斯巴鲁森林人电动转向机异响的处理办法

<正>故障现象:一台斯巴鲁2009MY森林人2.0NA,客户抱怨最近无论在原地或行驶中打转向盘,总会听到"嗒嗒"声,很不舒服。故障诊断:首先进行路试和静态实验,感觉行驶中转动转向盘时会产生异响,在有颠簸路面时稍感明显。然后举升车辆进行底盘检查,着重观察了左右横拉杆、轮毂轴承等运动部位的间隙状态,基本没问题。当转动转向盘时,可以听到总成下部涡轮和齿条啮合部位处有"嗒嗒"声,用听诊器听更为明显。因此可以确认故障就是电动转向机的     

拱架式预切槽施工机械在黄土隧道施工中的应用

隧道预切槽施工技术在国外应用比较广泛,但在我国应用还较少。针对黄土地质专项研制了国内首台拱架式预切槽机,并在黄土隧道进行了施工试验。通过施工试验,掌握设备定位、分区切灌、设备行走、施工作业组织等关键技术,并提出应用改进及优化措施。试验结果表明切槽系统工作状态和设备切削、喷灌功能满足设计及施工试验要求,为预切槽同步切削喷灌一体化研究提供了数据支撑和研究方向。     

堆料机悬臂皮带机打滑原因的分析与处理

堆料机的悬臂皮带机在使用过程中,当悬臂上仰角度达到正常需要工作角度的某一值时,皮带会发生打滑现象,尤其是应用于运送铁矿和采用螺旋张紧或液压张紧装置张紧的悬臂皮带机,更易出现打滑的现象。通过实例分析其打滑机理,并提出解决办法。     

港口工程沙土液化判别方法

沙土液化是场地和地基的地震效应的重要内容,我国港口主要采用基于标准贯入试验的沙土液化判别方法以及静力触探等原位测试方法,而欧美、非洲及东南亚大多采用Seed简化法以及基于概率与统计分析的估计方法。通过多种液化判别方法的分析,论证其合理性,针对不同性质的工程合理运用于水运港口工程抗震作用。     

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。     

基于支持向量机回归树的内燃机振动信号趋势预测

针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。     

加装节能导管的典型散货船自航CFD模拟与节能评估

节能效果的准确预报评估,对于船舶加装水动力节能装置而言非常重要。该文以国际标模JBC为对象,开展典型散货船加装节能导管的CFD计算分析研究：首先,开展了不同湍流模型、不同网格下带与不带节能导管的船模阻力数值计算,并对尾流场模拟结果进行了分析;然后,基于对船模阻力、流场计算结果的分析,选取了标准k-ε 和RNG k-ε 2种湍流模型开展了船模自航的CFD模拟;最后,基于自航模拟结果预报了加装节能导管的节能效果,与模型试验结果相当接近。研究表明,文中的CFD计算方法可以用于肥大型船舶加装节能导管的节能效果预报评估。     

钻探方法对粉细砂标贯试验值的影响

各种钻探方法对粉细砂层原始状态的影响不一,获得的标贯N值有一定差异。冲击钻对粉细砂层原始状态的影响较大,获得的标贯N值与实际相差较大,而回转钻对粉细砂层原始状态的影响较小,获得的标贯N值与实际比较接近。     

基于SVM的地铁闸机检测识别系统研究

在复杂环境下提高地铁闸机智能识别系统的识别率是一项极其困难的工作。针对地铁闸机通行中各种事件的不同情况,提出了一种基于支持向量机的智能识别方法,并设计了基于双CPU控制和红外传感器的智能检测识别系统,通过合理安排红外传感器的位置,获取通行乘客经过闸机通道时的运动序列,结合图像识别等辅助功能,最终判断通行乘客情况。大量样本数据表明,通过SVM的方法使控制系统精度和处理能力得到提高,识别率超过90%,较好地满足了市场需求。     

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。