内燃机连杆设计计算的若干理论研究

在对多种连杆大量计算的基础上，总结了连杆设计的经验，指出连杆大端对称于中心线的两侧刚度分布均匀，是保证其应力分布均匀的前提，是连杆合理设计的一个重要原则．文中提出，为了保证精度，连杆计算应采用多体接触模型，并对影响计算精度的各种因素做了分析。讨论了螺栓位置和预紧力应如何选取以及齿形制造误差对强度的影响。     

增力式多向镦锻装置的研制

在通用压机上生产类似全纤维曲轴一类锻件的先进工艺为多向镦锻法。本文设计的新型增力式多向钮锻装置，在锻造接近结束时，可以增大水平锹粗力，其增力效果超过传统的ＲＲ锻造法及ＴＲ锻造法。     

流函数法在减径拔管上限分析中的应用

应用流函数法建立减径拔管的动可容速度场，用上限原理得出减径拔管的上限解，分析了摩擦状态，变形程度及相对壁厚等工艺参数对拉拔载荷的影响，从而得出最佳工艺参数。     

Dynamic Simulation of a Smart Crank and Slider Mechanism

In this paper, a smart crank and slider mechanism is analyzed mostly from a dynamic view. By means of dynamic explicit finite element method, 3D nonlinear structure is simulated. It is proved that the mechanism can effectively accomplish smart movement prescribed. And in order to ensure reciprocal movement with higher frequency, measures should be taken to avoid over heating of parts. Compared with internal energy, kinetic energy of total rigid body is dominating, and Y direction equivalent rigid velocity is much higher than X direction velocity. Equivalent rigid velocity of all parts is consistent with respective movement condition. For both energy and velocity, slider effect is dominating. Three direction equivalent inertia force oscillates. Force amplitude in Y -direction is comparitively the greatest.     

捷达轿车故障排除及原因分析

介绍了捷达轿车的一些故障排除方法并对产生故障的原因进行了分析。     

应用复合梁单元实现钢管混凝土拱桥的极限承载力分析

进行大跨度钢管混凝土拱桥的极限承载力分析,需要综合考虑几何和材料非线性、混凝土收缩和徐变、温度变化等多种因素的影响。本文从固体力学的基本理论出发,建立适于考虑上述诸多因素的复合梁单元,阐述了基于该单元的钢管混疑土拱桥极限承载力分析程序的实现方法,并通过与一个哑铃形截面钢管混凝土组合式拱肋极限承载力试验结果的对比验证了其可行性。     

1-50m钢混结合梁施工过程中的稳定性分析

利用SAP84计算程序和根据设计规范手算相结合 ,对 15 0m钢混结合梁施工过程中开口截面钢梁的稳定性进行分析比较 ,介绍建模及计算过程 ;同时根据计算结果 ,揭示结构的薄弱环节 ,并依此检验为防止结构失稳而采取的结构构造措施     

装配式公路钢桥承载力的有限元分析

指出装配式公路钢桥设计中所采用的简化计算方法的不足,使用大型有限元软件ANSYS对其受力情况和承载力进行了分析,并与简化计算方法作了对比,得出了一些规律性的结论,对实际应用具有指导意义。     

200km/h客货共线单线隧道内接触网设计探讨

通过对遂渝线单线隧道内接触网悬挂的介绍,探讨了以新的设计方式进行速度200 km/h客货共线隧道内接触网平面设计的方法,并通过遂渝线情况的研究,对下一步的设计提出了建议。     

基于支持向量机的可靠性增长费用建模与分析

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法，具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数武器装备可靠性增长费用预测模型，然后对我军某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了预测与分析。结果表明，与一般的回归分析相比，基于支持向量机的回归模型具有很好的预测精度。