强横风下青藏线棚车气动性能研究

采用非结构网格,对强横风下青藏线桥梁上运行的棚车气动性能进行数值模拟,并对部分数值模拟的结果进行风洞实验验证。计算结果表明:实验结果和数值模拟的结果较吻合;在指数风条件下,棚车的气动力随桥梁高度和横风速度的增加而迅速增加;而列车的减速运行,将使棚车所受到的气动力和倾覆力矩降低,有助于棚车安全通过风区桥梁。     

不同对接焊缝布置下舰体结构的疲劳强度和极限承载分析

舰船建造中焊接结构强度对船体结构强度分析有着十分重要的意义.对两种不同对接焊缝布置下的船体结构进行疲劳强度和极限承载能力分析.利用国际焊接学会推荐的焊接结构三维块体单元建模.运用Nastran软件计算拉伸和弯曲两种主要受载形式下的结构应力分布,参考有关规范中的S-N曲线对焊接结构进行热点应力疲劳分析比较.同时运用非线性计算软件ABAQUS分析结构在轴向拉伸和弯曲载荷作用下的极限承载能力.分析表明,舰船总段合拢中采用纵骨与板同一截面的对接形式,其结构性能与传统的纵骨与板交错布置的对接形式相当.     

努力开创都市圈轨道交通协同创新发展新局面

《关于培育发展现代化都市圈的指导意见》(发改规划[2019]328号)、《关于推动都市圈市域(郊)铁路加快发展意见的通知》(国办函[2020]116号)等政策文件的相继发布,使我国都市圈现代化发展进入快车道,与此同时,也为都市圈轨道交通协同发展带来新的机遇.在"十四五"开局之年,统筹干线铁路网、城际铁路网、市域(郊)铁...     

BIM技术在网状吊杆拱桥设计阶段的应用

大半径平曲线网状吊杆拱桥空间关系复杂，仅通过二维图纸进行设计十分困难。在设计阶段利用BIM技术建立全阶段模型进行三维展示，，辅助设计确定吊杆定位、吊杆间距等重要数据，对多专业模型进行碰撞检查，实现了项目可视化、项目质量提升及数字化交付。展现BIM技术在桥梁设计阶段所发挥的作用及价值，可为同类型桥梁的BIM与设计深度融合提供借鉴。     

基于图时空神经网络的多充电站负荷协同预测方法

针对传统充电站负荷预测方法只能实现对单一站点预测的问题，提出一种基于图时空神经网络 （Graph Spatiotemporal Neural Network， GSTNN） 模型的多充电站负荷协同预测方法。定义时空信息图，描述充电站负荷之间的时空关系；构建时空特征提取网络，分别利用图卷积神经网络和门控序列卷积网络提取信息图的空间和时间维度信息，并使用长短期记忆网络 （Long Short Term Memory Networks，LSTM） 挖掘影响负荷预测的外部特征信息；融合提取的所有特征，进行负荷预测。算例结果表明，基于 GSTNN模型的方法能充分考虑时空特征和外部特征的影响，协同多个充电站的负荷数据进行预测，并同时输出各充电站的预测结果，有效提高预测准确度，有助于电网稳定运行。