融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

基于回归分析的拉延润滑油粘度的计算

润滑油的粘度是润滑油的一个重要性能指标,它随着温度变化而变化.本文通过对拉延油的粘度进行测定,然后采用回归分析,得到了非常显著的非线性回归方程.该方程显示拉延油的运动粘度与温度呈高度显著的指数关系.     

膨胀岩土地层盾构隧道结构力学行为研究

文章在提出膨胀接触压力概念的基础上,采用接触单元对膨胀接触压力和膨胀力的关系进行了研究,得出了膨胀接触压力与膨胀岩土分布、厚度、结构及地层刚度等的关系;同时对膨胀岩土地层中盾构隧道"荷载-结构"模式外荷载及"梁-弹簧"模型的特点进行了分析;并将其分析结果直接应用到成都地铁2号线膨胀岩土地层盾构隧道的结构分析中,得出了盾构隧道在不同膨胀岩土层、膨胀力、埋深和拼装方式条件下的结构内力值,对隧道结构设计起到了指导作用。     

铁路客运专线与公路并行区段柔性防护预留变形空间的研究

为保证高速列车的行车安全,必须建立防止异物入侵的安全防范体系。在铁路客运专线与公路并行区段采用柔性防护时,必须预留一定的变形空间,以保证受到异物冲击后的柔性防护网不侵入铁路建筑限界。通过有限元仿真计算和现场性能试验,准确把握柔性防护网在规定的冲击能量作用下的最大变形数据。仿真和试验结果表明:柔性防护网的最大变形量随着冲击能量的增大而增大,最大变形距离达1.8 m以上。建议设置在铁路客运专线与公路并行区段之间的柔性防护网,其垂直冲击能量设计标准取为:一般区段9.3×104J,加强区段1.7×105J;且柔性防护网预留变形空间的宽度以不小于2.0 m为宜。     

不同沥青混凝土路面结构的大温差温度行为分析

为基于环境因素的大温差地区选择适宜的沥青混凝土路面结构提供理论依据。考虑沥青混合料的感温特性,将路面结构视为层间接触的不连续层状体系,应用ABAQU S的瞬态热分析和热-结构耦合求解技术,对不同基层类型沥青混凝土路面结构在低温大温差作用下的温度场与温度应力响应等温度行为特性进行分析。分析结果表明:采用级配碎石、掺2%水泥的级配碎石以及沥青稳定碎石等柔性基层的沥青混凝土路面结构组合,具有优良的抗环境温度变化作用的性能,是高寒、低温大温差地区值得推荐选用的沥青混凝土路面结构。     

基于壁面加热功率回归模型的车用电子水泵控制策略研究

为了提高车用电子水泵对发动机温度控制效果的稳定性,提出了一种基于温差的PID控制与壁面加热功率回归模型补偿的控制策略.通过对影响发动机当前工况产热量的相关参数进行分析,建立非线性回归模型作为水泵转速的实时补偿值,以改善温度响应延迟的缺点,在AMESim中建立整车和冷却系统模型并进行了仿真验证,结果表明:相比于单一的温差...     

某PHEV车型EMC试验方法、超标分析与解决

应对EMC国家标准GB/T 18387—2017和GB 34660—2017,具体针对某款混合动力汽车电磁兼容超标问题进行分析,通过排除法和对比法,对超标零部件进行具体定位,并提出相关EMC的解决方案,使整车试验通过国标测试,满足开发要求。     

含初始变形船体加筋板有效宽度及剩余极限强度研究

为了评估舰船结构损伤后的剩余强度,对船体加筋板出现初始几何变形后,参与总纵强度的有效宽度和加筋板剩余极限强度进行研究。将加筋板受到垂直于平面压力后的变形,作为其初始几何变形,改变变形的方向和大小,利用有限元软件Ansys对加筋板结构进行线性和非线性分析。定义了板有效宽度计算方法,对不同变形方向和变形幅值时板的有效宽度和加筋板的极限强度进行对比分析,并拟合得到了计算板有效宽度和加筋板极限强度的经验公式。结果表明,初始几何变形会削弱加筋板结构的强度。在对损伤后船体结构强度进行分析和校核时,提出的经验公式可以直接用来计算板的有效宽度和加筋板的极限强度。     

Fault diagnosis of marine diesel engine intake and exhaust system based on dynamic feature fusion北大核心CSCD

[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。     

高速列车监测数据处理及故障诊断

车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。