冰击荷载作用下高速车辆-轨道-桥梁系统耦合振动分析

为了探明流冰撞击桥墩对高速车辆-轨道-桥梁耦合系统动力学行为的影响,采用精细化有限元模型模拟了流冰撞击桥墩的过程,计算获得了不同冰排特性下流冰撞击力时程曲线,基于列车-轨道-桥梁动力相互作用理论,以流冰荷载作为外激励,建立了高速车辆-轨道-桥梁-冰击动力学分析模型.以5跨32 m简支梁为例,通过研究不同冰击荷载作用下桥...     

全自动钢带卷绕机控制系统设计

本文主要介绍了钢带卷绕机控制系统的组成和控制原理,该系统利用PLC的高速脉冲输出和计数功能控制伺服电机,实现位置闭环控制,再结合MT500触摸屏,形成友好的人机操作界面。此控制系统经联机调试、实际运行,获得了满意的控制效果。     

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。     

面向汽车企业的特色成人教育

随着中国经济的快速增长,人民生活水平的不断提高,汽车已不再是一种身份的象征,它已作为一种普通的交通工具进入千家万户。面对这种形势,如何为汽车企业培养更多的实用型人才便成为成人教育面临的新课题。结合作者的工作实践,简述了对成人教育的认识,指出要走特色兴校之路,办出贴近汽车企业的成人教育。     

汽车底盘测功机加载滑行测试研究

建立我国基于国际单位制的在用车工况法尾气排放污染物测试系统中底盘测功机加载滑行测试滑行时间的计算公式。依据此公式,给出了准确的恒加载滑行测试和变加载滑行测试的计算滑行时间,对底盘测功机的加载准确度进行判定。     

结构振动模型和刚度矩阵对地震响应影响研究

对平面钢框架算例模型分别采用质点系、双翼鱼刺型和杆系振动模型输入天然和人工地震波进行地震响应时程分析.在分析中,与质点系振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由反弯点法、D值法、非线性静力分析法以及柔度法确定;与双翼鱼刺型振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由双鱼刺法确定;与杆系振动模型相关的结构侧移刚度矩阵由矩阵位移法确定.通过算例讨论了采用上述不同方法确定的结构侧移刚度对结构地震响应影响.     

城市公交车与社会车辆混合流速度模型及交通运行状态分析

为了精确解析城市公交车和社会车辆混合运行的状态,在基本路段车速模型适用性分析的基础上,引入公交车流量、社会车辆流量、公交车比例等参数,建立了改进的混合机动车运行速度模型,分别选取单向二车道和单向三车道路段进行交通试验调查,采用Metrocount 5600气压管式车辆分型系统进行数据采集并用于改进模型的参数标定,并分别建立了2种车型的速度差模型,提出了路段混合车流3种不同交通运行状态的评价方法。研究结果表明：同等车流量情况下,不同公交车比例对社会车辆速度的影响表现为3个显著的变化区间;随着路段饱和度的增加,社会车辆和公交车之间的速度差呈现出从几乎不变、快速缩小到接近于零3个较为明显的运行状态;考虑车流组成中公交车比例的变化可以细化路段车流畅通状态、拥堵形成状态以及拥堵状态的判别。     

城市道路拥挤收费福利影响研究

城市道路拥挤收费虽然使总的社会福利增加,但对不同时间价值出行者的福利影响却不尽相同。以福利经济学为理论基础,以出行的货币成本和时间成本为影响因素,量化分析收费后不同出行者的福利得失。研究发现,在确定拥挤方案后如果能得到交通量的变化量,就可以得到不同选择方案出行者的福利得失。时间价值较低的出行者只有选择公共交通时才能从拥挤收费中受益,而时间价值较高的出行者,选择付费出行使他们获益最大。     

基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。