大侧偏角下侧偏松弛长度特性的研究

本文在稳态指数统一模型和一阶线性微分方程的基础上，研究了大侧偏角下动态过程中侧偏松弛长度的特性。侧偏松弛长度是由轮胎的侧向弹性决定的。在大侧偏角下，侧偏松弛长度不再是一个常数，而是随着侧向有效滑移率的改变而改变，而且它们之间呈现非线性特性。深入了解侧偏松弛长度的特性对研究轮胎动态特性和建立轮胎动态模型具有重要的作用。     

膨胀土石灰改性后的力学性质的试验研究

介绍对成都膨胀土性粘土用石灰改性后的力学性质。在系统研究原状土的工程性质的基础上，做了不同含水量与不同掺灰量的胀缩、变形、强度等试验。试验结果表明改性土的强度有很大的提高，胀缩性得以改善，同时得出了最佳掺灰量与粘聚力的关系。     

客车车体侧偏原因分析及解决措施

通过对客车车体产生侧偏的原因进行分析，从实际出发，提出了解决客车车体侧偏的措施。     

考虑胎体复杂变形的轮胎非稳态侧偏特性理论模型

本文从肥体的一般变形模式出发，根据胎体的侧向弯曲变形及扭转变形计算出胎面的侧向瞬时变形，从而建立了小幅运动时轮胎非稳态侧偏特性理论模型。考虑胎体的复杂变形之后，模型能真实地反映轮台力学特性和物理实质。     

子午线轮胎侧偏特性的理论模型

通过试验，确定了子午线轮印迹内垂直载荷的分布形式。把子午线轮胎印迹分成３个区域，建立了自由滚动轮胎侧向力和回正力矩的理论模型。应用该理论模型的计算结果，与试验结果具有很好的一致性。     

基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模

把Chebyshev多项式和偏最小二乘法有机地结合起来，提出一种基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模算法。它自动建立一个预测误差较小的基于Chebyshev多项式的多元多项式模型，它的预测效果优于传统多元多项式模型。本文算法是偏最小乘法的推广，也是偏最小二乘法在非线性领域里的应用。     

基于机器学习的超大跨度悬索桥健康状态评估

随着桥梁健康监测系统及其应用的不断完善,采用机器学习进行桥梁健康状态评估成为必要趋势。以超大跨度悬索桥为研究对象,基于桥梁监测数据与机器学习算法,建立了一种以提取结构损伤特征为目标的回归网络,并以峰值系数法和连续小波变换法作为对比,采用密度聚类法对桥梁结构的健康状态进行评估。结果表明:采用改进四分位距法可有效消除监测数据中的异常跳点,回归网络提取的损伤特征与密度聚类法在桥梁健康状态评估中的适用性良好。研究成果为机器学习下的超大跨桥梁健康状态评估提供了理论借鉴和方法参考。     

一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。     

某矮塔单索面斜拉桥荷载试验分析

以跨径组合为(90.5+150+90.5)m的双塔单索面预应力斜拉桥为工程背景,采用桥梁博士3.0、MIDAS/Civil及MIDAS/FEA进行建模计算,以规范和设计文件为依据,计算分析控制截面挠度、应力应变、拉索力变量、主塔塔顶位移、结构动力特性等,并将现场实测值与理论值相比较,对桥梁结构刚度、主塔抗弯刚度、拉索受力和桥梁动力系数等进行评价,评定其承载能力是否满足设计荷载等级要求。