重载铁路四线高墩连续梁桥的设计

神瓦(神木—瓦塘)铁路冯家川车站大桥为重载铁路四线桥,主桥采用4线(65+100+65)m连续梁,最大墩高85 m.桥上线间距大,上下部结构横向尺寸较大,利用有限元分析软件BSAS,MIDAS/FEA对结构受力进行了计算分析.结果表明:在主梁梁高相同的情况下,采用单箱三室截面能更好地减小主应力,采用单箱双室截面增加腹板厚度对主应力的改善有限;多线桥桥墩横向尺寸较大,空心截面设置纵肋板能很好地提高高墩的局部稳定性;主梁及桥墩各项计算指标均满足规范要求.     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

船舶LNG储槽晃荡热动响应特性分析

储运LNG船舶在航行中受外界环境影响,储槽内LNG液体出现晃荡,以及储槽维护结构的漏热,使得储罐内温度和压力变化,LNG出现相变,导致LNG的耗损及安全隐患。针对在晃荡和外界漏热影响下船舶LNG储槽热质传递过程,利用气-液两相VOF模型,建立了描述LNG储槽热动响应的数学模型,分析了在不同外部漏热、晃荡幅度和储槽内LNG液位高度下,储槽内LNG损耗及其热质传递特性,以及LNG储槽内自由液面波动。随着外部漏热上升,振幅和频率增加,使得LNG气相区压力增加和LNG损耗率增大,并随槽内LNG液位降低时,其增加的幅度相对较大。本文分析结果,可为优化船舶LNG储槽结构和LNG储槽的运行管理提供一定理论指导。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。     

60m客滚船跳板设计及有限元分析

为提高客滚船的装卸能力,以60m客滚船跳板为研究对象,提出了将车辆跳板设计成箱形结构的设计方案。首先,进行跳板结构的设计,确定跳板的基本尺寸和结构;其次,按照《钢质海船入级规范》(2018)的要求,运用有限元分析软件校核跳板的整体强度。计算结果表明:箱形结构的跳板强度满足规范要求,可以装卸800 k N的重车。     

基于灰色关联分析的通用机场安全风险影响因素研究

为了提高我国通用机场的安全管理水平,本文首先收集整理了国内2010～2018年348起通用机场事故/事件,结合我国目前通用机场的运行模式和管理体制,统计分析了影响通用机场的5个一级风险指标和15个二级风险指标,建立了通用机场风险指标体系。然后运用灰色关联分析方法对各级指标进行关联顺序分析,最终得出了典型通用机场安全风险的关键影响因素,根据关键风险因素进行针对性的管控,对通用机场监管及安全运行提供一定的借鉴。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.