驱动轿车市场的未来 汽车动力系统新技术概览(下)

汽车产业是全球支柱性产业之一,其发展动态及未来发展趋势备受关注,尤其是节能减排对新能源汽车的推动,已成为全球性课题。在汽车产业中,新能源动力已处在一个比较紧要的时期,我们所使用的传统能源一般为汽油、柴油这些从石油中提炼出的燃料,而石油属于不可再生资源,且目前地球上的石油资源很有限,为了避免没有可供使用的燃料,人类开始投身开发其它可以循环利用的资源,这些资源统称为新能源。各个国家以及汽车厂家对新能源动力科技投入了很多的精力,或许在不久的将来我们就再也不用纠结于油价了。目前,我们身边轿车的动力系统大致可分为以下七类,现分别予以解读。     

浅埋小净距大断面扩挖隧道爆破方案设计与爆破振动监测

以重庆机场路渝州隧道扩挖工程为研究对象,通过在隧道施工爆破过程中对邻近隧道、地表房屋等建筑物进行振动监测,应用萨道夫斯基经验公式对现场监测数据进行回归分析,确定爆破应力波在泥岩、砂岩中的传播衰减规律,进而控制不同目标、不同间距情况下每次最大起爆药量,以指导后续施工,保证邻近隧道、房屋等建筑物振动速度控制在安全范围内。     

均匀设计法在铅酸蓄电池正板栅合金研究中的应用

介绍了均匀设计软件在铅酸蓄电池正极板栅合金研究课题中的应用。考察了不同配方合金的耐腐蚀性能和析氢电位,将用均匀设计软件拟合得到的两个数学模型进行综合分析,根据回归方程找出了影响合金性能的主要因素及个因素之间的关系,并得到最优全局解,结合工艺条件将配方进行了微调,该配方合金较好地满足了电池的使用要求。     

一种通过粒径替换预测碎石土抗剪强度的方法研究

公路弃渣场碎石土难以通过试验获取抗剪强度,利用平行替换和整体缩小粒径的方法,重制试样,开展直剪试验,并将试验结果与原始碎石土试样的抗剪强度参数进行对比,分析仅利用小试样预测碎石土抗剪强度的可行性.研究表明:当粒径平行替换后重制土试样细粒含量较小时,对重制土进行直剪试验即可较好地预测出原始碎石土的抗剪强度;当粒径平行替换...     

基于现场实测的冻土区公路路基温湿度演变规律及关联性研究

利用传感器对新疆北部某冻土地区公路路基路面的温湿度进行实测研究,探讨最低温度、冻结深度等参数的变化规律,并对温度与湿度的相关性进行分析。研究结果表明:路基路面温度存在周期性变化规律,而变化周期随着深度增加而延长,当深度>140 cm时,温度仅存在年度变化周期;最低温度随着深度的增加而上升,0℃以下持续时间、平均降温速率、平均升温速率均随着深度的增加而减少,平均降温速率与最低温度之间存在抛物线关系,平均升温速率与最低温度之间存在线性关系;当温度跨越0℃时,土中含水率会发生突变,路基土中未冻水含量与负温度绝对值呈半对数关系,且受到初始含水率的影响。     

氢能或成航运业低碳转型重要突破口

随着减排措施逐步加码,绿色能源动力已成为未来的主要发展方向。这时,具备独特优异特性的氢能被推到聚光灯下。2019年12月,在第20届中国国际海事展期间举办的中国船级社(CCS)绿色技术论坛上,由中国船舶集团自主设计研发的我国首艘氢燃料试点船舶设计方案正式对外发布,并获得中国船级社的原理认可(AiP)证书。     

大跨度拱形网架外扩拔杆组接力转换提升施工技术研究

在网架工程施工中,经常会遇到因提升就位空间受限,不能按常规工艺施工的问题。本文针对此问题,以哈尔滨至牡丹江铁路客运专线牡丹江站侧式站房网架工程为例,提出了独脚拔杆群外扩拼装提升施工技术;重点阐述了拔杆结构设计、提升系统的布置、外扩拼装、同步控制及体系转换等关键技术;阐明了该技术在特殊网架施工中的技术特点、应用优势;工程实践表明,该技术方案合理、安全可靠、使用设备简单,施工成本低,对类似工程施工具有借鉴意义。     

氢能源有轨电车开进佛山市

说起最近佛山谁最火?当然要数高明有轨电车。作为世界首条商业运营氢能源有轨电车,它颜值高、性能强、绿色环保,深受广大市民的热烈追捧。正式开通载客运营后,吸引了大批市民前往“打卡”。而对于高明区来说,有轨电车的开通,对解决西江新城与中心城区荷城以及富湾科教园的交通联系难题,优化高明城市交通、改善人居品质,强化西江新城的城市综合中心功能等方面都发挥着重要作用。     

基于人口合成技术的居民出行调查数据扩样

为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6％ 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健.