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101.
谭春 《铁路通信信号工程技术》2013,(5):44-45
计算机联锁系统因其应用领域的特殊性,在满足铁路运营需求的同时,必须保证铁路运输的安全。因此对计算机联锁系统的安全性有较严格的要求。广义的信号安全技术包含故障-安全技术、可靠性和易维护性等方面。DS6-60型计算机联锁系统是基于故障-安全技术研发的通过欧标认证的铁路信号安全控制系统。阐述了DS6-60型计算机联锁系统各个环节的主要安全技术应用。 相似文献
102.
钢-混凝土双面组合箱梁日照温度效应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在自然环境下,钢一混凝土双面组合箱梁受一天中日照变化的影响,在梁体内部会产生相应的温度应力和变形。以三跨钢一混凝土双面组合箱梁为研究对象,对组合梁在6:00至18:00日照条件下的温度应力与位移进行计算分析。利用有限元软件ANSYSl0.0建立三跨连续组合箱梁有限元模型,采用间接耦合解法进行热一结构耦合场的运算。得到了温度应力与温度位移的分布规律及时程分析,并对箱梁混凝土底板对温度效应的影响进行探讨。 相似文献
103.
主要介绍应用于深圳地铁3号线正线信号系统中的车-地无线通信系统的结构、组成和原理,并简要描述系统的主要特色,以及系统应用中应注意的问题. 相似文献
104.
问题21 《规范》第14.1.8条“二级负荷宜由双回线路供电;对于电梯及其他距离变电所不超过半个站台有效长度的负荷,可采用双电源单回线路专线供电”,这里“双回线路供电”的具体含义是什么?另外,当仅在车站一端设置一个变电所时,车站另一端出入口处的自动扶梯离变电所较远,若采用双回线路供电则较双电源单回线路专线供电电缆投资大,在这种情况下是否仍然宜采用双回线路供电? 相似文献
105.
《公路》2021,66(8):68-73
针对风积沙边坡稳定性差的问题,在新型水玻璃-酯类浆液性质研究的基础上,采用新型水玻璃-酯类浆液对风积沙边坡进行加固,并通过数值模拟的方法研究新型水玻璃-酯类浆液填充率和加固深度对桥台开挖工况下风积沙边坡稳定性的影响。研究结果表明,天然状态下风积沙边坡安全系数为1.15,滑动面近似平行于坡面。在未对风积沙边坡进行加固时,桥台开挖后风积沙边坡最大水平位移为30.6cm,塑性区通过桥台开挖形成的转角处,安全系数为1.03、低于天然状态下的1.15,说明在未加固的条件下对风积沙边坡进行桥台开挖会极大降低风积沙边坡稳定性。新型水玻璃-酯类浆液填充率和加固深度对桥台开挖状态下风积沙边坡稳定性影响结果表明,随着浆液填充率和加固深度的增加,风积沙边坡安全系数不断增加。 相似文献
106.
为提高钢-混组合梁桥负弯矩区混凝土桥面板的抗裂性并简化现场施工工艺,提出新型钢-混组合梁桥负弯矩区超高性能混凝土(Ultra-high Performance Concrete,UHPC)接缝方案。以湖南省某桥为工程背景,进行1∶2缩尺模型抗弯试验研究;编制截面弯矩-曲率关系MATLAB程序,并与实测值进行对比,验证该程序可用于计算UHPC覆盖下的普通混凝土(NC)中钢筋应力;对现有NC裂缝宽度规范公式进行修正,提出考虑UHPC约束作用的组合梁负弯矩区NC最大裂缝宽度的建议公式;讨论钢-混组合梁桥负弯矩区UHPC湿接缝合理的纵桥向长度,分析UHPC层厚度及层内配筋对抗裂性能的影响。研究结果表明:新型UHPC接缝方案的抗裂性能和抗弯承载能力均满足工程要求,且接缝节点强度高于非接缝区预制部分强度;负弯矩作用下,试件沿梁高的应变较好地满足平截面假定,钢梁与混凝土板及UHPC与NC间的层间滑移量均较小;UHPC裂缝呈现“多而细”的特征,而NC裂缝呈现“少而宽”的特征,预制部分混凝土顶面最先开裂,之后UHPC-NC交界面、UHPC顶面、UHPC覆盖下的NC侧面依次出现裂缝;对于负弯矩区采用UHPC接缝的中小跨径钢-混组合连续梁桥,UHPC层的纵桥向长度宜为20%标准跨径,UHPC层厚度可根据实际工程设计要求确定,增大桥面板内钢筋直径可以提高负弯矩区混凝土的抗裂性能。 相似文献
107.
在军民融合的背景下,重庆齿轮箱有限责任公司探索了将军品的"双归零"要求与8D问题解决法相结合的方法并予以实施,一年多来明显提高了产品质量问题解决能力,推动了公司的技术和管理进步,得到了军民双方顾客的高度认可.本文对两种管理方法进行简介,重点对"双归零"管理要求融入8D问题解决法进行细化研究,并对实际应用情况予以介绍. 相似文献
108.
109.
110.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献