改进砂的相对密度试验方法的建议

介绍了砂的相对密度试验方法的几点改进意见。     

基于潜在类别模型的出行决策机理异质性研究

传统的离散选择模型是基于随机效用最大化准则构建的,然而考虑到决策者的异质性,不同的群体可能采用不同的决策机理.为此,本文考虑了两种不同的决策机理:随机效用最大化准则和相对优势最大化准则,并采用潜在类别模型来验证出行决策机理异质性的存在.首先,基于SP实验设计收集出行数据;其次,分别构建基于随机效用最大化准则的logit...     

小沙湾黄河特大桥风致抖振时程分析

小沙湾黄河特大桥地处峡管效应较大的风口处,是一座预应力混凝土高墩大跨连续刚构桥.以ANSYS有限元软件为分析平台,建立了该桥的成桥阶段和最大悬臂施工阶段的有限元模型.采用FORTRAN语言编制了基于Geodatis改进型谱表示法的脉动风速模拟程序.根据Dav-enpon准定常理论由模拟风速求得作用于有限元模型节点上的时程抖振力,进而对成桥阶段和最大悬臂施工阶段的风致抖振响应进行时程分析.最后对静阵风荷载和脉动风荷载作用下的结构响应值进行了比较,得到脉动增大系数.     

吃的少跑的快——Mazda2劲翔

高油价时代,经济型轿车在车价、油耗、燃油税等相对优势下成为年轻消费群体的购车首选。Mazda2三厢轿车劲翔作为一款全球新一代战略车型,率先进入中国,充分证明了Mazda对中国经济型轿车市场的重视。劲翔在充分考虑安全与环保的同时,融入并深化了动感的Zoom-Zoom品牌精神,刻画出Mazda下一代产品的未来蓝图。     

细集料相对密度对沥青混合料矿料间隙率的影响研究

采用不同试验方法测定了细集料相对密度,分别计算了相应的矿料合成毛体积相对密度。分析了不同试验方法所测定的细集料相对密度对沥青混合料矿料间隙率(VMA)和有效沥青饱和度(VFA)计算结果的影响。结果表明,细集料相对密度采用毛体积相对密度时,矿料合成毛体积相对密度以及沥青混合料的VMA和VFA的计算结果要比采用表观相对密度时的计算结果显著下降。对某些配合比的沥青混合料,VMA计算结果难以满足现行规范要求。     

Kalman滤波应用于GPS相对导航信息解算方法

舰艇编队航行协同作战,必须精确确定编队成员间的相对位置和方位,即进行相对导航。研究利用GPS伪距信息进行差分,以卫星伪距差分信息作为观测量,以跟踪船相对目标船的位置信息作为状态量,建立相对导航模型,利用卡尔曼滤波解算跟踪船相对目标船的位置信息,从而获得跟踪船相对目标船的距离和方位信息。应用此方法进行实测实验,结果表明测距精度优于0.2 m,方位精度优于5°。     

基于相对灵敏度分析的客车车架轻量化

以某客车车架为研究对象,进行模态分析并与试验模态比较,验证了有限元模型的准确性;进行刚度分析,验证了该车架弯曲刚度和扭转刚度符合设计要求。在此基础上,考虑车架结构件板厚对其低阶模态参数及质量的影响,对主要部件的板厚进行频率灵敏度和质量灵敏度分析。引入相对灵敏度,提取相对灵敏度较大的部件以板厚为设计变量进行优化分析。优化结果表明：车架固有频率降低,同时车架的质量也减少,达到了轻量化的目的。     

深埋高水位山岭隧道支护与衬砌外水压力分析

为保护环境并尽可能降低隧道衬砌结构所承受的水压力,深埋高水位山岭隧道一般采取堵水限排的设计原则。在隧道力学和渗流力学的基础上进行数值分析和模型试验,研究渗流应力耦合作用下支护和衬砌的力学特性。研究结果表明:对于受排水影响明显的山岭隧道,作用于初期支护上的水压力不会随排水条件的改变而发生显著变化。当排水通道从围岩与初期支护的界面转变为初期支护与二次衬砌的界面后,会导致孔隙水压力从初期支护向二次衬砌转移,初期支护产生卸载并朝向围岩变形。隧道有效排水时,二次衬砌承受的水压力可忽略。随着排水系统退化导致排水受阻时,地下水流梯度逐渐下降,有效径向应力逐渐下降,朝向隧道的径向流量减少,且围岩变形减小,二次衬砌上的水压力增大。本研究为深埋高水位山岭隧道的初期支护和二次衬砌的初步设计提供了一个合理的方法,并有助于确定地面、水和支护间的荷载传输机制。     

侧风环境下考虑行车安全的路堤风速场研究

为研究侧风环境下路堤风速场,建立了有限元模型,对不同高度路基风速场进行了仿真分析;现场实测了侧风环境下的路基风速变化规律,验证了仿真结果的正确性。提出了影响行车安全的计算风速区域。结果表明:路基越高局部风速的增强就越大,上风侧路肩和行车道风速增强最明显,对行车安全影响越大。研究结果提供了侧风环境下高大路堤行车安全的理论基础。     

基于RBF神经网络的单塔斜拉桥模型修正

为获得某单塔双索面斜拉桥换索过程中的工作状态,建立了一种联合子结构与径向基神经网络的有限元模型修正新方法.根据模型参数修正理论,通过分析设计参数的相对灵敏度确定需要修正的参数;为满足参数离散性要求,在模型修正过程中引入了子结构方法,并认为每一子结构中的设计参数是不变的.采用径向基(RBF)神经网络作为模型修正优化算法.将子结构与RBF神经网络相结合,从而将有限元模型修正的反问题转化为正问题;同时,对子结构的划分、RBF神经网络构建以及输入输出参数的确定进行了讨论.以某单塔斜拉桥为例,验证了所提的联合模型修正方法.结果表明:计算值与测量值之间的误差,在有限元模型修正前后有很大改善.