公轨两用大跨度斜拉桥纵向减震体系优化

为研究公路与跨座式单轨交通两用钢桁梁斜拉桥的合理减震约束体系,以牛田洋大桥为工程背景,利用ANSYS建立有限元模型,并采用时域显式降维迭代法,在考虑纵向活动支座动力特性基础上分析纵向无约束、弹性索、粘滞阻尼器及速度锁定装置等4种减震体系的结构静动响应和粘滞阻尼器4种墩塔处布设方案的减震效果,优化粘滞阻尼器参数;分析跨座式单轨交通列车制动力及行车振动对粘滞阻尼器参数的影响,计算粘滞阻尼器行程。研究表明:无约束体系地震位移响应最大,弹性索体系塔底弯矩最大,速度锁定装置体系位移最小但塔底弯矩较大,粘滞阻尼器体系塔底弯矩最小,位移响应较小,耗能作用最好;仅主塔处设置粘滞阻尼器时减震费效比最高,主塔及辅助墩均设置阻尼器时减震效果最优;当阻尼系数c=3 500～5 000kN·(m/s)~(-α)和速度指数α=0.3～0.5时减震效果较优;大跨径公轨两用钢桁梁斜拉桥可设计合适的支座静摩擦系数抵抗跨座式单轨交通列车的制动力,粘滞阻尼器参数选取可不考虑列车制动的影响;阻尼器速度指数α宜适当取高值,以减少列车过桥时参与工作;粘滞阻尼器行程需按动、静作用分别考虑。     

流体可压缩性对高速入水载荷的影响研究

火箭助飞鱼雷会遭受入水带来的恶劣跨介质力学环境,本文基于均质平衡流和VOF多相流理论建立气-液-汽三相耦合流动数学模型,并通过嵌套网格技术,实现多相流与6-DOF结构体动力学耦合的高速入水分析,研究气/液相可压缩性对结构体高速入水载荷的影响,并进一步分析不同入水速度（100～300 m/s）和不同横升角（10°,40°）对应的流体可压缩性影响,从而对可压缩性的影响行较全面的分析,研究结果有助于清晰认识高速入水过程流体可压缩性的作用机理,可用于指导相关的降载头型及缩比试验等设计。     

6号对称道岔脱轨机理及影响因素

编组场内使用的主型6号对称道岔发生多起脱轨事故,其安全问题一致未得到有效解决.为探索脱轨原因、提出合理应对措施,首先基于准静态轮轨接触理论分析道岔区轮轨接触特征,进而建立车辆-道岔耦合动力学模型,以车轮动态抬升量为评价指标分析车辆、轨道、道岔结构参数对爬轨性能的影响特性.结果表明:轮缘贴靠尖轨尖端时接触角仅为53°,脱...     

降黏剂对高弹沥青及SMA-13混合料性能的影响研究

为减少高弹改性沥青SMA-13混合料的离析病害,采用降黏剂对沥青进行改性以降低沥青黏度,提高混合料可施工性,并通过室内试验分析其对沥青和沥青混合料路用性能的影响。结果表明,SAK降黏剂效果最佳,可使高弹改性沥青胶浆黏度降低至3 300mPa·s左右;加入2%、3%和4%SAK后,高弹改性沥青的软化点最高上升了8.9℃～14℃,针入度和5℃延度分别最高下降了20～50(0.1mm)和8～17cm;加入2%、3%和4%SAK后,高弹沥青SMA-13的低温弯曲极限应力不断提高,其中3%用量时提高55%,而60℃车辙动稳定度提高了38%,疲劳寿命基本不变。SAK能够在显著降低高弹改性沥青黏度的同时,提高混合料的路用性能,可用于改善混合料可施工性,减少离析病害。     

不同温拌剂对沥青及混合料性能的影响研究

选取自行研发的两种表面活性温拌剂w-1和w-2、有机降黏温拌剂Sasobit,分别按照最佳掺量加入到基质沥青中制备不同类型温拌沥青和温拌沥青混合料,通过一系列室内试验分析不同类型温拌剂对沥青及混合料性能的影响以及降温效果。研究结果表明:w-1和w-2温拌沥青的针入度、软化点和延度变化非常微小,w-1和w-2对沥青性能影响不大;Sasobit温拌沥青针入度大幅降低,软化点大幅度升高,延度减小,Sasobit能够改善沥青的高温性能,但同时也会对低温抗裂性产生不利影响;3种温拌剂对沥青的老化性能、沥青与集料的黏附性影响甚微;3种温拌沥青混合料的压实温度均有大幅度降低,在目标空隙率为4%时,降温幅度为12～18℃;3种温拌剂对沥青混合料的路用性能均有一定负面影响,但仍满足技术要求。     

