转K6型转向架交叉杆结构改进

本文针对铁道部提出的延长70 t级新型铁路货车检修期和使用寿命的要求,从现场调研、结构和制造工艺改进、疲劳寿命分析、疲劳试验、运用考验等方面分析了转K6型转向架改进结构交叉杆满足这一要求的可行性。     

超小净距交叉隧道先上后下施工位移响应及结构安全分析

以南龙铁路矮陂隧道下穿先行施工的新埔上隧道工程为背景,运用FLAC3D数值分析软件,模拟分析了超小净距交叉隧道先上后下施工时的位移响应及结构安全问题,并采用现场监测数据对数值计算结果进行了验证。结果表明:计算及实测数据均满足《铁路隧道设计规范》（TB10003-2005）的相关要求。目前该工程已经顺利完工,实践证明,在合理的超前支护及衬砌结构下,先上后下施工的方法是安全可靠的。     

大鼠背外侧索中对侧传入的上行纤维的分布和电生理学特征

在大鼠胸髓下段,用分离细束法研究背外侧索中对侧传入的上行纤维的分布和电生理学特征,发现该类纤维主要分布在背外侧索的背侧浅层,与同侧上行纤维相混杂.主要生理学类型为毛单位、低阈单位和毛-低阈混合单位等.对电刺激感受野的反应,一些单位表现出单突触,低阈值的特点。结果表明大鼠背外侧索中有交叉上行纤维,其分布和外周传入特性与脊颈束相似。     

用于单电感双输出Buck变换器的PCPV控制方案

为减小工作于连续导电模式(continue conduction mode,CCM)的单电感双输出(single-inductor dual-output,SIDO)Buck变换器的输出交叉影响,提出了峰值电流-峰值电压(peak-current and peak-voltage,PCPV)控制方法.分析了PCPV控制...     

一种新的伪并行遗传算法在车间调度中的应用研究

提出了一种改进的伪并行遗传算法(Improved Pseudo-Parallel Genetic A lgorithm,简称IPPGA),将改进遗传算法与SGA伪并行操作(采用并行思想,在同一台机器上完成操作),保证了种群多样性,防止局部早熟收敛;改进算法对部分遗传算子做了改进,采用迭代交叉,多父代产生多子代,让多个染色体中优秀基因段组合产生子代,大大加快收敛速度;设定一个最优个体保存序列库,防止最优解的丢失.采用实际算例进行仿真试验,数据表明改进的伪并行遗传算法(IPPGA)较标准遗传算法(SGA)快速、有效.     

Stereo Matching of Planar Curves Composed of Time Stamped Points

IntroductionMatching features such as points,lines,curvesegments,etc.in stereo images is a key step forscene reconstruction.The curve matching techniquesfor spatial curve segments and planar curve segmentshave been presented.Alibhai and Zucker[1]described…     

农村公路设计的特点和要点

以实际工程为例,分析了农村公路的设计特点,并提出了设计实践的原则与要点,其目的是为相关建设者提供一些理论依据。     

基于协同航路技术的航路资源分配方法研究

为减轻扇区拥挤,科学地利用扇区时隙资源,降低航班延误损失,本文研究了航路资源分配方法,将研究重点放到航路上,并建立了以航班总延误损失最小为目标,以扇区容量为约束的简化数学模型,该模型可以让航空公司灵活、自主地为航班确立优先等级。本文选择航班实际数据进行仿真,并使用优化软件对模型进行求解,算例仿真结果表明,所提方法能够大...     

小净距空间交叉隧道段施工技术研究

针对目前小净距空间交叉隧道开挖扰动大而容易导致既有隧道受到影响的问题,相关实例分析发现,在隧道施工中应对底板较薄弱的地段采用人工辅以机械开挖,同时在爆破作业中应遵循短进尺、弱爆破的原则,参考爆破震动监控量测反馈信息,及时调整爆破方案,以达到控制其对既有建构筑物的影响的目的。     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．