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41.
建立了包含线性与非线性项的车辆传动系统非线性Drive-shaft模型, 应用具有耗散项的拉格朗日方程将非线性Drive-shaft模型转换为当量化的两质量模型, 通过将两端扭转角等效到同一端获得了传动系统的冲击响应方程, 应用Routh-Hurwitz准则分析了冲击响应方程的稳定性, 获得了稳定性参数区间。仿真结果表明: 将非线性阻尼分别设置为0和线性阻尼的1/10、-1/10时, 冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.101 4、0.371 6, 当非线性阻尼为线性阻尼的1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明正的非线性阻尼有利于冲击响应的衰减; 将非线性刚度分别设置为0和线性刚度的1/10、-1/10时, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.178 8、0.115 9, 当非线性刚度为线性刚度的-1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明负的三次方非线性刚度有利于冲击响应的衰减; 在固定非线性刚度为线性刚度的-1/10的基础上, 将代表非线性阻尼的系数分别设置为0.1、0、-0.1, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.078 4、0.114 2、0.231 6。可见, 当代表非线性阻尼的系数设置为0.1时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这表明在传动系统线性刚度及线性阻尼的基础上, 设计负的非线性刚度及正的非线性阻尼可以提升传动系统抵抗冲击的性能。 相似文献
42.
43.
编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。 相似文献
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45.
研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。 相似文献
46.
47.
着重探讨了干预型交通事件影响分析传递函数-噪声模型的一般形式,及其识别、标定与检验的方法,并应用该模型对高速公路隧道内交通事件的交通量的影响进行了分析。 相似文献
48.
散货船舱口盖剩余强度 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对散货船舱口盖极限强度的理论分析,采用了正交各向异性板及刚塑性模型进行了理论上的推导,并对7万t散货船的1号舱的舱口盖(两块对称滚动式),进行了ILL66及IACS URS21(1998年版与上述ILL66的88议定书中载荷的量级相当)的外载荷的比较及线性和非线性的有限元分析。本文所采用的有限元的线性及弹塑性计算对实际的舱口盖进行评估的结果证明,IACS URS21(ILL66的88议定书)的标准比ILL66的标准有所提高。采用非线性有限元法是在初始设计阶段使用的可行方法。这些结果可供规范研制工作参考。 相似文献
49.
郴州互通滑坡稳定性评价及治理设计 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了耒宜高速公路郴州互通Gk256 620-Gk256 830段山体滑坡的形成机理,运用极限平衡原理对滑坡体进行了稳定性计算,根据计算结果提出了边坡治理设计方案,并对该类滑坡工程提出了自己的体会。 相似文献
50.
本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络,第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况,桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元,来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降;第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元,进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15%以内,且稳定性较好,表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。 相似文献