基于改进的Faster R-CNN船舶目标检测算法

为了提高船舶目标的检测率和效率,提出了一种改进的基于区域的快速卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)船舶目标检测方法。采用图像降尺度方法,旨在增强船舶图像的有用信息;采用场景窄化方法将目标区域定位网络和Faster R-CNN卷积神经网络构建成一个层级窄化网络,旨在降低目标检测搜索尺度,从而提高Faster R-CNN的计算速度;研究具有主题窄化功能的Faster R-CNN,选择纹理特征和空间差异特征作为窄化子网络,旨在实现主网与子网间深度协作的功能,优化网络参数。试验结果表明:该方法在提高Faster R-CNN算法检测精度的同时,显著地缩短了检测时间。     

基于非线性降维IC特征的实车电池SOH估计EI北大核心CSCD

基于实车电池复杂的运行数据,本文使用增量容量分析方法提取IC峰特征作为电池充电片段的有效特征,使用t-SNE非线性降维方法处理IC峰特征,消除多维特征冗余性,以解决实车数据难以提取可靠特征的问题。另外构建支持向量回归模型,实现对电池健康状态的估计。结果表明,本文使用的增量容量曲线峰特征能有效表征电池健康状态衰退变化;对实车数据的平滑、降噪方法可以较好地提升训练数据质量;基于t-SNE降维特征的SVR模型提升了对电池健康状态的估计精度,保证了有限样本数据集上实现准确估计。     

漳州市中心城区内河水系水环境改善技术研究

在城市更新及双碳背景下，老城区水环境的改善与提升是目前各城市亟待解决的难题。以漳州市中心城区内河水系水环境治理为例，从河流生态系统的角度结合模型分析论述水体污染的根本原因和实质，提出改善水环境与提升水生态功能的方案建议，为项目的实施提供科学依据，也为城市整体水环境的提升提供参考。通过技术方案的应用与实施，使得水污染得到有效控制，黑臭水体得到治理，改善水环境，修复流域生态属性，助力减污降碳协同增效的实施，带来良好的生态环境及经济效益。     

基于KECA和MBA-NARX的多阶段间歇过程质量预测

间歇过程产品质量与过程特性或过程反应原理密切相关，为解决其过程数据呈现的多阶段性、时序性和动态性的问题，提出一种基于带外源输入的非线性自回归（NARX）神经网络进行多阶段质量预测.首先，对间歇过程数据进行K均值（K-means）聚类阶段划分和核熵成分分析（KECA）数据降维，保证输入数据阶段特征的同时提升后续预测过程的效率；然后，在各阶段内构造NARX预测模型，利用改进蝙蝠算法（MBA）优化网络的隐含层节点数，实现间歇过程在线质量预测；最后，利用青霉素仿真实验数据验证所提方法的有效性.研究结果表明：NARX神经网络开环模式具有较好的预测效果，核熵成分分析的数据降维方式更有利于后续的质量预测研究；MBA对于网络隐含层节点数的优化效率高、稳定性好，阶段划分可以一定程度上提高间歇过程的预测性能，提出的多阶段质量预测模型预测性能较高，均方根误差和平均绝对百分比误差分别达到0.02和1.20%.     

城市轨道交通车站客流承载力研究

在城市轨道交通近期建设规划工作中，需要对重点枢纽或片区近期所需的轨道交通线路和车站数量开展研究并决策线路是否纳入近期建设，为此有必要对城市轨道交通车站客流的合理承载力进行研究。本文首先研究全国已运营的客流量排名靠前的换乘枢纽车站以及已经达到饱和状态而采取限流措施的非换乘车站的实际客流数据，给出各类车站实际运营的承载能力，分析乘客进站各个步骤的理论通行能力以及限制车站客流承载力的瓶颈点。据此提出非换乘站和换乘车站合理的客流承载力的建议值，并提出提升车站客流承载力的建议措施。