氢燃料电池汽车试验体系研究

为了建立氢燃料电池汽车试验验证体系,通过分析氢燃料电池汽车的系统构型、燃料电池发动机系统、车载氢系统技术特点,提出了零部件、系统和整车级试项目,初步构建起燃料电池汽车的试验验证体系,从动力经济性、整车安全、热管理、电子电器、振动与噪声、可靠耐久维度进行分析,梳理出燃料电池汽车试验货架1 618项,其中系统及零部件1330项,整车级288项,针对重点试验项目进行详细阐述。结果表明氢燃料电池汽车试验验证体系对项目开发验证有较强的指导意义。     

高速铁路路基基床结构可靠性研究

铁路路基基床是承受轨道结构和列车荷载的基础，当列车运行速度提高至400+km/h时，增大了基床动应力、动变形、动应变的不确定性。基于《铁路路基设计规范（极限状态法）》（Q/CR 9127—2018），分别建立了基床动应力、动变形、动应变的功能函数；其次基于可靠度的方法，研究400+km/h高速铁路路基的基床参数的合理性。结果表明：基床K 30及动轴重指标对控制基床动变形更为敏感。     

双重不确定下应急物资多式联运可靠路径优化

为按时、可靠地将应急物资运达目的地，综合考虑需求和运输环境的双重不确定性、节点疫情感染风险、成本约束、班期限制和转运能力限制等，构建以可靠度最大为目标的应急物资多式联运可靠路径优化模型。同时针对所求问题的NP-难特点，设计蒙特卡洛自适应遗传算法和模拟退火遗传算法进行求解，并引入优劣解距离法对算例的运行结果进行分析。研究结果表明：蒙特卡洛自适应遗传算法较模拟退火遗传算法在求解质量和求解时间方面更优，在交叉概率为0.80，变异概率为0.08，种群大小为50的最佳参数组合下，得到的优化路径最大可靠度为85%，且求解出来的最优路线均未经过存在疫情感染风险的节点，求解结果较好。参数分析表明：在交叉概率相同的条件下，两种算法的平均运行时间均随着变异概率的降低而减少，随着变异概率的增加而增加；多式联运路径优化的决策会受水铁班期的影响。