车用冷却风扇安装位置对其性能影响的分析研究

根据某重型车用环形风扇的实际风筒试验过程建立了该风扇风筒仿真模型,并将计算结果与试验数据进行了比较,验证了模型的可靠性.利用该模型对不同风扇的轴向伸入距离、径向间隙进行仿真分析.结果表明,轴向伸入距离和径向间隙对风扇性能的影响十分显著:该风扇轴向伸入距离为75 mm、径向间隙为25 mm是较合理的安装距离:不同的轴向伸入距离对径向间隙的要求是不同的.     

船舶低硫燃油系统的应用分析

介绍低硫燃油的特性及其关键技术,分析低硫燃油市场供应情况,结合工程应用实际,提出了4种应用方案,经过对比分析,提出了一种面向工程实际的推荐方案。     

船用柴油机性能指标分解与评估系统设计

船用柴油机性能评估对柴油机设计研发、关重件改进优化、性能提高具有十分重要的意义。为科学系统地对柴油机性能进行总体评估,本文针对柴油机八大性能指标,研究船用大功率柴油机主要性能指标的分解方法和各指标的响应关系。按照主要性能指标分解流程,完成柴油机性能评估系统的功能模块设计。开发基于Netty的用户端与服务器之间的通信框架,实现快速调用第三方专业计算软件以及与数据高频互传,大大提高了评估系统的数据响应和评估效率。以某型柴油机为例,对评估系统功能模块进行验证,为我国船用大功率柴油机实现“同步设计,同步评估”提供参考。     

基于灰色二次指数平滑的QAR参数关联度预测

由于QAR参数波动的后果具有潜在性和滞后性,因此分析人员容易忽视其危险性而使其发展为不利事件。针对该问题,提出运用QAR参数关联度分析的方法,建立QAR参数波动与事件之间的对应关系;并构建基于二次指数平滑-灰色关联法的关联度预测模型,进一步明确QAR参数波动与事件之间关系的动态变化趋势。运用实际数据对该模型进行验证,表明结论符合实际,该模型科学合理,可以用于QAR参数分析过程。     

Application of interval Multi-attribute Decision-Making Method to Aeroengine Performance Ranking

Introduction The performance deterioration of aeroengine isone of the key factors which may induce aircraft cata-strophic events. With the expansion of airline fleets,the number of aeroengines increase dramatically.Because performance parameters can refle…     

混凝土抗氯离子渗透性能试验研究

应用电通量法和氯离子扩散系数法,研究不同配合比的铁路混凝土抵抗氯离子渗透的能力。对于同一组试件,采用这2种试验方法所得数据均能满足相关技术指标要求。电通量法和氯离子扩散系数法所得数据分布区间分别在170?C~1?194?C和0.5×10-12?m2/s?~3.5×10-12?m2/s范围内。试验结果表明,这2种方法均可对铁路混凝土抵抗氯离子渗透能力进行定性分析,电通量法能更好地反映不同配合比混凝土抵抗氯离子渗透能力的差异。     

基于HTCPN的列车追踪车地通信过程建模研究

为了对高速铁路移动闭塞系统(Moving Automatic System,简称MAS)进行更加精确的仿真,利用CPN Tools建立高速铁路列车追踪运行车地通信过程的CPN模型,应用CPN ML语言模拟无线通信模型中数据包的丢包现象;引入时间标志对模型中数据传输的时间特性进行分析。仿真过程中为模型各个控制环节定义数据采集监控器,连续仿真3次分析追踪运行车地通信信息传输的时间特性。结果表明:该分析方法可以得到准确的性能分析报告,仿真结果对高速铁路中MAS系统开发阶段的形式化验证具有一定的借鉴意义。     

客车用地板现状及易出现的问题

介绍目前常用的聚氯乙烯、橡胶和橡塑客车地板材料性能、制造工艺,分析地板易出现的一些问题,比较聚氯乙烯、橡胶和橡塑材料的优缺点。     

A Comparative Study of Three Multivariate Short-Term Freeway Traffic Flow Forecasting Methods With Missing Data

Short-term traffic flow forecasting is a critical function in advanced traffic management systems (ATMS) and advanced traveler information systems (ATIS). Accurate forecasting results are useful to indicate future traffic conditions and assist traffic managers in seeking solutions to congestion problems on urban freeways and surface streets. There is new research interest in short-term traffic flow forecasting due to recent developments in intelligent transportation systems (ITS) technologies. Previous research involves technologies in multiple areas, and a significant number of forecasting methods exist in the literature. However, most studies used univariate forecasting methods, and they have limited forecasting abilities when part of the data is missing or erroneous. While the historical average (HA) method is often applied to deal with this issue, the forecasting accuracy cannot be guaranteed. This article makes use of the spatial relationship of traffic flow at nearby locations and builds up two multivariate forecasting approaches: the vector autoregression (VAR) and the general regression neural network (GRNN) based forecasting models. Traffic data collected from U.S. Highway 290 in Houston, TX, were used to test the model performance. Comparison of performances of the three models (HA, VAR, and GRNN) in different missing ratios and forecasting time intervals indicates that the accuracy of the VAR model is more sensitive to the missing ratio, while on average the GRNN model gives more robust and accurate forecasting with missing data, particularly when the missing data ratio is high.     

多功能深水环保船建造检验要点综述

作为海上环境保护的专用船舶,深水环保船具有海面溢油回收、应急指挥、油污消除及对外消防等作业能力,主要用于我国深水海域石油勘探开采过程中测试井液/污油水的接收与返送。文章针对深水环保船新型设计,着重介绍船舶性能、动力定位、溢油回收等三大特点。此船舶是国内现有航速最快、主尺度最大、功能最先进、装备最齐全、载运能力最大及回收能力最强的多功能专用船舶,即将服役于东海与南海深水海域。