大粒径ATB高温稳定性研究

借鉴国内外沥青混合料设计方法进行大粒径沥青稳定碎石基层配合比设计,根据路基实际情况,通过车辙试验,分析不同温度下不同级配大粒径沥青稳定碎石的高温稳定性,试验结果表明：大粒径沥青稳定碎石具有较好的高温稳定性。     

列车运行视景仿真中雨雪的模拟

在建立降雨、降雪过程数学模型的基础上,设计了实时雨雪粒子系统.介绍了该粒子系统的实现方法,包括粒子属性的定义与更新、粒子生命周期控制等.在该系统中,通过控制粒子的可视区域,模拟隧道或车站对雨雪遮挡效果.用简化的物理模型实时计算粒子的空间位置,用公告牌技术绘制粒子.实际应用结果表明,该粒子系统能够在复杂的列车运行场景中实时地模拟雨雪现象.     

特立尼达湖沥青灰分的试验分析

对TLA灰分和两种对比矿粉的密度、颗粒组成、比表面积、扫描电镜以及X衍射等试验进行分析.分析结果表明,TLA灰分的密度和比表面积明显大于两种对比矿粉的密度和比表面积;TLA灰分的主要成分为硅酸盐火山灰细粉,其粒径最细、分布均匀,表面粗糙、形状不规则,而两种对比矿粉颗粒较粗,分布不均匀,表面光滑、棱角分明.因此,TLA灰分具有很强的吸附作用,对提高TLA改性沥青的性能起着重要的增劲作用.     

SiCp／AlSi7Mg1复合材料的摩擦和磨损特性

研究了在№ 20机油摩擦条件下,采用环状试验块、AlSi7Mg1、10SiCp／AISi7Mg1和25％SiCp／A1Si7Mg1的复合材料滑动摩擦行为．试验结果表明,复合材料无论在低载荷或在高载荷时都比没增强基体具有优异的耐磨性能,两种体积率复合材料的磨损速度是其基体的1／8．应用SEM、EDXA观察摩擦表面以研究其机理．     

地铁交流供电系统无功平衡策略研究——以广州地铁18号线为例

为实现地铁交流供电系统无功平衡,以广州地铁18号线为例根据线路拓扑结构,分析造成无功过剩的原因,计算该线路供电系统的无功水平,考虑线路中无功补偿装置的补偿容量和补偿方式等因素,提出基于枚举法和粒子群算法的供电系统无功补偿方法,给出无功补偿策略。结合地铁18号线的线路数据进行仿真,结果表明,通过以上方法提出的无功补偿策略可使供电系统无功得到较好的平衡。     

基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制研究

提出了一种基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制器参数优化设计方法。针对水下航行器运动参数变化的特性,采用粒子群优化算法收敛速度快、寻优特性好等特点,将其应用到控制器参数的优化设计中。仿真结果表明,利用粒子群优化算法进行优化设计的水下航行器深度控制器具有良好的控制性能。     

基于粒子滤波的无人机侦察图像跟踪算法研究

针对无人机侦察图像跟踪的实时性以及战场环境复杂的特点,研究了在复杂背景下实现对单一目标跟踪,提出了一种基于粒子滤波的快速目标跟踪算法,通过计算机仿真将此方法与传统的目标跟踪方法进行了对比,实验结果表明,该算法能够稳健地跟踪目标,具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

溃坝模拟的光滑粒子流体动力学方法及其粘性特性(英文)

Smoothed particle hydrodynamics (SPH) is a Lagrangian meshless particle method. It is one of the best method for simulating violent free surface flows in fluids and solving large fluid deformations. Dam breaking is a typical example of these problems. The basis of SPH was reviewed, including some techniques for governing equation resolution, such as the stepping method and the boundary handling method. Then numerical results of a dam breaking simulation were discussed, and the benefits of concepts like artificial viscosity and position correction were analyzed in detail. When compared with dam breaking simulated by the volume of fluid (VOF) method, the wave profile generated by SPH had good agreement, but the pressure had only reasonable agreement. Improving pressure results is clearly an important next step for research.     

基于自动深度学习盾构掘进姿态预测与控制

提出了基于自动深度学习（AutoDL）算法和多目标优化算法的结合可实现数据驱动的姿态偏差控制指导,用于盾构掘进姿态的预测与控制,以解决现有盾构掘进姿态预测中所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题,可用于自动精准地预测盾构掘进姿态随着工程进展的动态变化趋势,并针对盾构机施工状态执行多目标优化算法,快速自动搜寻最优策略,实时调整合适的盾构操作参数,减少对于现场操作人员经验和主观判断的依赖。以上海市天然气主干管网崇明岛-长兴岛-浦东新区五号沟LNG站管道工程隧道A线工程为例,展示该算法框架的优越性。研究结果有助于降低深度学习进入盾构智能控制领域的门槛,推动智能盾构发展。     

人工模拟堆石料的颗粒破碎特性分析研究

采用人工模拟堆石料代替天然堆石料进行试验研究,可以对颗粒形状等单一因素对堆石料力学特性和颗粒破碎特性的影响进行更加深入的研究。对人工模拟堆石料三轴试验结果进行了本构模型参数回归分析,统计了不同形状人工模拟堆石料的颗粒破碎情况,进而定量的研究了颗粒形状与颗粒破碎的关系,并就颗粒破碎对堆石体强度和变形的影响进行了探讨。研究表明,邓肯-张本构模型能够对人工模拟堆石料应力应变曲线进行较好的拟合,其模型参数符合天然堆石料的规律;颗粒破碎率与颗粒球度呈现较好的线性关系,并且在不同围压下颗粒破碎率随颗粒球度的变化规律基本一致;随着围压的升高,颗粒破碎逐渐增大并占据主导作用,使堆石体强度降低,变形加大。