新型光纤光栅测量法在系杆拱桥索力监测中的应用

为保证系杆拱桥的安全和正常工作,必须加强桥梁索力监测.由于光纤光栅的优越性,现已成为工程健康监测领域的研究热点,但现有方法尚未成熟,因此研究一种新型光纤光栅索力监测技术,即光纤光栅基座夹具测量法,并将此方法应用在新建的龙苴大桥索力实时监测中.监测结果表明:光纤光栅基座夹具测量法及实施方案的可行性和准确性,检测数据可靠.此方法既可监测实际张拉过程中索力,也可在张拉结束后进行索力持续监测,为系杆拱桥的安全监测起到重要的补充及改进作用.     

薄层环氧沥青混合料抗剪级配优化研究

依托桃夭门大桥钢桥面铺装大修工程实例， 对如何提高薄层环氧沥青混合料抗剪切性能进行了分析研究， 提出 EA-10_S-I中断级配设计方法， 并通过室内混合料抗剪性能试验、 路用性能检测和试验段铺装检测， 优化抗剪级配设计曲线。 研究结果表明优化 EA-10_S-I级配相对于传统 Fuller 密级配沥青混合料有更好的抗剪性能， 而疲劳耐久性则优于 FAC-10_优 级配。     

论岸电技术应用保障及规范管理

本文首先介绍了岸电技术应用背景现状及行业规范推广存在的问题.然后针对低压岸电技术安全、高效、便捷的应用推广规范化,从岸电低压供电制式、岸电电力传输、岸电电力连接接口三方面,进行了问题分析,提出了技术改造和规范管理的建议.     

城市轨道交通车辆门系统传动部件动力学仿真研究

基于多体动力学软件RecurDyn的仿真分析功能,对城市轨道交通门系统传动部件进行了研究.首先搭建了门系统动力学模型,模拟手动关门过程对模型参数进行验证;然后对开关门过程进行仿真,得到门系统运动各阶段丝杆所受扭矩;最后建立螺母副有限元模型,对开关门过程中主要传动零部件的强度进行校核.     

浅谈综合工费对铁路隧道机械化施工经济性影响

为分析研究综合工费对大型机械钻爆法施工概算费用的影响,以3条新建双线铁路隧道项目数据为依托,核算出不同施工模式下的经济指标及工程费用;建立基期综合工费单价理论计算模型,计算出不同施工模式、不同围岩等级条件下新建铁路双线隧道临界综合工费单价。通过与普通钻爆法对比,大型机械钻爆法施工建造费用增长约10%;当基期综合工费高于226. 54元/工日时,大型机械钻爆法施工的经济性得以体现。     

无轴轮缘推进器电机与水力部件耦合优化设计研究

针对目前无轴推进器电机与水力部件设计时多未考虑两者耦合的问题,本文提出两者耦合的优化设计方法.采用多参数非线性优化方法,基于电机和导管螺旋桨设计理论公式,并考虑无轴推进器电机转子的直径等同于螺旋桨内径加上叶梢间隙,以及螺旋桨输出转矩加上间隙的摩擦转矩值作为电机输入转矩的关系,建立了一种新型优化设计模型,通过优化方法进行迭代分析,利用5.5 kW无轴推进器进行方法验证.研究结果表明,所提出的优化方法有效地考虑了无轴推进器电机与水力部件的耦合关系,可对推进器效率进行综合优化.     

舰船加筋板局部强度评估中的总纵应力折减系数研究

舰船加强筋尺寸的合理确定一直是结构设计中的热点问题。本文综合考虑总纵弯曲应力和局部载荷的相互作用,研究加强筋的许用应力折减系数(C_s)的影响因素与合理取值方法。通过分析加强筋的力学模型、对比不同规范中的C_s取值,以及用非线性有限元软件Abaqus计算一系列加筋板模型,拟合C_s曲线并与规范对比,并验证剖面对称性和局部载荷作用方向对C_s取值的影响方式,丰富了舰船局部强度校核方法的技术背景,为板架设计、舰船三维局部校核程序开发提供借鉴。     

Real-Time Fault Diagnosis for Gas Turbine Blade Based on Output-Hidden Feedback Elman Neural Network

In order to remotely monitor and maintain large-scale complex equipment in real time, China Telecom plans to create a total solution that integrates remote data collection, transmission, storage, analysis and prediction. This solution can provide manufacturers with proactive, systematic, integrated operation and maintenance service, and the data analysis and health forecasting are the most important part. This paper conducts health management for the turbine blades. Elman neural network, and improved Elman neural network, i.e., outputhidden feedback (OHF) Elman neural network are studied as the main research methods. The results verify the applicability of OHF Elman neural network.