光爆层厚度对光面爆破效果影响的数值分析

采用动力有限元软件ANSYS/LS-DYNA,在周边眼间距E为500 mm时,对不同光爆层厚度W下泥质灰岩中爆炸应力波的传播规律进行数值模拟研究,得到不同光爆层厚度下岩石单元应力、节点振动速度的衰减规律以及与光爆层厚度的关系,分析光爆层厚度对光面爆破效果的影响.研究表明:当W≤400 mm时,巷道围岩受到的扰动强烈,在围岩远区容易产生裂隙,在近区出现超挖现象;当W=700 mm时,因应力波在相邻炮孔间不能有效迭加而无法形成贯通裂缝,由此导致光爆效果不佳而出现欠挖现象.根据本文的研究结果,在巷道爆破掘进中,当周边眼间距为500 mm时,光爆层厚度宜取W=500～600 mm,而炮眼密集度系数为0.8～1.0较合适.     

刚构-连续梁桥船撞桥墩最不利位置及安全性评价

以湘府路湘江大桥(65+5×120+65)m刚构-连续梁桥为工程背景,采用2种方法研究了桥墩在纵横向船舶撞击力作用下的墩身弯矩随船舶撞击高度的变化规律,以确定船撞桥墩的最不利位置。方法一采用简化计算模型进行桥墩弯矩公式推导,方法二采用Midas Civil建立空间有限元仿真全桥模型进行墩身弯矩计算。计算结果表明:有限元仿真全桥模型计算得出的墩身弯矩与简化计算模型推导出的结论是一致的,在船撞力作用下整个桥墩中墩底弯矩最大,且墩底弯矩随着船撞力作用点的升高而增大;简化计算模型中采用了若干简化处理,在进行桥梁船撞安全性评价时宜采用有限元仿真全桥模型计算。本文结果对桥墩设计与船撞安全评价具有一定的指导意义,并在此基础上对此刚构—连续梁桥船撞桥墩安全性进行了评价。     

工程平面控制网置平平差的方法研究

提出一种将秩亏自由网平差和三参数坐标转换相结合的平面控制网平差方法,其特点是在平差过程中控制网整体网形不因上级控制点点位的改变而变化。首先介绍秩亏自由网平差及其精度评定的原理,推导进行控制网三参数坐标转换及对置平后的控制网进行精度评定的数学模型。仿真计算结果证明了对传统边角控制网而言,置平平差较约束平差具有更强的抗原始数据误差的能力,是一种工程平面控制网平差的新方法。     

对地铁应急预案管理的初探

随着大城市轨道交通网络的形成,应对突发事件的快速、准确反应已经关系到全路网运行的安全性和可靠性.正是在这种大背景下,对地铁应急预案编制的出发点、管理流程进行初步的研究.     

轨道车辆大功率IGBT散热器的热设计与试验研究

首先应用传热学理论对肋片散热器进行热阻计算,并采用Icepak软件进行仿真,最后为了验证理论计算和仿真的精度,进行了相关的散热器热阻试验.通过对散热器理论计算、仿真计算与试验结果进行对比研究证明,仿真计算能满足工程精度要求,理论计算经过修正后也能满足工程需要.     

大准铁路TDCS系统升级方案研究

结合大准铁路复线改造工程的进展,对列车调度指挥系统由TDCS升级到CTC的必要性、工程实施模式、具体实施方案、后续的维护管理等进行了深入细致地研究,提出了实现运输生产秩序不受影响,工程实施平稳、无缝过渡的具体实施方案。     

强风区铁路风沙防治工程最大输沙量与携沙风荷载计算方法

针对强风区铁路风沙流灾害防治工程,开展最大输沙量和强风携沙风荷载2个最关键工程计算问题的研究。结合现场踏勘资料与测试数据,分析风向、风力和持续时间3个影响因素对最大输沙量矢量合成与计算的控制影响,基于优势强风流理论,归纳给出信风型、季风型和对流型3种典型工程风型的输沙量计算方法,并且为准确采集沙样数据,专门设计出能随主风向自动转动的野外自动风导向积沙仪。基于现场测试数据,根据相似准则与量纲和谐原理,推导强风区携沙风单位体积沙砾颗粒流体平均飞跃速度计算公式,用于强风区携沙风冲击荷载计算,计算结果符合工程实际,满足工程计算要求。     

基于PumpLinx的鱼雷齿轮泵内部流场及流量特性的仿真分析

为研究转速与流体介质对齿轮泵性能的影响,运用PumpLinx软件对齿轮泵内部流场及其流量进行瞬态仿真分析,并与试验数据进行对比,分析转速与流体介质对齿轮泵内部压力场及输出特性的影响。数值结果表明:齿轮泵平均流量与试验数据吻合较好,入口流量随时间呈锯齿状波动,出口流量则呈波浪状的较小波动,而且流量脉动率随转速的增大而减小;齿轮泵内压力从低压腔呈阶梯状向高压腔过渡,且入口易因超低压而出现空化现象,导致其压力脉动率高于出口。此外,流体介质为水时的流量脉动率略低于油。研究结果为降低鱼雷齿轮泵的振动和噪声等危害提供了理论指导。     

轨道高架桥下基坑开挖的相关措施及研究分析

近年来,越来越多的工程建设与已建轨道的关系越来越密切,施工环境也越来越复杂.以春申湖路快速化改造中元和塘东隧道基坑下穿轨道2号线号线高架为例,通过开挖施工中采取的一系列技术措施(MJS工法、开挖工序安排、应用支撑自动轴力补偿系统、加强监测等),并运用数值模拟软件,建立地上地下整体模型,将结果与过程监控数值对比,确保了轨道交通结构稳定和运营安全,为今后难度大、复杂程度高的城市建设施工提供了很好的借鉴作用.     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。