基于频率法对钢箱提篮拱桥吊杆索力测试研究

根据钢箱提篮拱桥的吊杆振动特性,基于频率法基本理论,推导出考虑抗弯刚度但不体现抗弯刚度的索力计算公式.阐述了索力动测仪基本原理,研究了两端连接件体积或者自重较大的边吊杆计算长度取包含连接件的全长和去除连接件后的索长时引起的相对油泵标定误差,对比分析工程实例中采用索力动测仪、油压千斤顶法、改进的频率法实测结果误差.结果 ...     

旅居车9 kW燃油驻车加热系统的降噪措施

针对旅居车9 kW燃油驻车加热系统噪声开展降噪研究。9 kW燃油驻车加热器取暖性能良好,但噪声性能较差,基于噪声-振动-声振粗糙度测试手段和消声理论,提出了4种降噪方案。结果表明：优化排气消声器扩张比和容积的组合方案效果最佳,车内噪声可有效改善5.5 dB,改善后噪声满足旅居车内部噪声控制要求（≤55 dB）,可以实现燃油驻车加热器取暖性能和噪声性能的平衡。     

基于互联网的在线测试课促进大学英语自主学习的实践研究

对华北电力大学采用互联网在线英语测试课的手段促进大学英语自主学习的可行性进行了跟踪调查与研究,证明这一教学手段可以帮助解决监控和促进学生自主上机学习的问题,有助于反馈教学信息和指导教学方向,从而保证教学质量和学生的自学效果.     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

基于预测滑转率的转矩分配策略研究

为解决后轮双电机驱动电动汽车的动态非线性转矩分配问题,提出一种预测并优化输出的分配策略。基于车辆动力学计算转矩输出,使用粒子群优化(PSO)算法及路面检测系统修正输出转矩,以某型后驱双轮毂电机样车为基础,设计优化分配算法,通过CarSim搭建整车联合仿真模型验证算法的性能,并以整车控制器为基础对设计的算法进行硬件在环测试。测试结果表明,提出的动态转矩分配策略可以根据实际工况分配驱动轮的转矩,降低驱动轮滑转率,提高整车的驾驶性能。     

刹车状况下桥上随机车流动态演化及车-桥耦合振动分析

为实现刹车时桥上多状态车流并行动态演化的高真实度模拟和时变汽车荷载与桥梁运动状态的时时耦合,首先从宏观和微观上丰富随机车流模拟方法,宏观上沿用交通荷载调查数据中的车辆顺序、车辆基本特性等不变量,以车辆间距为服从正态分布的限幅随机变量,形成深度融合交通荷载调查数据和交通流理论的随机车流高真实度仿真方法;微观上对车辆间距随机变量确定的关键状态-阻塞状态,引入加权速度,实现阻塞密度时车流的走走停停动态描述,采用考虑驾驶人状态的概率分布方法确定车辆时距;实现多密度随机车流的高真实度仿真。其次细化刹车过程模拟,建立车流差异化刹车模型：采用顺次对比方法,筛选桥长范围最不利刹车车流;引入停车视距,考虑驾驶人反应,区分头车和跟驰车辆,精细模拟车辆刹车动态过程和刹车车流演化过程,差异化确定各车辆刹车参数;实现桥上多状态车流并行动态演化模拟。第三建立刹车力学模型,并融入至已有正常车流的车-桥耦合系统,构建可考虑刹车状态的分析系统。最后确定桥梁典型响应和分析指标,以一座大跨斜拉桥为例,对多刹车工况下的桥梁响应进行分析。结果表明：桥上刹车状况一般会产生超过正常行驶状况下的桥梁响应,最不利单车道刹车状况下的塔根弯矩甚至达到跑车工况的2.7倍,简单采用规范冲击系数方法很难实现刹车响应的包络;刹车过程中的桥梁响应最值不仅与采取刹车的车辆数目和桥上车辆保有量有关,还受刹车作用与桥梁原响应趋势的顺逆程度控制;桥梁及桥上刹停车辆的总质量和桥上正常行驶的车辆决定桥梁响应时程曲线趋势振幅;典型桥梁响应的总体趋势,与车流密度和刹车车道数相关性较小,不同时段车流会对梁端顺桥向位移和塔根弯矩产生影响。     

