基于车辆自动定位数据的有轨电车运行效率分析与应用

结合有轨电车线路的现有车辆自动定位数据,分析有轨电车运行效率及其相关影响因素。其中,影响因素从站台、路段、交叉口3个方面进行考虑。定性分析了不同站台型式、站台位置、交叉口类型的属性特征,并量化不同路段的路段长度、所包含的交叉口个数,同时考虑了交叉口控制策略对有轨电车运行时间的影响。以某已运营的有轨电车线路为例,通过建立多元线性回归模型,从不同层面探究不同因素对已运营有轨电车线路运行效率的影响。最后用模型对有轨电车新建线路的运行效率进行预测,并提出建议。     

含初始变形船体加筋板有效宽度及剩余极限强度研究

为了评估舰船结构损伤后的剩余强度,对船体加筋板出现初始几何变形后,参与总纵强度的有效宽度和加筋板剩余极限强度进行研究。将加筋板受到垂直于平面压力后的变形,作为其初始几何变形,改变变形的方向和大小,利用有限元软件Ansys对加筋板结构进行线性和非线性分析。定义了板有效宽度计算方法,对不同变形方向和变形幅值时板的有效宽度和加筋板的极限强度进行对比分析,并拟合得到了计算板有效宽度和加筋板极限强度的经验公式。结果表明,初始几何变形会削弱加筋板结构的强度。在对损伤后船体结构强度进行分析和校核时,提出的经验公式可以直接用来计算板的有效宽度和加筋板的极限强度。     

海洋核动力平台全频段舱室噪声预报与降噪方案研究

随着新规范对船舶及海上工作平台提出了更高要求，舱室噪声的控制及优化设计越来越受到人们的关注。本文首先对全频段舱室噪声预报软件——VA One软件统计能量分析理论及软件概况进行了阐述，其次应用该软件对海洋核动力平台进行几何建模与仿真计算。通过对舱室仿真计算结果与标准指标要求的对比分析，在设计阶段提出了海洋核动力平台舱室空气噪声综合治理降噪方案，该措施可以缩短建造周期、降低制造成本，提高海洋核动力平台的舒适性与安全性，具有十分重要的经济效益和社会效益。     

全球FPSO船型开发领域核心技术的演化分析

以国内外专利数据为分析对象,采用专利计量分析的技术方法深入研究浮式生产储油卸油装置(FPSO)开发技术的演化态势,对FPSO船型开发领域的核心专利进行分析,总结出FPSO船型开发的发展路线.结果表明:当前FPSO船型开发领域的主要研究方向是旧船改造、新概念FPSO和通用FPSO.旧船改造的技术点主要聚焦于超大型船舶设计;新概念FPSO的技术点主要集中于浮体形状设计、上部甲板大型化和刚性立管作业问题;通用FPSO的技术点主要侧重于标准化船壳设计、模块化FPSO设计和FPSO一体化建造,未来企业可考虑在模块化FPSO的上甲板承载与布局、管线布置、生活区布置、减摇和抑制垂荡问题上进行专利布局研究.     

建筑工程施工安全氛围的因子结构模型——基于长沙建筑市场的调查

建筑工程施工安全氛围是建筑安全事故有效的事前预测因素,而施工安全氛围因子结构的不一致一直是建筑安全管理专家争论的焦点.以长沙为采样地区,结合专家访谈设计了建筑工程施工安全氛围的测量问卷,综合运用探索性因子分析和验证性因子分析识别并验证了建筑工程施工安全氛围的因子结构模型,基于该因子结构模型评价了长沙地区的建筑工程施工安全氛围,并结合以往研究成果对该因子结构模型进行讨论.研究结果表明:建筑工程施工安全氛围可用三因子结构模型测度,三因子为项目安全管理承诺、工人安全响应和领班安全承诺;测评发现工人安全响应分值最高,且项目安全管理承诺分值高于领班安全承诺.     

铁道车辆车体焊接结构疲劳强度分析方法与可视化研究

车体是铁道车辆的承载骨架,其强度可靠性对车辆的安全运行有着重要的影响。文章根据焊接结构疲劳失效的特点,基于DVS 1608-2011和DVS 1612-2014等标准的焊接结构疲劳强度分析方法对车体结构进行疲劳强度分析,并在车体结构强度分析结果数据处理中引入结构材料利用率云图,实现结构安全性分析结果的可视化,使车体强度分析的结果更直观和全面。结果表明,该分析方法及可视化手段能直观、准确地反映车体结构的疲劳强度储备情况,保证轻量化设计车体结构的疲劳强度。文章的分析对铁道车辆车体焊接结构设计具有一定的工程指导意义。     

列车制动盘热分析现状与展望

盘形制动是一种广泛应用于轨道列车和汽车的制动方式。在制动过程中制动盘及制动闸瓦会产生大量热量,从而影响制动性能,故对制动盘进行热分析十分必要。基于盘形制动在列车上的运用情况及重要性,介绍了列车制动盘常用材料、制动盘结构型式及相关的热分析研究,并对不同的制动盘热分析方法进行分析比较,最后对列车制动盘热分析的现状及发展方向进行了总结和展望。     

基于列车运行仿真和SVR组合的地铁新线牵引能耗预测方法

新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.