基于支座反力的桥梁动态称重方法

为了解决传统基于应变的桥梁动态称重(BWIM)方法存在的精度不高和车轴探测传感器存在的可适用桥型有限、复杂工况下可靠度低的问题,提出了一种基于支座反力识别移动车辆行驶速度、轴距、轴重和总重的桥梁动态称重新方法。首先介绍了车桥耦合振动系统的建立和求解过程以及基于桥梁支座反力的车轴识别理论,建立了试验室车桥振动缩尺模型,并通过模型试验对提出方法的有效性和精度进行了验证。然后基于数值模拟,研究了路面不平整度、车辆行驶速度、噪声水平等重要因素对该方法识别精度的影响。最后,将此方法与既有基于桥梁弯曲应变的桥梁动态称重方法进行了对比。研究结果表明:该方法能够准确识别车辆的行驶速度、轴距、轴重和总重信息,模型试验和数值模拟结果均显示车辆行驶速度、轴距、轴重的识别误差能控制在5%以内,车辆总重误差能控制在2%以内;该方法的识别精度优于传统基于弯曲应变的动态称重方法,且车速越高时,该方法精度优势越明显;该方法在路面不平整、噪声等因素的干扰下仍然具有良好的稳定性。     

高速动车组复合材料设备舱结构评价方法

根据复合材料失效的特点,基于渐进损伤分析方法的基本原理,提出一种高速动车组复合材料设备舱结构强度的仿真评价方法.通过选取合适的失效准则和线性损伤演化方式模拟复合材料层合板的损伤起始和损伤演化,建立复合材料渐进损伤分析模型;对复合材料设备舱骨架在气密载荷作用下进行静强度评价;通过对横梁持续加载的方式进行设备舱骨架的有限元...     

某地下室上浮事故的典型损伤评估与分析

某建筑工程地下室局部上浮造成构件受损.根据该工程的构件受损评估,提出了地下室上浮事故中构件受损评估的方法与内容,并对该工程典型裂缝和损伤进行分析.     

行人头部与车辆碰撞中旋转速度对颅脑组织响应影响

为了探究旋转速度在行人头部与车辆碰撞中对颅脑组织响应影响,对46例真实交通事故进行了运动学重建获得行人头部与车辆碰撞线性、旋转速度分布特征,并依此建立了头部与风挡、发动机罩碰撞有限元仿真模型,分析了头部旋转速度在不同线性速度和碰撞位置下对颅脑应力应变响应影响特征.结果表明:在行人头部与风挡碰撞中,当线性速度小于40 k...     

液压设备高压滤芯损伤问题分析及改进

针对某型高压大流量液压设备的高压过滤器滤芯异常损伤失效问题,对过滤部件和相关回路进行检查和分析,拟定技改方案,实施时采用仿真软件进行前置验证研究,参考仿真结果对液压系统改进验证。结果表明：该方案可为液压系统高压过滤回路的优化设计及装机前的性能验证提供参考。     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。     

多因素耦合作用下透水混凝土道面抗冻性研究

为达到机场水泥混凝土道面对环境及使用的特殊需求,采用透水混凝土材料作为部分机场的混凝土道面具有更强的综合优势.为研究透水混凝土道面在冻融环境及除冰液侵蚀耦合作用下的冻融破坏规律,采用控制变量法系统地开展了透水混凝土的试验研究,分别测定了在不同的孔隙率、冻融速率、除冰液浓度及温度等多种因素共同作用下透水混凝土材料的抗冻性...     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

基于客户关联的纯电动轻卡驱动电机可靠性台架试验研究

为研究轻卡BEV驱动电机可靠性台架试验标准与实际客户的关联,文章基于整车CAN网络,采集实际客户日常行驶过程中的电机扭矩、转速等数据,通过Ncode软件计算出电机的扭矩谱。根据Miner准则,计算出电机20万公里的疲劳伪损伤。对比电机可靠性台架试验的电机伪损伤,确定电机台架试验标准是否满足客户需求。     

基于声发射技术的钢桥面板疲劳损伤监测与评估

采用多种监测技术融合手段, 对正交异性钢桥面板开展了疲劳损伤监测与评估, 包括足尺正交异性钢桥面板节段模型疲劳试验与某公路斜拉桥正交异性钢桥面板运营阶段的疲劳损伤监测; 在正交异性钢桥面板疲劳试验中, 综合采用了美国物理声学(PAC)声发射(AE)传感器、智能锆钛酸铅压电漆(PZT)传感器和应变片进行了粘贴钢板冷加固前后的疲劳裂纹监测; 对处于运营阶段的斜拉桥钢桥面板疲劳开裂区域, 采用了粘贴角钢的冷加固方法进行加固, 并对加固前后的桥梁结构开展了AE监测和应变监测以研究疲劳裂纹状态与检验冷加固方法的效果。疲劳试验与监测结果表明: PAC的AE传感器和智能PZT传感器能有效捕捉具有突发峰值与快速衰减特征的疲劳扩展信号, 二者的协同应用实现了疲劳裂纹智能感知, PAC的AE传感器组能实时捕捉纵肋上的疲劳裂纹扩展长度和方向; 粘贴钢板冷加固后, 应力水平稳定在64.8 MPa, 直到继续循环加载至512万次仍无疲劳裂纹扩展, 验证了正交异性钢桥面板粘贴钢板疲劳冷加固措施的良好加固效果; 在疲劳试验过程中, PAC的AE传感器和智能PZT传感器监测疲劳裂纹扩展结果一致性良好, 与应变片相比可实时捕捉更丰富的疲劳裂纹动态信息。对运营阶段正交异性钢桥面板疲劳监测与评估结果表明: 加固前AE监测结果峰值能量是加固后峰值能量的5倍, AE累积信号由加固前的密集分布改变为加固后的稀散分布, 表明加固后的钢桥面板疲劳裂纹处于稳定状态; 随着加载车辆行驶通过, 冷加固后的疲劳裂纹尖端应力峰值降低40%至50%;对比加固前后的24 h疲劳应力连续监测结果, 疲劳细节附近应变片的应变水平从加固前的78 MPa下降至加固后的48 MPa; AE信号峰值能量、AE累积信号和应力水平的监测结果均证明了冷加固技术对正交异性钢桥面板疲劳开裂加固的有效性。