新型水玻璃-酯类浆液对风积沙边坡稳定性研究

针对风积沙边坡稳定性差的问题,在新型水玻璃-酯类浆液性质研究的基础上,采用新型水玻璃-酯类浆液对风积沙边坡进行加固,并通过数值模拟的方法研究新型水玻璃-酯类浆液填充率和加固深度对桥台开挖工况下风积沙边坡稳定性的影响。研究结果表明,天然状态下风积沙边坡安全系数为1.15,滑动面近似平行于坡面。在未对风积沙边坡进行加固时,桥台开挖后风积沙边坡最大水平位移为30.6cm,塑性区通过桥台开挖形成的转角处,安全系数为1.03、低于天然状态下的1.15,说明在未加固的条件下对风积沙边坡进行桥台开挖会极大降低风积沙边坡稳定性。新型水玻璃-酯类浆液填充率和加固深度对桥台开挖状态下风积沙边坡稳定性影响结果表明,随着浆液填充率和加固深度的增加,风积沙边坡安全系数不断增加。     

高压共轨系统关键参数对油压波动的影响

为研究高压共轨系统关键参数对共轨管内油压波动的影响,通过AM ESim仿真平台对高压共轨系统进行了建模,并对模型的准确性进行验证.在此基础上研究了喷油压力、喷油脉宽、共轨管直径3个参数对共轨管内油压波动的影响.最后通过R语言对仿真数据进行回归分析,得出各个影响因素与油压波动之间的相关性.研究结果表明:喷油脉宽、喷油压力和共轨管直径均会对油压波动造成影响,在以上3个主要因素中,喷油压力对波动的影响权重达到了80.74％,占据主导作用.     

基于环向裂纹法的气垫平台破冰载荷数值模拟

气垫船因其独特的船体构造能适应冰面、水面、陆地等多种环境,也可以很好地完成运送物资、救援、破冰等任务.设计气垫破冰船或者破冰平台时,冰载荷预报对于总体和船身结构安全十分重要.本文利用理想化破冰假设,基于环向裂纹法求解气垫平台在低速下在全冰面上破冰过程中所受的冰力;基于直径为50 m的气垫平台在不同气垫压力的情况下进行破冰过程的数值模拟,得到了在低速下不同气垫压力大小时的冰力时历图.通过分析冰力时历图,可认为气垫压力会通过影响气腔高度以及气腔扩散半径来影响气垫平台低速破冰时的冰力,且当气腔扩散半径等于冰碎裂半径时,冰力达到最小值.     

舱内爆炸作用下固支方板的变形与破坏模式

舱内爆炸与自由场爆炸载荷特点明显不同,威力比同等当量下的自由场爆炸大得多.本研究制作了内爆炸载荷发生装置,开展了不同方板在舱内爆炸作用下的动态响应与损伤特性试验,对比了舱内爆炸载荷特点、板的塑性变形、板的损伤特点,讨论了无量纲数的适用性.研究表明:(1)舱内爆炸作用下角隅处的冲击波压力峰值明显大于其他区域,但各测点的冲量趋于一致;(2)炸药相对泄爆孔位置的不同,主要通过影响准静态压力改变方板的变形,初始冲击波的影响相对较小;(3)舱内爆炸作用下固支方板的破坏模式主要为Ⅰ类破坏和Ⅱ类破坏,即整体大塑性变形破坏和边缘拉伸失效.     

冰区航行中船体结构冰压力分布特性的离散元分析

冰区船舶表面冰压力分布规律是其结构安全预警和冰载荷监测的重要辅助信息.本文采用基于GPU(Graphics Processing Unit)并行和粘结-破碎模型的离散元方法模拟平整冰在不同冰况条件下的破碎过程,进而获得船体结构表面的冰压力分布和大小.在冰压力的计算中,考虑时间上的累积效应,即累积最大值和累积平均值,从多个角度分析了船体结构表面的冰压力危险区域和冰压力分布特性.通过船体结构直行破冰的离散元模拟,分析了船体结构的总体冰载荷和局部冰压力.为验证本文方法在船体结构冰压力分析中的可靠性,根据冰载荷的IACS规范计算了船体结构与大块浮冰自由碰撞过程,对比分析了碰撞点上的冰压力.计算结果表明,离散元计算结果与规范对比误差保持在6.7％～18.1％之间.本文方法为冰区船舶的设计研发提供了可靠的分析手段,其计算结果可为船体结构的冰区航行安全预警和冰载荷监测提供合理的辅助决策信息.     

基于格子Boltzmann方法的船舶风力助推转子绕流特性

风力转子推进装置节能环保,降低推力成本,有利于船舶行业的绿色发展。基于多松弛格子Boltzmann方法,对并列风力助推转子绕流进行数值模拟。首先模拟单圆柱绕流的流动特性,以验证程序的可靠性,重点探究双圆柱的间距比和转速比对圆柱绕流特性的影响。获取圆柱的升阻力系数以及尾流流型,验证临界转速比的存在。结果显示:旋转可以有效地抑制涡的生成和脱落,当转速比达到临界转速比时,漩涡彻底消失,流场变得稳定;时均升力系数的绝对值和时均阻力系数随转速比的增大分别增大和减小。     

浅析汽油发动机可燃混合气燃烧及三元催化转化器工作机理

1可燃混合气对汽油发动机性能的影响为了保证汽油发动机正常运行,需要提供合适浓度的可燃混合气,可燃混合气浓度决定燃烧时的燃烧速度、气缸压力及火焰温度等,进而决定汽油发动机的工作性能,可使用空燃比及过量空气系数对可燃混合气浓度进行评价。1.1空燃比空燃比是指可燃混合气中空气质量与燃油质量之比。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

道岔动作电流监测曲线分析

道岔是地铁最重要的行车设备之一。道岔动作电流及功率曲线是反映道岔运用质量的一个重要指标。通过对道岔动作电流的实时监测,能直接测量出电动转辙机的启动电流、工作电流、故障电流、动作功率及动作时间,并以此描绘出道岔动作电流曲线。日常微机监测数据调看时,应对每组道岔的动作电流曲线作详细调看。对照参考曲线进行对比、分析,以便随时掌握道岔的电气特性、时间特性和机械特性,从而发现转换过程中的不良反应。这对预防故障发生、消除不良隐患及故障应急抢险有着不可替代的作用。     

认知诗学中图形-背景理论下的约翰·邓恩诗歌意象研究

约翰·邓恩,英国玄学派诗歌的代表,是玄学意象诗歌的大师。将邓恩三个最具代表的意象:圆规、眼泪和跳蚤,与中国诗歌进行对比欣赏,发现其中的异曲同工之妙,让广大诗歌学习者更加了解意象对于诗歌的重要性,同时也对意象在诗歌中的表现技巧进行了详细阐述。