多柔性因素下轮轨接触动态行为特性的研究

为提高车辆系统振动响应的计算精度,基于刚柔耦合动力学理论,将轮对、构架和轨道均考虑为柔性体,建立了考虑多柔性因素的车辆-轨道耦合动力学模型,对比分析了轮轨间动态作用的振动特性,研究了多柔性因素下的轮轨接触动态性能和运行平稳性能。结果表明:多柔性因素下,车轮振动加速度在垂向上有较大变化,柔性部件的横向运动出现"错位";各项动力学指标均有变化;车体加速度在垂向上最大增幅为36.7%,而横向上却与线路半径有一定的关系;横向上,多柔性因素下车体Sperling指数降低,降幅为9.5%,而垂向上该指数却增高16.6%。     

液压挖掘机多功能铲斗结构设计与仿真分析

以TX210C型液压挖掘机为研究对象,提出一种不更换铲斗仍能进行正铲、反铲和夹持等工作的多功能铲斗结构设计.通过Pro/E和ADAMS软件建立其虚拟样机模型,并在此基础上对工作装置进行了结构设计以及运动学和动力学仿真分析,最终获得了各铰接点处的受力情况和各液压缸力的变化曲线.结果表明:挖掘机工作中的最大挖掘半径、最大挖掘深度和最大挖掘高度的理论尺寸与实际尺寸差别很小,力的变化与实际工作状况相符,可以实现多功能铲斗正反铲之间的转换以及物料的夹持动作.     

强化学习算法在高速铁路运营调度中的应用

随着我国高速铁路（简称：高铁）通达范围和行车密度的不断提高,运行计划调整日趋复杂,利用计算机和人工智能等技术手段辅助调度员制定阶段调整计划是高铁智能调度的发展趋势。高铁运行计划调整问题是一个多阶段决策问题,具有决策链长、规模大、约束多等特点,导致传统的强化学习方法 Q学习算法的学习效率低、收敛缓慢。文章提出一种基于Q(λ)学习的高铁运行计划智能调整算法,采用累积式资格迹设计多步奖励更新机制,有效解决稀疏奖励下收敛慢的问题,目标函数设计中充分考虑了股道运用计划,更适合反应行车密度增大时到发线的使用情况。仿真实验表明,Q(λ)学习算法在学习效率、收敛速度和收敛结果上均优于传统的Q学习算法。     

冻结法在兰州地铁红砂岩地层中的应用

结合兰州地铁1号线14工区五里铺至东部市场站区间联络通道冻结法施工实例,分析冻结法施工技术在兰州红砂岩地层中的应用效果,提供了部分施工中获取的技术参数,为后续类似工程提供参考。