密立根油滴实验中平衡电压和下落时间关系的研究

通过分析平衡电压和下落时间的隐函数关系表达式,推导出了两者之间的直接函数表达式和变化关系。同时用数值模拟和实验验证的方法,得到这样的结论：随着下落时间的逐渐增长,平衡电压是逐渐变小的,而且变化率是越来越小。实验过程中油滴质量的减小很好地解释了两者之间的变化关系。剔除掉由于电量减小造成的不合理数据可以提高实验的准确度。     

二层线性规划问题

罚函数方法是数学规划中一种常见且有效的求解方法。用罚函数原理,把二层线性规划（BLP）下层问题的对偶间隙作为惩罚项,将BLP转化为带罚函数子项的有限个线性规划问题。由于BLP的全局最优解可在约束域S的极点上找到,利用线性规划对偶理论,给出了一种求解该二层线性规划的罚函数算法。     

曲线区钢轨双打磨廓形设计方法

为探究货运线路中曲线区段磨耗钢轨的打磨方法对钢轨的服役寿命及列车运行安全的直接影响,针对曲线区段钢轨打磨廓形设计方法开展研究。设计多段圆弧和半径等多参变量的平滑设计方法,构建钢轨廓形描述模型,结合车辆-轨道耦合动力学及轮轨接触分析,设计不同权重系数,建立缓和曲线及恒定半径曲线段的磨耗钢轨打磨廓形的多目标函数,采用优化算法求解并进行对比分析。研究结果表明：与传统单一打磨廓形相比,设计廓形对缓和曲线段和恒定半径曲线段,钢轨材料去除量分别降低了39.02%和20.47%;动力学性能显著提升。在缓和曲线段和恒定半径曲线段的交接处,轮对横移量最高降低了89.45%,过渡更加平缓。轮轨接触几何分布均匀,改善了车辆入弯前后的运行性能和曲线通过性能。轮轨接触斑面积增加,且随轮对横移量变化平缓,最大Mises应力和最大法向接触应力相对于优化前均有明显改善。采用双打磨廓形设计能够有效延长曲线区段钢轨使用寿命。     

二维不可压缩Navier-Stokes方程的新七模类Lorenz方程组的混沌行为

讨论了二维不可压缩Navier-Stokes方程的新七模类Lorenz方程组的动力学行为,证明了该方程组吸引子的存在性,并对其全局稳定性进行了分析和讨论,数值模拟了雷诺数在一定范围内变化时类Lorenz方程组的混沌行为.     

船运木材货物的注意事项

介绍了木材货物在甲板及舱内积载时的注意事项、系固绑扎方法及船舶航行途中应采取的措施,提出一些有益的建议,对木材船的安全运输有一定的帮助。     

基于指数积理论的五轴曲面喷涂后置处理

针对无刀尖点跟随功能(rotated tool center point, RTCP)功能五轴机床在喷涂过程中旋转喷涂头中心点轨迹不可控而产生的多喷与漏喷现象,为了提高复杂曲面的喷涂质量、优化喷涂轨迹,提出了一种五轴曲面喷涂机床的后置处理方法.基于两旋转轴与被喷涂零件在机床坐标系的相对位置关系,采用指数积理论建立五轴联动机床的正向运动学模型.结合工件表面的几何特征、三角函数的周期性、旋转轴运动范围等确定旋转轴的最优角度组合解.利用选择的最优角度组合解求得平动轴的绝对位移量,进而生成能直接运用于喷涂的数控代码,在没有RTCP的帮助下完成喷涂.以典型船舶球鼻艏曲面喷涂为例进行仿真实验,仿真结果表明：该方法可以在没有RTCP功能的机床上实现喷涂轨迹的控制和较好喷涂质量,有效地避免在喷涂过程中产生的多喷与漏喷的现象.     

偏压作用下各向异性深埋软岩隧道的地应力反演

依托云南某新建铁路软岩隧道,开展了软岩隧道开挖扰动下的地应力分布反演研究.反演过程首先依据现有地质勘察资料,确定隧道地应力场受到偏压和各向异性的影响,随后利用有限元进行数值模拟实验,并对二者的参数值进行了标定,初步模拟出隧道断面的地应力场,结合现场少数测点在数值模拟结果的基础上利用MATLAB中的griddata函数插...     

南昌红谷隧道沉管灌砂基础施工技术

以南昌红谷沉管隧道为例,建立物模灌砂试验,实践表明砂水比1∶8～1∶12、水泥熟料掺量6%、灌砂压力控制在0.1～0.15 MPa,砂积盘半径能达到7.5～8 m。综合灌砂量、压力监测、水下探摸、管内测量4种监测方式,并利用全波场无损检测法和冲击映像法相结合的方式进行灌砂过程监测及其充填效果综合评价,得出结论： 中孔以扩散半径达到7.5～8 m及充盈度≥65%为终孔指标,边孔以扩散半径达到7.5～8 m及溢砂与前一孔溢砂融合为终孔指标,进而指导砂泵压力及停泵时间;通过合理配置灌砂设备及选择优质灌砂料,并分析灌砂施工中出现的问题及解决对策,E1-E6管段基础灌砂完成后,管段沉降值均在可控范围内,表明沉管管段灌砂基础质量可靠。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

公路土石方调配优化数学模型的建立和程序设计

线性规划运输平衡问题数学模型应用于公路土石方调配，综合考虑借，弃方单价及和纵向调配运价，以最小费用为目标函数，调配方量为决策变量，调配单位（元／m^3）为价值系数，编制程序完成实现最小费用的优化调配方案，并根据需要统计输各项表格。