GPS控制网约束平差时对起算数据精度的判别方法

布设GPS控制网时,要和本地原有坐标系的控制点联测,这会用到GPS控制网的约束平差,而约束平差往往会出现改正数较大、约束效果不理想的情况。本文在多年工作实践中分析出产生这种情况的几个原因, 提出了用组合法与尝试法对起算数据精度进行判别的方法,能较快地发现起算数据相对精度较低的点,快速进行 GPS网平差。     

用于汽车动力学实时仿真的悬架建模方法的研究

针对汽车动力学实时仿真的要求提出一种新的悬架建模方法—复合约束隔离解耦建模方法。将悬架系统视为连接车身和车轮之间的无质量复合约束,基于这个概念建立的悬架系统模型,由于实现有质量刚体的相互隔离及代数方程与微分方程的解耦,提高了模型求解效率。应用该方法建立的悬架模型,由于是面向结构的模型,因而可较为准确地描述悬架动态特性,同时由于求解效率的提高又能够满足仿真实时性的要求。     

车用儿童约束装置建模与仿真分析

文章使用多刚体系统动力学软件MADYMO对某类型CRS进行仿真分析,并通过台车试验验证所建模型的正确性,利用该模型对CRS的设计参数进行灵敏度分析,找出影响CRS安全性能的2个敏感参数,在材料特性和结构尺寸允许的范围内进行了改进,改进后模型的安全性能有了一定提高。为该类型CRS的改进提供参考,同时也为新型CRS的研制提供理论依据。     

遗传算法在带频率约束的车体结构优化设计中的应用

采用遗传算法,对带频率约束的车体结构进行优化设计,实现了铁路客车车体结构静态设计和动态设计的统一。     

基于周期运行图的京津城际铁路列车开行方案研究

城际铁路的客流性质、承担的运输任务以及提供给旅客的服务水平都与铁路既有线有所不同。制定城际铁路旅客列车开行方案，应考虑采用具有规律性强、使用灵活、能力利用率高、方便旅客出行等诸多优点的以周期运行图为特征的运输组织模式。本文研究基于周期运行图的旅客列车开行方案，同时考虑铁路运输企业运营的收益、旅客的总等待时间等具体需求，特别考虑到客流的不确定性，建立了包含3个具体目标的机会约束模型。并以京津城际铁路为背景，利用该模型计算得到列车的开行方案。结果表明，该模型较之单目标模型和确定性模型更能合理反映实际情况。     

编组站调度计划随机机会约束规划模型及算法研究

运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。     

屈曲约束支撑在大型铁路站房中的应用

为适应铁路运能的不断扩大,铁道部新建多座大型铁路站房如天津西站站房、上海虹桥站站房、沈阳南站站房等。这些大型站房多为铁路旅客综合枢纽,具有层数多、结构体系复杂等特点。屈曲约束支撑具有耗能能力好、充分发挥钢材性能以及高效调节结构刚度分布的优点,在大型站房结构上使用屈曲约束支撑,可有效地对其刚度及抗震性能进行调控。讨论屈曲约束支撑在大型站房中的运用优势,列举了其在上海虹桥站的应用,着重对正在设计的沈阳南站进行了屈曲约束支撑方案的可行性分析。     

应用COSMOSWorks进行静强度分析

由于计算机有限元分析技术的采用,机械设计制造技术有了极大的发展。本文针对设备在使用中出现起重设备镐头侧板下安装孔变形的问题,运用有限元分析软件cosmosworks对实例进行分析.找出问题所在,并采取有效措施,解决产生的问题。     

计及牵引负荷不确定性的同相供电系统随机优化运行策略

为克服列车高速行驶中取流波动性而加剧的同相供电系统安全高效运行的不确定性,建立包括牵引变压器、潮流控制器、储能元件的同相供电系统数学模型。以牵引负荷功率为随机变量,形成刻画运行不确定性的潮流机会约束条件;以电压不平衡补偿、系统安全运行边界为确定性约束,计及混合储能服役性能退化影响,以牵引变电所电费成本和储能元件老化成本组成的日运行成本最小为优化目标,以潮流控制器控制方案和混合储能充放电策略为决策变量,建立同相供电系统随机优化运行模型,并将该模型转化为混合整数线性规划模型进行求解。算例分析结果表明：提出的优化运行策略在不确定性条件下可有效降低运行成本约13%,且混合储能循环寿命提高了约3 a。     

大阻尼多自由度非线性振动系统渐近解一非自治系统

本文提出的近法有效地解决了有限大限大阻尼二自由度非自治系统ｘｉ＋２ｎｉｘｉ＋ωｉ＾２ｘｉ＝ｇｉ（ｔ）＋ｅｆｉ（ｘｉ，ｘ１，ｘ２，ｘ２，ｔ）（ｉ＋１，２）问题。