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931.
某轻型货车主观评价三挡加速噪声时,发现该噪声存在闷音和“呜呜”声,声音品质不佳,主观评价不可接受。为此,测试了三挡加速噪声,并分析噪声特征,发现噪声在170 Hz时存在共振。进一步测试分析,得知该共振噪声由传动轴共振导致。通过修改传动轴共振频率,该共振噪声消失,主观评价接受。研究发现车内“呜呜”声的噪声频率主要为700~800 Hz,随转速升高,“呜呜”声频率变大。通过排查可知,车内“呜呜”声是增压器次同步噪声,于是更换增压器浮动轴承和改善油膜间隙,减低增压器次同步噪声,问题最终得到改善,主观评价可以接受。 相似文献
932.
933.
为有效控制钢筋混凝土拱圈在悬臂浇筑过程中出现过大的拉应力,文中以某大跨悬浇钢筋混凝土拱桥为依托,提出一种扣索力优化计算方法。首先,基于“未知荷载系数法”获取拱圈最大悬臂状态扣索力初值;然后,开展正装分析并提取施工过程的索力、应力以及位移影响矩阵,基于优化原理并利用MATLAB软件对扣索力开展进一步优化。最后,分别基于影响线原理和无应力状态法原理确定拱圈合龙前扣索力最优拆除顺序和扣索补张拉值,确保拱圈受力合理、松索成拱后拱圈线形光滑圆顺。算例结果表明,扣索初拉力值较为均匀,所有索力值安全系数均大于2.5;拱圈松索成拱线形合理,未出现“马鞍形”;拱圈施工过程中截面拉应力均小于1.8 MPa,满足设计要求。 相似文献
934.
中国土木工程学会城市轨道交通技术工作委员会于2011年3月在深圳组织主办了城市轨道交通牵引网供电制式技术研讨会。在会上,中国工程院院士施仲衡就我国城市轨道交通发展历史与建设现状及国家"十二五"发展战略进行了总体介绍。他说,当前城市轨道交通发展进入高 相似文献
935.
为研究城市污泥固化土作为路基填料时其在复杂应力状态下的力学特性,通过GCTS真三轴试验仪对城市污泥固化土进行不固结不排水试验,探讨其在不同干湿循环次数和中主应力比条件下的应力-应变特性和抗剪强度指标变化规律,并在三维条件下对邓肯-张模型进行了双重修正。研究结果表明:当干湿循环次数和围压一定时,污泥固化土的结构屈服应力随着中主应力比的增大而增大;当中主应力比和围压一定时,污泥固化土的结构屈服应力随着干湿循环次数的增加而降低,且干湿循环次数为3时降幅最大,干湿循环次数大于5之后土体结构屈服应力降幅较小;此外,对比污泥固化土的真三轴试验曲线与邓肯-张模型预测曲线,发现理论曲线与试验曲线存在一定差异,而通过考虑中主应力比、干湿循环次数和中、小主应力差作用的影响对污泥固化土邓肯-张模型进行2次修正,使得到的邓肯-张模型预测曲线与真三轴试验曲线基本一致,该预测曲线可准确反映污泥固化土的真实受力状态,可为其在路基工程中的应用、施工提供理论指导和预测分析。 相似文献
936.
以南通地区氯盐渍土为研究对象,利用自主研制的丙烯酸酯共聚乳液(ZM)对其进行固化,研究了不同掺量、不同围压下固化盐渍土的不排水剪切特性、孔隙水压力变化特性和有效应力路径变化情况,以及排水剪切特性和体积应变变化规律,总结了固化盐渍土临界状态下的强度特性。研究结果表明:CU试验时,终值偏应力随着ZM掺量及围压的增大而逐渐增大,孔隙水压力由“负值”转变为“正值”,且ZM固化盐渍土的孔隙水压力明显小于素盐渍土;CD试验时,固化盐渍土终值偏应力也表现出随着围压的增加而增大的规律,固化盐渍土在低围压时先剪缩后剪胀,而在高围压时则完全表现为剪缩特性;ZM固化盐渍土与素盐渍土的临界状态线斜率一致,仅发生平行左移,反映出ZM固化盐渍土工程特性的改善主要体现在黏聚力上。 相似文献
938.
泥炭土是一种富含有机质的特殊软土,有机质的降解会在土中形成气体,从而影响泥炭土的饱和度。Skempton孔压系数B常被作为土体的饱和度的衡量标准,针对昆明湖沼相泥炭土,进行了不同反压条件下的三轴饱和试验,得到了相应的B值。试验结果表明:反压为100 k Pa时,试样的B值为0.95左右,当反压增加到250 k Pa,B值大于0.98,说明泥炭土要达到完全饱和需要较高的反压条件,简单的假设水位线以下土体为完全饱和可能并不合理,在进行土的压缩变形等计算时有必要考虑非饱和性。 相似文献
939.
虚拟试验场是依据某汽车试验场建立的,可用于在仿真环境下对车辆进行路试试验。虚拟试验场的路面建模需要保证具有实际路面特性,文章针对虚拟试验场建立中强化路面的建立问题进行研究,提出一种方法,可以准确的建立虚拟试验场的强化路面。利用双轨路面计测量强化路面的不平度,对测试数据进行分析处理,保证测量结果的准确性,应用试验场规则路面的详细尺寸信息建立模拟路面。对于规则强化路面,应用实际尺寸和技术规范等信息建立,对于不规则强化路面,利用实际测量的路面不平度,通过功率谱估计、路面等级分析、路面不平度数字化等建立模拟路面。通过相关性分析,保证所建立的模拟路面的准确性和可信性。 相似文献
940.
基于深度学习的端到端自动驾驶有着简洁高效的优势,尤其在车道保持上有着良好表现,但是面临路况复杂时存在极大的不稳定性,表现为车辆偏离车道现象。针对此问题,文章首先在虚拟环境下利用神经网络可视化方法分析了车道偏离的原因,然后在方法上将方向盘转角序列作为神经网络输入,同时根据车道线检测的方法求出车辆所在车道的面积作为辅助任务。文末分析对比了文章方法和递归神经网络(RNN,LSTM)方法在平稳性上的差异,最后通过虚拟实验和实车实验验证文章中的方法的有效性。结果表明,本文中的方法能有效改善车辆行驶平稳性问题,和LSTM方法相比稳定性效果相近,但本方法操作应用简单,节省计算资源。 相似文献