基于AHP-独立性权数法的列车旅客界面设计评价

为了克服高速列车旅客界面现有评价模型指标单一、赋权方法主观随意性、缺乏定量分析的局限性,首先,对新型双层高速列车的试验样车展开满意度调查,在此基础上从评价指标的全面性、系统性和层次性出发,构建了由设施尺度、安全设计、功能使用、空间环境和美学设计5类评价准则和36项具体指标组成的层次指标体系;其次,提出一种AHP法(层次...     

组合梁负弯矩区UHPC接缝有限元分析研究

针对连续组合梁桥负弯矩区桥面板易开裂的问题, 提出了新型钢-混组合梁负弯矩区 UHPC (Ultra-High Performance Concrete) 接缝方案。 使用 Abaqus 有限元软件对试验梁的加载过程进行模拟, 并验证了有限元建模方法的正确性, 分析了 UHPC 层内配筋率、 UHPC 龄期及钢梁下翼缘钢板厚度对结构抗弯性能的影响。 研究结果表明, 新型钢-混组合梁负弯矩区 UHPC 接缝结构具有技术先进性, 配筋率的增大可提高组合梁 UHPC 接缝结构的抗弯能力, UH? PC 龄期的变化主要影响抗裂性能, 而钢梁下翼缘厚度的改变对抗弯承载力的提高作用较为明显; 为充分发挥钢筋的受拉作用, 提高结构的极限承载力, 须采取一定措施防止钢梁提前屈曲。     

衬砌纵向开裂隧道地震响应振动台的试验研究

为了研究高速铁路双线隧道衬砌纵向裂缝对结构抗震安全性的影响,针对《铁路隧道设计规范》（TB 10003—2016）IV级围岩开展大型振动台模型试验,试验采用改进的静动耦合剪切模型箱,考虑隧道埋深、衬砌开裂位置和开裂形式3个影响因素,分析隧道衬砌的地震动应变和结构内力响应规律. 试验结果表明:在地震剪切波作用下,浅埋隧道和深埋隧道衬砌结构的破坏形式分别为受拉破坏和受压破坏,破坏位置均首先出现在拱腰,对应的无裂缝衬砌破坏时振动台台面输入波峰值加速度分别为0.8g和0.9g;拱顶和边墙处裂缝对隧道衬砌结构抗震安全性影响较小,而拱腰处裂缝影响显著;浅埋和深埋条件下,拱腰处有裂缝的衬砌破坏时振动台台面输入波峰值加速度分别为0.5g和0.6g;纵向裂缝的开裂形式不同,衬砌破坏时对应的峰值加速度基本相同;在深埋条件下,相比于正截面裂缝,拱腰处斜截面裂缝导致衬砌结构破坏后变形速度加剧.      

旧桥桥面劈裂破除法

本技术是利用桥面铺装与梁体分次浇筑,存在自然结合面的特点,采用切割机将铺装混凝土切割成正方形,减小一次拆除的粘结力,再利用液压劈裂机,将改进后的楔形组块挤入结合面,造成铺装混凝土与梁体快速分离,减少对旧桥梁体损害,破除的混凝土块采用装载机,运输至指定地点.本技术在实际工程应用中取得了良好的经济效益,可为同类工程提供参考...     

Fe掺杂TiO2纳米粉体制备及光催化性能研究

为了探究煅烧温度和Fe离子掺杂浓度对TiO2纳米粉体晶体结构和光催化性能的影响,以TiCl4、NH4 OH、Fe(NO3)3·9H2 O为原料,采用共沉淀法成功制备了Fe掺杂TiO2纳米粒子,并通过XRD、UV-Vis等测试手段对样品进行了表征.结果表明:(1)TiO2纳米粉体的晶粒尺寸随煅烧温度升高而增大;(2)粉体...     

基于节点耦合技术的螺栓强度可靠性分析

针对基于非线性MPC接触方法的螺栓强度可靠性分析耗时长,效率低的问题,提出一种基于节点耦合技术和响应面法的螺栓强度可靠性分析方法.以某地铁司机室座椅连接螺栓为研究对象,首先根据节点耦合技术模拟接触行为建立其有限元模型并进行强度分析;其次将分析结果与螺栓强度的接触非线性分析结果进行对比;最后,参数化座椅连接螺栓节点耦合模型,对设计变量进行中心复合设计,拟合螺栓强度的多项式响应面函数,根据应力-强度干涉理论建立极限状态函数,采用拉丁超立方抽样方法对螺栓强度进行可靠性分析.实验结果表明:可以采用节点耦合技术模拟接触行为,同时,该可靠性分析方法能在极大程度上节省螺栓强度可靠性分析所用的时间.     

基于二次分析的双机器人避碰方法研究

针对机器人系统协同加工中存在的碰撞问题,以双机器人系统为例,提出一种适用于多机器人系统平面加工的避碰研究方法.使用栅格法对加工任务进行离散化表达,将加工平面以设色图的形式展现出来,建立碰撞分析模型,分析出每个任务点的协同加工碰撞情况,基于时间最短和路径连续原则,规划得到双机器人平面协同加工的方法.通过对案例的仿真分析,验证了方法的可行性.     

TSP及TEM结合法在隧道超前地质预报中的应用

隧道超前地质预报的方法有多种,但每种方法都有一定的不足,单一的预报方法难以得到满意的结果.为提高预报精度,基于开挖面揭示围岩情况,在紫云隧道地质超前预报中采用TSP与瞬变电磁法相结合的方法准确预报了开挖面前方富水地质体的存在.工程实践表明,采用多种手段相互印证的方法,可以有效提高预报结果的准确性,从而指导隧道安全施工.     

交通流速度时空二维预测方法

从时间和空间2个维度分析了交通流速度的自相关和互相关特性,提出了交通流速度的时空二维预测模型,可对未来交通流进行多步预测.该模型包含曲线拟合加权预测模型和递推时空二维自回归预测模型,动态模型参数可由递推最小二乘法实时识别,静态模型参数通过离线优化得到.将预测的交通流速度应用于车辆宏观运动规划方法中,可将车辆的燃油经济性...     

面向在线地图的GCN-LSTM神经网络速度预测

为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明：GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。