石膏质岩隧道新置换衬砌结构受力特征研究

为分析石膏质岩隧道衬砌结构置换施工后的受力特征,依托杜公岭隧道病害处治工程实例,在隧道病害处治施工阶段和运营阶段对6个不同病害现象的典型断面新置换衬砌结构的初期支护变形、初期支护钢架应力、初期支护-围岩接触压力、初期支护-二次衬砌接触压力等进行为期2.5年的现场测试。测试结果表明:在新置换初期支护单独承载的3~5个月时间内,初期支护的变形速率和变形量均较小,其中5个测试断面的拱顶沉降和周边收敛量最大,其分别为6.8,6.4mm;新置换初期支护钢架应力较小并且在二衬浇筑后较短时间就达到稳定状态,其中64处测点(总计72处)应力小于100 MPa;边墙芯样发现石膏、硬石膏成分的断面在二次衬砌浇筑后的26个月内,其边墙或拱顶测点的初期支护-围岩接触压力和初期支护-二次衬砌接触压力仍有明显变化,其中个别测点经过10~20个月才能达到峰值,另有个别测点在3~8个月到达峰值后受干湿交替环境影响会出现变化;综合分析认为,杜公岭隧道衬砌结构主要受到围岩中硬石膏的膨胀作用,石膏的吸水软化作用不明显,其围岩压力具有缓慢发展的特点,新置换二次衬砌承担了主要的围岩压力,新置换初期支护安全性较高;建议石膏质岩地层隧道二次衬砌不宜过早施作或者初期支护与二次衬砌间设置缓冲变形层,以充分发挥初期支护的承载力、减小二次衬砌承担的围岩压力。     

动态

博世研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统睡眠不足、注意力分散、安全带未系等情况都可能会对驾乘人员人身安全造成严重后果。为避免危险驾驶及可能导致的道路交通事故,未来的车辆传感器不仅需要感知外部路况信息,而且需要实时关注驾乘人员状态。为此,博世已经研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统。博世集团董事会成员Harald Kroeger表示:"当车辆能够准确感知驾乘人员状态,驾驶就能变得更加安全和便捷。"该系统预计于2022年投产。届时,欧盟也将把驾驶员疲劳和注意力分散预警等安全驾驶技术作为新车标配。据欧盟委员会估计,到2038年,车辆安全新标准将挽救超过25000人的生命,并避免超140000起严重道路交通事故。实时监测车内状况能从源头上解决自动驾驶车辆的安全问题。例如,在高速公路上,自动驾驶车辆若要将驾驶控制权移交给驾驶员,需确保驾驶员未处于微睡眠、正在阅读报刊或使用智能手机发邮件等状态。     

基于BOTDA光纤传感技术的大体积混凝土温度测试研究

大体积混凝土浇筑后,温度监测是混凝土结构健康监测的一个重要内容。基于布里渊光时域分析技术(BOTDA),开展大体积混凝土温度测试研究。首先阐述BOTDA分布式光纤传感技术测温基本原理;然后介绍温度测试系统;最后结合工程实例,研究该技术在工程中的应用,包括光纤铺设、光纤保护、测试及成果分析,同时采用点式温度传感器测试光缆部分位置的温度,采用精密温度计测试环境温度,并与光缆测试温度对比分析。结果表明:基于布里渊光时域分析的分布式光纤传感技术可用于大体积混凝土分布式温度精确测试。     

汽车产线OTA功能测试研究

基于汽车OTA产线的系统架构,介绍汽车产线OTA测试目的、测试内容及方法等。