车辆超载低速行驶对路面损伤的研究

通过试验对不同载荷和行驶速度的车辆作用于路面的随机动载及路面动位移进行了研究,并对车辆超载低速行驶给路面造成的损伤作用进行了分析.     

长管拖车气瓶壁厚的计算的探讨

介绍了国际标准和美国规范长管拖车用气瓶壁厚计算方法和公式,并进行比较。针对我国国情,提出了在制定国内大容积钢质无缝气瓶和长管拖车标准的建议。     

连拱隧道设计荷载的确定方法

为了给连拱隧道的设计计算提供理论依据,并为以后扩大修建连拱隧道提供支持,提高中国的连拱隧道设计水平,尽可能地减少连拱隧道中隔墙设计的随意性,基于双塌落拱的假定,即认为隧道松动压力的计算值应在半结构宽度与整个开挖宽度相应的松动压力之间取值,并结合现场监测数据,提出了一种新的连拱隧道的荷载确定方法,建立了深、浅埋连拱隧道荷载模式。最后将该方法应用于云南思小高速公路连拱隧道设计中,取得了良好的经济和社会效益。     

基于轴荷平衡的双联轴货车钢板平衡悬架参数优化

为全面改善双联轴货车的综合行驶性能,提出一种考虑动态轴荷平衡的货车双联轴钢板平衡悬架参数优化方法。首先,基于数值分析法分别建立带钢板平衡悬架的6自由度1/2车辆模型和单轮辙随机激励时域模型,并在MATLAB/Simulink中构建相应的车路耦合动力学模型。进而提出综合反映动态轴荷平衡和平顺性的多联轴货车综合行驶性能指标,依据正交试验探索悬架各参数对车辆综合行驶性能的影响程度。最后通过极差和方差分析实现悬架关键参数的全面优化。结果表明,在20~90km/h车速下,相对于原货车,参数优化后货车的综合行驶性能指标约提高了30%。     

平衡重式叉车转向油压最佳值的确定和调整

目前国内许多内燃叉车存在着怠速转向熄火,电动叉车电机过流烧损的缺陷,这是什么原因呢?其中有一个最重要的原因是由于转向油压泄荷值太高造成的,那么转向油压泄荷值多少合适?这个油压值如何确定,这就是本文要探讨的。这里我们以电动叉车为例。     

水泥混凝土路面接缝传荷能力的研究现状和发展趋势

接缝是水泥混凝土路面结构最薄弱的部位,其传荷能力直接影响路面结构设计和使用性能.通过广泛的资料调研和分析,在回顾有关水泥混凝土路面结构力学响应研究的基础上,对接缝传荷作用的模拟、接缝剪切刚度的确定和接缝传荷能力的评价等内容的研究现状进行了系统总结.最后指出有关接缝传荷能力研究中存在的问题和发展趋势,提出应重点考虑接缝传...     

钛酸锂电池在轨道交通车辆中的应用研究

钛酸锂电池虽然能量密度较低，但在安全性、功率密度、循环寿命、环境适应性等方面具有突出优势，能够更好地满足车载储能供电的轨道交通车辆对动力电池的应用需求，因此在轨道交通车辆中得到了广泛应用。文章针对采用钛酸锂电池作为动力的某导轨式胶轮列车，给出了动力电池系统的设计流程和设计原则，确定了电池系统的成组方式和性能参数。分析结果表明，设计的动力电池系统符合电压范围、充放电电流要求等设计原则，满足列车的牵引制动性能要求。在电池的最佳荷电状态范围内，列车行驶距离约为20 km,在持续充电的情况下，补充该电量所需时间约为7 min。     

考虑环境温度影响的超级电容SOC加权融合估计方法

超级电容荷电状态（SOC）的准确估计，直接决定了电动汽车的起动、爬升和加速性能，是电动汽车混合储能系统最重要的任务之一。为此，本文中提出了一种基于模糊熵加权融合的超级电容SOC估计方法。首先，利用粒子群算法辨识了-10、10、25和40℃下的戴维南模型参数，并且采用最近邻点法建立了其与温度之间的映射关系。然后，利用模糊熵设计了基于3种典型卡尔曼滤波的SOC加权融合估计方法。最后，选择自适应加权平均以及残差归一化加权融合的SOC估计方法用于进一步评估该方法的性能表征。结果表明，基于模糊熵加权融合的超级电容SOC估计方法能够提高超级电容SOC估计精度，尤其在高温环境（40℃）下提升效果更为显著。     

基于复杂边界的牵引车车架疲劳研究

为提高车架疲劳寿命计算精度和在设计阶段对车架寿命进行准确预测，须考虑主结构外连点处动载荷对车架疲劳的影响及耦合作用，故本文中提出基于复杂边界的车架疲劳研究方法。通过试验场整车载荷谱采集，得到其全循环损伤值，基于损伤等效原理获得多种路面组合损伤值，与全循环损伤值等效精度为99.5%。构建主结构外连点的有限元车架模型，输出复杂边界的单位应力场；基于载荷谱、台架数据建立含有鞍座、拖车系统的高精度整车动力学模型，获取外连点处动载荷；由疲劳损伤理论计算车架疲劳，疲劳分析结果由试验场路试验证，结果表明基于复杂边界的车架模型仿真精度高，结合局部优化、模型重构使车架寿命满足要求。     

基于机器学习的锂离子电池荷电状态多步预测

先进电池管理技术依赖于对未来一段时间荷电状态变化的预测，难点在于误差积累和时间依赖性降低引起的预测精度下降。提出采用机器学习结合多步预测策略来提升荷电状态多步预测精度，利用实际锂电池数据研究了不同多步预测策略的效果。结果表明，实际锂电池荷电状态预测在充电过程中具有显著线性特性，放电过程表现出非线性特性。预测步长为 15个时，LR模型、KNN模型、RF模型的 MAPE均低于 6%，R2均大于 0.90。线性回归结合 MIMO策略具有最大的实际应用潜力。