基于形貌优化的舰载电子机柜高刚度优化

由于舰船在运动或者作战时,舰载电子设备会因为振动出现故障,最终导致舰载武器无法工作等问题。通过对舰载电子机柜进行模态分析,基于形貌优化而对舰载电子机柜的刚度进行优化。该优化设计以节点位移为变量,选择第一阶的固有频率为形貌优化的目标函数,对舰载电子机柜做高刚度优化。结果表明:舰载电子机柜在用该方法进行形貌优化之后,舰载电子机柜的刚度明显增强,抗振性能得到显著提高,因而舰载武器系统也能更加可靠。     

一种基于卫星导航的列车初始定位方法研究

在西北环境恶劣地区,线路区间往往较少设置实体应答器,列车在区间重启时需要长距离低速运行.经过实体应答器后才能确定列车位置。针对该问题.本文提出一种基于卫星导航系统和车载电子地图的列车初始定位方法。该方法利用轨道约束算法和概率学方法,设计满足铁路安全标准要求的列车初始定位方法。     

约束对隧道二次衬砌早期温度应力分布的影响

为了解决隧道工程渗水问题,基于某隧道工程,采用MIDAS-GEN对其二次衬砌早期模筑混凝土进行非稳定温度应力场以及周围约束进行研究。研究结果表明:约束可以改变隧道的早期拉应力场的分布,具有外围约束的隧道二次衬砌的拉应力为隧道厚度中间最大,无约束隧道的拉应力为外部最大,约束可以减小隧道外部区域的拉应力,使得远离约束区域的拉应力变大,而无约束隧道的拉应力分布与之相反。根据温度应力分布特点,建议在设计方面适当增大二次衬砌中间与外侧的配筋,在施工方面减小初期支护与二次砌衬之间约束等。     

基于Matlab的后桥辅助驱动系统刚体模态分析及优化

建立了后桥辅助驱动系统的6自由度振动模型,利用Matlab编写了刚体模态和解耦率计算程序,验证了其准确性,最后通过衬套刚度优化了刚体模态分布和解耦率。     

立交线形动态拖动设计的关键技术

对立交线形动态拖动设计的几个关键技术进行论述.分析了缓和曲线计算精度,提出了动态拖动模式设计模型,以及约束满足条件下的非线性方程组的数值解算法.     

油底壳有限元模态分析及实验验证

以EQ491型发动机油底壳为研究对象,通过有限元法得到了油底壳模型的固有频率和振型,运用模态实验技术,验证了有限元模型的合理性。在原始有限元模型的基础上,对油底壳模型进行约束模态分析,验证了油底壳结构的合理性,即油底壳固有频率远大于发动机机体激振频率。     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

基于时间约束的铁路空车调配系统可靠性分析

为弥补现有铁路空车调配系统缺乏空车调配可靠性研究的缺陷,在传统空车调配优化模型的基础上,本文提出了一种新的基于时间约束的空车调配可靠性分析方法。通过深入分析铁路空车调配过程,建立效益最大化目标函数,生成约束条件,以规定时间内的实际到达空车数与需求空车数之比计算出各需求站的空车调配可靠性,再利用各需求站可靠性均值求解空车调配系统的可靠性。最后,使用LINGO软件进行算例分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

某内燃机车司机室声固耦合噪声仿真分析

建立某内燃机车的白车身声固耦合有限元模型,对司机室的结构模态、空腔的声学模态以及声固耦合模态进行了分析计算,并在柴油机安装梁处施加单位激励载荷,对司机室前200 Hz的振动及声场响应进行计算分析.针对声场响应的仿真计算结果对声压的峰值产生的原因进行了详细的分析.结果表明:在91、119、131、143、170、198 Hz处由于司机室壁板共振产生了明显的声压峰值,在116、131、143以及164Hz处由于声固耦合使得声压级骤增,需要在实际操作中对该频域加以控制.     

高桩码头桩基动力损伤识别方法

结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。