弯曲载荷下复合材料夹芯"L"型接头强度和疲劳试验研究

文章研究了复合材料夹芯"L"型接头在弯曲载荷下的静强度和疲劳问题.通过静加载试验,得到该接头的极限承载能力和破坏模式.在此基础上,对不同载荷水平下的试件进行疲劳试验.基于试验数据建立S-N曲线,比较了半对数线性拟合和"S"型函数拟合结果.结果表明,"S"型曲线的预测结果好于半对数线性拟合.同时,分析了疲劳载荷下的接头破坏模式,包括夹芯和面板之间脱粘、面板分层和纤维断裂.根据试验现象划分了表明裂纹扩展的3个阶段.建立了刚度退化模型表现不同载荷水平下刚度退化规律.     

一种多通道信息融合的横向减振器性能退化阶段辨别方法

对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据.这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性能退化阶段的精确辨识.因此,本文以横向减振器为研究对象,通过对转向架振动数据相关性分析,提出了车体和转...     

长期列车荷载下无砟轨道-桥梁结构刚度退化试验研究

为研究长期列车荷载作用下高速铁路无砟轨道-桥梁结构刚度退化规律,制作了CRTSⅡ型无砟轨道-简支箱梁结构体系1:4缩尺试验模型.通过开展1.8×107次多级变幅长期列车荷载试验,分析了无砟轨道-桥梁结构体系的挠度与刚度演化规律,研究了结构体系刚度退化情况并预测了其服役寿命.研究结果表明:多级变幅列车荷载长期作用下,无砟...     

青海省共和至结古高速公路玛多至巴颜喀拉山多年冻土退化分析及预测

通过对玉树地区玛多至巴颜喀拉山多年冻土形成的地形地貌、气候气象、水文地质、冻土分布特征等分析,在对当地气温进行调查统计和分析的基础上,对当地多年冻土退化情况系统地进行了研究,从而为青海省玉树地区国道214线的多年冻土路基设计提供了可靠的基础依据。     

船用柴油机喷油系统的退化可靠性评估

针对运用传统可靠性理论对柴油机进行可靠性评估的不足,论文以船用6135型柴油机喷油系统为研究对象,依据测试得到的系统工作性能参数,利用非齐次泊松过程模型描述其可靠性退化轨迹,并提出了在小子样条件下,运用Bayes定理进行改进的方法.实验表明,所构建的模型能够很好地体现出喷油系统的可靠性退化过程,从而为柴油机整体的可靠性评估提供了借鉴.     

基于能量等价损耗原理的路面抗滑性能预测

目前对路面抗滑性能预测多采用经验回归的方式,摩擦力学与路面磨耗之间的力学关系尚未明确,导致路面抗滑性能预测模型的推广应用存在一定的局限性.文中基于能量等价损耗的概念,通过单一轮胎对路面损伤程度的实测,运用能量等价损耗原理可以推算出不同类型的车辆对路面的损耗程度的量化指标.     

拱桥吊杆损伤退化机理及寿命评估研究进展

该文综述了拱桥吊杆损伤退化机理及其剩余寿命评估方法。通过对吊杆病害、荷载行为及损伤演化模型的概括总结得出:护套损伤演化、钢丝锈蚀和开裂是吊杆损伤退化的主要机理,温度和桥面振动是导致吊杆损伤退化的关键因素。吊杆承载力及寿命评估可根据锈蚀检测结果,采用脆性钢丝模型假设,将吊杆视为串并联系统,用极值Ⅲ型分布或蒙特卡罗法模拟。针对实桥检测、监测、诊断和评估等方面碰到的诸多问题,提出了新的研究路线。     

污水盾构管道管片结构性能退化数值分析

为解决污水管道寿命期内力学性能和变形难以动态定量评估的问题,对混凝土污水管道腐蚀机制进行研究,建立多因素耦合作用下的污水盾构管道结构性能退化计算模型,应用Matlab软件对东濠涌试验段管道的力学性能和变形进行数值分析,通过分析可知： 污水管道内力在寿命期内一直处于增加状态,管道两侧（0°和180°位置,管道水平轴线右侧为0°,逆时针为正）轴力的数值和增长率均最大;最大负弯矩出现在管道两侧,最大正弯矩出现在管道底部,且寿命后期的增长率较大;寿命期内最大正剪力出现在135°和315°附近,最大负剪力出现在45°和225°附近,且后期增长率较大;通过内力变化对比分析得知,干湿循环区是内力变化最不利的区域;管道最大竖向位移发生在管道顶部,由于管片接头的存在,最大水平位移发生在18°和162°位置。     

关于线性规划解的退化问题的讨论

求解线性规划问题常常会遇到退化现象,从而影响对线性规划问题解的认识。文中讨论了线性问题的几种比较典型的退化现象,对退化所可能产生的后果以及应采取的对策进行了初步探讨。     

基于CEEMDAN与KFCM聚类的转辙机退化状态识别方法

针对道岔转换设备在使用寿命内的功率信号特征提取与退化状态识别问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）与核模糊C均值聚类（Kernel-based Fuzzy C-Means clustering,KFCM）相结合的转辙机退化状态识别方法。首先,对S700K转辙机采集的功率曲线数据进行模态分解,得到多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）,通过IMFs的能量幅值获得表征数据退化过程的特征向量;然后,由KFCM算法对特征向量进行转辙机退化状态识别,并进行状态划分;最后,通过计算分类系数和平均模糊熵对该方法的分类性能进行综合评估,并与模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means clustering,FCM）和GK (Gustafson Keseel)聚类算法进行比较。结果表明：该方法聚类效果准确率达95.6%,优于FCM和GK聚类算法,能对转辙机的退化状态进行科学划分,为铁路现场道岔设备健康状态监测提供...