车载式电流和电压检测仪的设计与应用

为分析HXN5机车空压机接触器的触头烧损故障,设计开发了车载式电流、电压检测仪.着重阐述了检测仪系统的组成及软件系统,例举了检测仪的实测数据及分析说明.系统经装车考核,性能稳定,运用效果较好.     

HX_N5型内燃机车牵引电机集中通风系统研究

通过对HXN5内燃机车集中通风系统的分析研究及国内外通风机不同执行标准的对标分析,进一步验证了通过改进通风机材料和结构型式,不但可达到提高通风机性能,降低风机功率的目的,而且利于简化机车总体布局,降低机车辅助功率。同时采用FLUENT软件对车架风道进行的流体仿真分析,对管网布局和管道内的流量分配进行优化,从而确保机车整个通风系统的良好匹配性。     

直线电机系统在广州地铁 5 号线的应用

以国际上首次采用大运量等级直线电机运载系统的广州地铁5号线为例,从工程设计、运营客流及运能、牵引能耗等方面进行分析,介绍该工程的创新点及直线电机系统的适应性,以提高大家对大运量直线电机系统的认识,并给出直线电机系统车辆的改进建议。     

小型压气机叶轮五轴铣加工策略及设计考虑

以小型车用J45涡轮增压器压气机叶轮为研究对象,采用五轴铣数控加工技术,研究复杂叶片型面的加工方法,完成对加工过程中的刀路轨迹等加工参数的规划,编制加工程序,加工出的叶轮实物表明所采用的加工方法简单高效,满足使用精度要求。进一步针对加工仿真及实物加工过程中出现的问题和难点,结合压气机叶轮几何设计,在满足气动性能要求前提下通过调整设计参数来改善加工质量,为考虑加工因素的压气机叶轮多学科优化策略提供了依据。     

干磨与湿磨对机械力化学法活化磷矿的影响

采用机械力化学法活化低品位磷矿,考察了球料比20∶1、活化时间和活化方式对机械活化磷矿粉性能的影响.采用化学分析、XRD、SEM和粒度分析的方法证实机械活化磷矿粉结构的变化.结果表明:干磨条件下延长球磨时间至10 min,水溶性磷含量达9.4%,有效磷含量达61.6%,晶粒缺陷和无定型化是磷矿粉活性增加的根本原因.     

盾构法施工在北京地铁5号线的应用

介绍了北京地铁5号线盾构试验段的工程概况,以及所采用盾构机和隧道衬砌管片的主要设计参数,对盾构施工的关键技术进行了论述,包括盾构始发、端头土体加固、衬砌壁后注浆、加压开舱、刀具检查更换、沉降控制等。     

基于5G移动通信技术下的物联网时代探讨

伴随着我国网络信息技术的迅速发展,4G基础上的5G移动信息技术已经逐渐实现,并且在我国社会当中逐渐的在得到普及,5G移动信息技术的发展为我国的社会的发展带来了极大的推动力,目前我国对于物联网的发展给予高度的重视,而5G移动通信技术的实现,对于物联网时代的打造具有极为重要的意义,物联网的建设与发展代表着我国网络信息领域发...     

BNi-2+BNi-5复合钎料钎焊316L不锈钢接头界面组织及分析

为克服单独使用Bni-2钎料真空钎焊不锈钢时存在界面化合物多和母材晶界渗入脆化等缺陷,采用在Bni-2钎料中加入高熔点BNi5钎料的方法对316L不锈钢进行真空钎焊研究,主要研究了6种不同比例复合钎料的高温熔化特征、钎焊接头微观组织和钎缝成分分布等内容.研究结果表明复合钎料加热时出现两个熔化区分别是Bni-2钎料熔化区和Bni-5钎料熔化区,当复合钎料的质量比例为60％Bni-2 40％Bni-5时,钎缝内部为固溶体组织和断续的化合物组织,并且此时钎缝附近母材和钎料成分相互作用减弱,晶界渗透现象明显减少.     

基于机器视觉对交通场景中车辆速度识别研究

通过对YOLOv5机器视觉框架进行二次开发，同时融合DeepSORT追踪算法，实现对桥梁交通车辆时空信息的提取和车辆轨迹的追踪。改进了传统的虚拟线圈法，实现了对车辆速度的测量，避免对传统方法中因检测线圈的像素变化进行阈值的设定，提高了算法的普适性。最后，将算法应用到实际的场景中与测速仪结果进行对比，其中平均误差在1%以内，误差最大值控制在为15%以内。     

Wave spectrum estimation conditioned on machine learning-based output using the wave buoy analogy

In this work, a hybrid approach for wave spectrum estimation is proposed. Fundamentally, the approach is based on the wave buoy analogy, processing ship response measurements, via a framework combining machine learning and a physics-based method dependent on available transfer functions. Specifically, a non-parametric (Bayesian) estimate is obtained of the directional wave spectrum conditioned on integral wave parameters established by a convolutional neural network. The developed method is assessed in a case study considering about two years of data obtained from an in-service container ship. The method produces good results, significantly improved when compared to the initial estimate made without constraints.