交通运输部要求进～步做好2010-2011年度防抗海冰工作

为做好2010--2011年度防抗海冰工作,保障冬季海上交通运输安全,2010年12月7日,交通运输部下发《关于做好2010-2011年度防抗海冰工作的通知》．．通知强调各单位要切实加强对防抗海冰工作的组织领导,认真总结去年防抗海冰的工作经验,周密部署,加强督促检查,严格落实各项防范措施.     

宜万铁路齐岳山隧道629高压充水溶腔处理技术

在齐岳山隧道正洞DK363+629掌子面进行超前水平钻探时,揭示出前方存在一个大型腔体,随后实施超前探测,初步判断了腔体形状,对腔体进行了处理。首先对溶腔进行注浆试验,总计注浆1 613 m3,注浆效果不明显,掌子面停止注浆试验;注浆试验失败后,对DK363+629溶腔进行放水试验,放水量为3 000 m3/h,持续放水共计144 h,水量约43万m3,水压持续在0.2 MPa左右,由于受到外界降雨的影响水压持续上扬,证明腔体具有良好的地表联通性和水量补给持续性,为了保证施工安全停止了放水试验。平导贯通后可采用自然流出法排水,并对腔体采取"释能降压"施工。本次泄水总量约63万m3,水压自0.4 MPa降至0.0 MPa,水量稳定在约1 000 m3/h;随后对腔体实施爆破施工,爆破后采用管道引排的方法在不改变原有水流方向和不影响整体地下水系的情况下顺利通过。     

探地雷达在乌鹅隧道地质预报中的应用

文章阐述了探地雷达的预报原理和方法,并以乌鹅隧道工程为背景,通过对该隧道超前地质预报信息的积累,分析了完整岩体、断层破碎带、富水带、含充填物的裂隙发育带的雷达堆积波图,指出了各种雷达图像的特点,为类似工程地质条件下的雷达预报提供参考.     

船舶横摇变参数LSSVM在线预报方法(英文)

为提高船舶横摇运动预报的精度以及实时性,提出一种利用混沌理论和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)在线训练算法的实时在线预报方法。针对预报模型的固定核参数不能适应横摇运动的动态变化而进行自动调节这一问题,设计一种基于LSSVM的变参数在线建模方法。利用三个LSSVM并行建模,将整个预报过程分为初始阶段和若干个预报阶段,并在每个阶段末选出下一个预报阶段的预报LSSVM,同时根据启发式规则为另两个LSSVM设定核参数,它们作为下一阶段的比较LSSVM。对某船横摇运动时间序列进行预报,仿真结果表明,所提变参数LSSVM在线预报方法平均相对均方误差为6.85%,相比于固定参数预报方法具有更好的适应性。     

船艏底部砰击压力概率预报方法研究

在Ochi概率统计方法的基础上探索一种适合于非常规船型船艏底部砰击压力的概率预报方法。该方法在时域中计算船舶在波浪中的运动响应,基于Msc.Dytran计算砰击压力系数,在此基础上采用蒙特卡罗法对砰击压力的概率特性进行预报。分析了砰击时的船波相对速度和波面倾角对压力系数的影响。研究结果表明,船舶在静水和波浪中的砰击压力特性有很大差异,在波峰与波谷处发生砰击时产生的砰击压力大于在波面其它位置产生的压力值,相对速度对砰击压力系数的影响在波面不同位置呈现出不同的特点。     

耙吸挖泥船拖力预报研究

在单桨船自航性能预报二因次与三因次标准方法与规范的基础上,提出一种耙吸拖力自航试验及实船耙吸拖力预报方法。选取5条不同型号的双桨耙吸挖泥船进行模型试验,分别用二因次与三因次方法对耙吸拖力进行预报。根据预报结果对三因次法中的功率因子与转速因子进行回归分析,比较两种方法的最终预报结果,验证了所提方法的合理性、有效性。     

隧道超前地质预报对传感器预埋位置确定的应用

结合高速公路科研实际情况,利用地质雷达对隧道围岩情况作出超前地质预报,精确判断围岩结构、状态、类别等,对预埋传感器位置和类型选择进行精确指导,实现合理科学的实时监测围岩位移、温度、应力等各种参数的变化。     

汽车构架底盘技术方案研究

汽车构架作为车型开发的基础,成为备受汽车企业关注的核心技术。它是汽车企业长期开发的经验积累,也是在激烈竞争中赖以生存的战略方法。构架的底盘部分在很大程度上决定了车辆的性能。     

采埃孚:看好中国汽车零部件再制造市场

除了发动机外,变速器、转向器等产品也是汽车零部件再制造的重点.作为一家世界领先的德国传动与底盘产品供应商,采埃孚在再制造领域不但有着丰富的经验,而且有着自己独到的见解. 拥有丰富的再制造经验 "采埃孚集团拥有多年的再制造经验,目前在德国的Friedrichshafen、Saarbruecken、Bielefeld,英国的Nottingham和美国的Vernon Hills等地建有再制造生产基地,并计划在全球更多地区推进采埃孚再制造'立足当地,服务当地'的发展战略."采埃孚销售服务(中国)有限公司董事总经理汪浩在接受记者采访时表示.     

基于经验模态分解的大型轮船锚机齿轮箱故障诊断

经验模态分解法(EMD)是一种针对信号变化的自适应处理方法。针对某大型轮船锚机齿轮箱,首先通过测量不同转速和位置的振动信号预估故障源;其次对采集出的原始故障信号进行处理,提取故障特征,即通过EMD将原始信号分解为若干个IMF分量,不同的IMF分量包含不同频段所对应的能量,然后再对IMF分量进行包络分析和谱分析,最终便可确定故障源,并对其进行修复。通过测试比较,验证了EMD理论方法的正确性和有效性。