较好的实操性,能为开展同类型项目的绩效评价工作提供参考。     

混凝土冻融破坏机理分析及寿命预测

为提高高寒地带混凝土的耐久性,对混凝土的冻融破坏机理进行了分析,并对受到冻融破坏后的混凝土寿命预测方法进行了简介。分析表明,目前混凝土冻融破坏应用比较成熟的理论为静水压理论和渗透压理论,静水压理论和渗透压理论的主要区别就在于未冻水的迁移方向。混凝土抗冻性影响因素主要有水胶比、含气量、粗集料和掺合料。每种影响因素作用的机理不同,但都共同影响着混凝上在冻融环境下的耐久性。既有研究建立的混凝土冻融寿命预测方面还仅停留于理论层面,能够指导工程实践应用的寿命预测模型仍有待进一步研究。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。