基于列车运行多模型的能耗仿真计算

针对目前城市轨道交通系统能耗剧增导致能耗计算量大、计算不够精准的问题,通过考虑电机动态效率,精确计算实际列车侧能耗,并构建基于列车运行单质点和多质点模型的能耗仿真计算模型。首先分析列车牵引传动系统的能量流动过程,建立各部件效率与列车运行状态的关系。然后,结合各部件效率转换,依据两表法推导基于电功率的实际列车能耗计算公式,综合分析影响能耗的因素,进一步提出考虑单质点和多质点列车模型的能耗仿真计算方法。最后,以国内某市域线路的四站三区间为例,验证本文所提能耗模型的准确性。研究结果表明：无论是单质点还是多质点列车运行模型下的运行能耗,与实际运行能耗相比,均能实现 5%以内的偏差;在单质点模型的基础上,多质点模型的运行能耗进一步减小了 1.66%的偏差。本文所提模型可以为列车节能优化提供理论支撑,助力我国绿色经济发展。     

汽车转向非线性平衡点求解新方法及其应用

针对汽车转向非线性稳定性平衡点确定问题,提出了求解汽车转向非线性平衡点的一种新方法。建立了汽车转向非线性2自由度模型,采用简化魔术公式轮胎模型描述非线性轮胎侧向力。给出了转向非线性平衡点的表示,对粒子群算法进行了简要分析,提出了求解转向平衡点的粒子群算法。设计了前轮转角、路面附着系数和车速分别变化的3种行驶条件,对3种行驶条件下的转向非线性平衡点进行了求解。结果表明,粒子群算法可以准确求得汽车转向非线性平衡点,适应值小于设置的10-4的精度。     

被动桩基现场试验研究现状与分析

被动桩受力性状的研究比主动桩复杂,一直是岩土工程关注的重点和难点问题。回顾了国内外被动桩现场试验的研究进展和现状,重点介绍了大面积堆载、桩基码头与岸坡作用、路基桥台填筑引起的被动桩在有无桩顶轴向荷载情况下的中性点位置和下拉荷载的变化,以及群桩的遮拦效应和土拱效应等方面的研究现状。对当前的研究现状进行简评,并对今后的研究方向进行了展望。     

现代管道泄漏检测技术探讨

介绍了始于 2 0世纪 80年代初的现代管道泄漏检测及定位技术 ,它基于管道SCADA系统 ,运用现代分析方法和控制理论 ,通过对所采集的管道运行数据进行处理并结合管道内流体的流动状态而实现泄漏的检测及定位 ,包括质量平衡法、负压波检测法等。随着对检测精度要求的不断提高 ,在现代计算机技术的支持下 ,瞬态模型法具有广阔的应用前景     

双壁钢围堰在水下基础施工中的应用

双壁钢围堰是水下基础施工常用的围水结构。文章以某大桥承台双壁钢围堰施工为例,介绍了双壁钢围堰的设计要点,阐述了双壁钢围堰的施工工艺,并运用MADIS软件建立计算模型对双壁钢围堰进行受力分析,提出了相应的施工注意事项。     

并联发电机组的有功分配差度分析与验证

论述了单台发电机组额定频率整定点和稳态频率调整率对两台发电机组并车后的有功功率分配差度的影响,给出了它们之间的关联算式,实际对两台电动发电机组进行了并车试验,验证了理论分析的正确性.     

浙江路桥大修工程的数字化实践与应用

随着数字化技术在桥梁工程中的快速发展，越来越多的桥梁在设计阶段和施工阶段都有深度运用，但是桥梁大修工程中的应用目前较少^[1-2]。依托浙江路桥大修工程，详细介绍了文物铆钉钢桁架桥大修过程中的数字化应用，如三维模型参数化建立、方案三维动态模拟、三维激光点云扫描、手持式白光扫描等，为以后类似桥梁的修缮提供一定的数字化参考。     

基于智能船厂的三维电子地图开发技术

研究基于智能船厂的三维电子地图开发技术，开发三维电子地图相关组件并实现地图瓦片化、动态加载、位置校准、地图缓存等功能，通过直观的地理实景模拟表现方式快速搭建智能船厂三维电子地图服务，为管理者提供设备、人员和中间产品等信息检索服务，有效提升船厂数字化、智能化、信息化程度，可为构建船厂资源管理和工装管理智能化提供技术支撑，进一步挖掘生产和管理环节潜力，推进船舶行业信息化建设。     

FPSO船体建造工艺与应用

通过对比浮式生产储卸油装置(Floating Production Storage and Offloading,FPSO)与常规船体的不同,对船体主甲板结构提出新要求,同时新增加模块支墩、单点舱等结构.结合FPSO建造技术要求,对船体分段进行有限元分析、合理确定分段缝,对单点舱区域坞墩进行布置设计,并针对单点舱、模块...     

基于稀疏卷积神经网络的车载激光雷达点云语义分割方法

对车载激光雷达扫描得到的点云进行语义分割是保证行车安全、加强驾驶员对周边环境理解的重要手段之一。因为内存限制和大规模点云场景更加稀疏的特点,将传统神经网络的方法直接沿用到车载激光雷达扫描得到的点云场景中的效果不佳。本文中针对大规模点云的稀疏性,利用稀疏卷积神经网络对体素化点云进行特征提取。考虑到逐点处理分支抑制点云数据的密度不一致性导致的信息损失,另外设计了3D-CA和3D-SA模块,使稀疏卷积神经网络更好地提取特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络的方法和将点云投影到平面的方法相比,使用稀疏卷积神经网络对大规模点云进行语义分割,可将平均交并比提升4.1%和3.4%,证明了该方法的有效性。