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801.
商用车主挂制动系统应用对汽车列车制动安全性影响巨大。如何根据主挂车制动系统应用功能要求,将主车与挂车的制动系统做好匹配,提升主挂车制动系统应用性能至关重要。本文主要阐述了主挂车制动系统在设计应用阶段需要从哪些方面进行匹配分析。 相似文献
802.
杭瑞高速洞庭湖大桥位于长江水道之上,桥梁设计为双塔双跨钢桁架梁悬索桥,主桥跨径组合为:460 m+1 480 m+491 m。主桥为钢桁梁结构,钢桁梁的吊装采用缆索起重机施工。受限于现场通航及塔机起重能力,缆索起重机在现场安装困难,故需研究缆载吊机在桥梁主缆索上的散拼安装工艺方案。介绍了LZDJG5000缆载起重机结构的安装思路、重难点以及在施工现场的安装工艺、步骤方案,为类似项目提供借鉴。 相似文献
803.
开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 (Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ) 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。 相似文献
804.
805.
车轮踏面磨耗量是评价机车运行安全的重要参数,但多数车轮运维现场的条件尚不能对踏面磨耗量及时、准确地进行监测。为了解决上述问题,文章提出了基于“GA-岭回归”分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法(简称“GA-岭回归”预测算法)。“GA-岭回归”预测算法分为数据前处理和数据预测分析2部分。对于数据前处理,首先依据不同的测量方式对采集到的踏面磨耗量数据进行分类,基于车轮的实际运维情况,分析不同类型数据的特点;随后以镟修周期作为数据划分标准,对分类后的数据进行切片处理;最后采用相关标准和主成分分析法对相应的动态测量数据进行清洗、降噪。对于数据预测分析,首先划分数据集,进行数据整合,创建训练集数据的时间滑动窗口;随后采用岭回归算法对训练集数据进行回归分析训练,并结合遗传算法和验证集数据进行模型参数的调优,以提高预测准确性。基于测试集数据,分别采用传统预测算法、岭回归线性预测算法和“GA-岭回归”预测算法,对3类预测算法的预测效果进行对比分析;随后采用相同的测试方法,扩大车轮样本的数量,继续进行预测效果的对比分析。测试结果表明,采用“GA-岭回归”预测算法的预测误差和误差标准差均相对较低。经分析可知,... 相似文献
806.
主拱圈混凝土浇筑是建造600 m跨径钢管混凝土劲性骨架铁路拱桥的关键环节,为此提出某600 m跨径钢管混凝土劲性骨架拱桥的主拱圈混凝土浇筑方案,具体为:采用四工作面法,主拱圈截面分为6环,并设1组斜拉扣索辅助调载,适当调整1环混凝土在各工作面上的浇筑顺序和节段长度。采用有限元法对施工全过程进行模拟分析,验证该方案可行性。结果表明:在主拱圈拱脚和控制性截面应力过程线峰值处分别设置工作面,且首先在第二工作面上浇筑一定长度的混凝土节段,再同时浇筑第一、第二工作面混凝土节段,可有效降低浇筑过程中结构的瞬时应力;通过在主拱圈拱脚附近设置斜拉扣索并适时调整索力作为辅助调载措施,可达到调整拱脚截面应力和保持拱轴线合理下挠的目的;通过合理设置工作面和辅助措施,适当确定混凝土浇筑顺序和节段长度,可保证主拱圈外包混凝土浇筑期间结构应力和变形控制在容许范围内。 相似文献
807.
针对劲性骨架混凝土拱桥主拱圈常用的箱型截面,总结归纳主拱圈混凝土主要分环和浇筑方式及其影响因素,提出分环和浇筑的基本原则,并采用有限元法模拟分析分环浇筑方式对单箱三室截面劲性骨架混凝土拱桥内力与变形的影响。结果表明:箱形截面能较好地满足劲性骨架拱桥主拱圈受力和构造的要求,是大跨度桥梁的理想截面形式;主拱圈混凝土分环和浇筑方式主要由劲性骨架结构承载能力、施工操作性、结构整体性和经济性4个因素决定;进行分环和浇筑应遵循的基本原则包括减少分环数量,对称分环和浇筑,尽快完全包裹劲性骨架弦管,尽快形成完整箱室以及将截面复杂部分划分至易于施工混凝土环内等;跨径416 m劲性骨架拱桥的三室箱形截面主拱圈采用合理的分环和浇筑方式,可以分别降低5.9%的劲性骨架钢管应力和16.8%的管内混凝土应力,减少7.8%的拱顶下挠位移。 相似文献
808.
因物理监测信息利用不足,动车组轴箱轴承故障诊断存在准确率较低问题。首先,利用高速动车组轴箱轴承试验台获取丰富数据,融合温度特征数据与振动特征数据,并使用主成分分析法进行融合与降维;然后,建立基于温振融合与DAE(深度自编码器)的轴箱轴承故障诊断模型,并通过深度自编码器进行模型训练;最后,用高速动车组轴箱轴承试验台测试集的数据进行模型验证。验证结果表明:与其他对比模型相比,基于温振融合与DAE的轴箱轴承故障诊断模型的诊断准确率更高。 相似文献
809.
810.
驾驶过程中使用手机、收听音乐等并发任务会对驾驶员驾驶行为产生不同程度的影响,进
而给周围道路环境、车辆以及行人造成安全威胁。为了系统探析不同并发任务模式对驾驶员驾驶
行为的影响程度,以四种典型并发任务模式(手机使用、乘客互动、视频播放、音频播放) 为研
究对象,引入主成分分析法,构建面向驾驶员行为表现的综合评价体系。同时,以国外学者针对
不同并发任务进行模拟实验所用的原始数据作为数据来源,对四种并发任务对于驾驶员行为的不
同影响进行了评价。结果表明,使用手机对于驾驶员的驾驶行为影响最大,与乘客互动次之;视
觉上注意力的分散相对于认知上注意力的分散更容易对驾驶员的驾驶能力产生负面影响。 相似文献