酚醛树脂复合材料在轨道交通车辆上的应用

介绍了酚醛树脂复合材料试制的主要原材料、主要设备及仪器、试制流程及测试标准。详细阐述了酚醛树脂复合材料的氧指数、燃烧性能、机械性能、低密度等性能。分析了热压时间、热压温度及生产工艺对酚醛树脂复合材料性能的影响。试验证明,酚醛树脂产品的性能较为优良:热压时间控制在1.1~1.4 h时,复合材料的表面性能良好;热压温度为80~100℃时,可以得到表面质量细腻均匀的复合材料;适当调整生产工艺,可以提高酚醛树脂的产品质量、降低生产成本。     

都市圈视角下佛山市顺德区轨道交通线网规划思考

为深入研究都市圈背景下市辖区轨道交通线网规划方法,在总结国内外同类城市轨道交通发展经验的基础上,以佛山市顺德区为例,提出了1套适用于都市圈市辖区的轨道交通线网规划方法.     

信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型

在充分分析典型四相位交叉口行人二次过街设置前、后的行人流与右转车流冲突的前提下，以行人过街时间占有率和行人群到达分布作为分析指标，利用可插车间隙理论得出行人单向通行和双向通行条件下的右转车通行能力计算公式；根据行人流随机消散和集中消散的不同特征，应用随机分布理论推导出右转车穿越行人流的延误模型；并通过算例对比分析行人二次过街设置前、后右转车通行能力和延误的变化值。结果表明，除了在少数行人流量比较大的情况下， 行人二次过街的设置会小幅度减少右转车的延误；在其他大多数情况下，行人二次过街设置后， 右转车的通行能力将受到限制，延误增大，其中，平均通行能力降低了16.68%，平均延误时间增大 了21%，所以，当右转车交通需求较大时，需同时考虑行人和右转车的交通运行状态，优化设计是否采用行人二次过街，避免右转车超出极限忍耐时间而增大与行人冲突的概率。     

集装箱专用平车加装承载板实现滚装运输技术研究

为弥补应急情况下滚装运输所需平车数量缺口,同时为完善车辆自身应急保障能力,分析集装箱专用平车用于滚装运输需求,针对集装箱专用平车用于滚装运输存在的主要问题,提出在不改变车体结构前提下,通过加装承载板实现滚装运输的解决思路。结合集装箱专用平车结构特点,分析承载板的数量、尺寸、材质,设计承载板由承载面、横支撑架、渡板、斜支腿、受力面、绳拴构成,给出加装改造方法,并通过校核承载能力和研究适运范围,研究加装改造后的集装箱专用平车滚装运输能力,得出改造后的集装箱专用平车可以满足大部分滚装运输货物运输需要。     

混合动力机车冷却间CFD分析及结构优化

以混合动力机车冷却间为研究对象,利用计算流体动力学软件ANSYS-FLUENT对冷却间内部进行仿真分析.研究空气滤清器,通风机和冷却风扇处空气流量以及散热器的通风冷却情况,提出对散热器风扇总成的结构优化方案.经过对比计算结果并分析两种方案可知,改进方案能够在相同条件下达到设计要求,并同时有效降低散热器的温度,缓解初始方案中通风死区的影响以及散热器温度集中的问题.     

地铁车辆空调系统能耗影响因素研究

采用整车热工试验与数值计算相结合的方式研究制冷季各因素对地铁车辆空调系统能耗影响的大小.研究结果表明:在制冷季,车体K值及车门开关对空调系统能耗影响小,车外环境温湿度、载客量、新风量对空调系统能耗影响大,车外有太阳辐射时空调系统的能耗明显大于车外无太阳辐射时.在不考虑车体气密性的前提下,运行速度对空调系统能耗影响很小.     

基于SUMO的大型活动三层级公交疏散保障方案仿真

大型活动客流具有短时集聚与疏散的特点,为保障活动结束后场馆附近公交客流的快速有序疏散,构建三层级公交疏散运保体系,包括公交常规线、专用快线和微循环线.按客流量疏散目的地将其分为城市市内的内散客流量和需前往高铁站、飞机场等对外客运枢纽换乘至其他城市的外散客流量.对内散客流量,采用微循环线将乘客运送到公交常规线站点接驳出行;对外散客流量,采用微循环线将乘客运送到专用快线站点,再运送到对外客运枢纽.基于SUMO仿真平台,选择苏州市奥林匹克体育中心体育馆作为大型活动承办场所,仿真三层级公交保障方案下的客流疏散场景,更直观地说明微循环线的作用及其与公交常规线和专用快线的联动特点.     

基于TEM的玉磨铁路隧道渗漏水状态预测方法研究

瞬变电磁探测结论因高度依赖作业人员的工作经验而具有较高的主观性和偏差性.为了提高瞬变电磁探测结论的准确性与客观性,以在股状地下水的冲刷下极易发生涌突事故的玉磨铁路新平隧道为研究对象,在大量瞬变电磁超前探水试验的基础上,确定视电阻率区间与地下水渗漏水状态的对应关系,同时基于Voxler软件建立80 m×40 m×40 m(长×宽×高)含水体模型,提出了基于瞬变电磁技术的隧道施工渗漏水状态预测方法,实现了对隧道施工渗漏水状态的定量预测,通过实例验证,与现场开挖揭示基本相符,能满足现场安全生产的需要.     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。