直线电机轨道交通系统的地面电阻制动仿真

通过对列车进行的牵引计算、对地面电阻制动的功率确定和地面电阻制动斩波器的设置计算机仿真分析,介绍直线电机驱动城市轨道交通列车起制动频繁,为了减少车载设备,降低列车重量,减少直线电机功率要求,以及地铁隧道内的温升,所以采用地面电阻制动。     

浅谈广州市北二环高速公路破损情况及原因分析

路面病害的作用机理往往呈现多方面综合因素,实践中常以弯沉作为路面承载力的评判标准,却忽略了其他指标的可能性,本文以广州市北二环高速改扩建项目为例,将弯沉与其他指标交叉对比后分析其病害产生原因,为相关工程提供参考.     

Study of automatic designing of line heating technique parameters

1Introduction Lineheatingisashellplateheatprocessingmethod usedinshipbuildingproduction.Itisacomplexand difficulttechnique,mainlyusedindoublebending shellplateforming.Becausetherearemanyinfluence factorsinplateforming,theinfluencedisciplineis hardtopredic…     

大跨人行悬索桥纵横主梁涡振性能研究

为掌握大跨人行悬索桥纵横主梁涡振性能,以国内拟建的一座宽跨比为0.028 4的人行悬索桥为工程背景,对其涡振响应特性及发生机理进行了研究。采用数值方法分析了该主梁涡振响应、流场涡脱演化、风压分布以及涡激振动贡献系数在-3°、0°和3°风攻角下的特性。结果表明,随着风攻角由正转负,主梁竖弯涡振性能变差,其风速锁定区间向低风速区偏移,最大竖弯涡振幅值增大,最不利扭转涡振出现在0°风攻角下。由于主梁下表面多个工字钢纵梁的阻挡作用,导致主梁下部气流旋涡运动状态复杂,其对涡振响应影响显著。脉动风压系数随风攻角的变化规律复杂,主梁上、下表面脉动风压系数极值分别出现在-3°和3°风攻角下。不同风攻角下,主梁上、下表面的涡激振动正贡献系数极值均出现在尾流端且作用范围较大,此为结构竖弯涡振响应的主要贡献区域。     

直线感应电动机直接推力控制及其仿真

介绍了一种与旋转电机模型类似的单边直线感应电动机动态模型,该模型考虑了边端效应对电机参数及性能的影响,这对于习惯使用经典旋转电动机模型的工程技术人员而言是极其方便的。基于该模型,推导出了直接推力控制的磁链观测单元,并在此基础上建立了直接推力控制直线感应电机传动系统的Matlab/Simulink仿真,进行了初步的应用分析。仿真结果与分析结论初步表明该系统在直线感应电动机控制中的可行性及鲁棒性。     

压滤式电解水制氢电解槽极板腐蚀机理的研究

介绍了电解水制氢装置核心部件电解槽的主极板发生腐蚀的现象,研究并分析了极板腐蚀发生的原因,笔者认为主极板腐蚀的机理属于电偶腐蚀 孔蚀,碱液中有害离子是导致腐蚀发生的必要条件。针对主极板腐蚀发生的情况,提出了解决措施。     

相变材料对温拌沥青混合料路用性能及微观机理的影响

为了有效改善公路交通环境,阐述国内外温拌沥青混合料的研究和发展现状,分析温拌沥青混合料的微观机理,重点研究相变材料对温拌沥青混合料路用性能及微观机理的影响,并针对此提出一些有效对策,为相关部门提供参考,同时还可以为我国道路的设计与施工提供参考。     

中国轨道交通轮轨滚动接触疲劳研究进展

系统阐述了轮轨滚动接触疲劳损伤的分类、萌生机理、影响因素、引发后果及常用萌生预测模型等,总结了其复杂性的根源;梳理了中国轨道交通系统近年来发生的各种轮轨滚动接触疲劳的相关研究成果,分别总结了高速铁路、普速铁路和地铁等系统轮轨滚动接触疲劳的基本特征、萌生机理及治理措施等;展示了在局部和连续型滚动接触疲劳研究中,现场跟踪测...     

典型牵引式滑坡数值模拟及治理措施研究

牵引式滑坡是高速公路施工中常见的边坡破坏形式。文章以阳朔至平乐高速公路典型牵引式滑坡为例,对牵引式滑坡的特性进行研究,并结合该滑坡的勘测数据和地形数据,建立滑坡有限元模型进行破坏模式和治理机制分析。结果表明,牵引式滑坡是由于底部坡脚失稳造成对上部土体支撑力不足,进而引起中上部结构失稳下滑,在实际工程中可采用加固坡脚、增加坡脚抗滑力的方式进行治理。     

基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。