三维路面激励下重载汽车三向轮胎力仿真分析

为研究车-路相互作用下路面的动态响应,通过改进谐波叠加法将二维路面谱拓展为三维空间路面谱,采用Matlab软件建立了三维随机路面模型,并在多体动力学软件ADAMS中建立了重型自卸车虚拟样车模型。仿真分析了重型自卸车以60 km·h-1行驶在B级三维随机路面时,各轴两侧轮胎法向力、侧向力及纵向力随路面长度的变化规律。仿真结果表明:三维随机路面激励下,各轴轮胎法向力绕各轴静载荷曲线上下波动,纵向力和侧向力呈正负交替变化的趋势。该研究为今后分析重型汽车作用下路面的动态响应提供参考依据。     

随机事件及其概率剖析

概率论与数理统计的研究对象是随机现象,而随机事件及其概率是概率论与数理统计的基础.通过对随机事件及其概率进行剖析,使学生进一步提高灵活运用概率的主要性质和计算公式进行相应事件的概率计算能力.     

随机波浪作用下矩形沉箱防波堤的动力分析模型

首次将随机波浪荷载应用于矩形沉箱防波堤的动力分析,并将其动力运动过程分为：摇摆、摇摆一滑移运动两种运动模态,同时引入了侧向阻滑板一转角弹簧一阻尼器和阻滑板一竖向弹簧一阻尼器两种模型体系,建立了相应的动力计算模型,推导出了各运动模态的动力方程,并分别采用Fortran语言编译的程序和有限元软件ANSYS对两种模型进行实施。通过实例的计算分析表明,两种模型和方法均可有效地对随机波浪作用下沉箱防波堤动力响应进行数值模拟,而后者更符合实际受力情况,精度更高。     

磁悬浮陀螺转子转动惯量数学模型的分析

这种磁悬浮陀螺仪是建立在经典理论基础上,将惯性刚体转子与超导电子学相结合而发展起来的陀螺仪,它的随机漂移率减少到空前的高度.本文通过对新型陀螺转子的结构分析,建立了该陀螺转子的转动惯量的数学模型,并且分析了转子转动惯量的一些特性,给出了转子的惯量椭球与惯性主轴,建立了转子的惯性张量;通过分析转子的本体极迹(极点在惯量椭球上所画出来的轨迹)发现Z轴上是一对孤立的点,其余部分全是环绕Z轴的同心圆.在Z轴的附近区域来说,属于封闭型本体极迹,但在赤道面上对于过原点的一切轴线,它们的本体极迹是被赤道极迹连接起来的,所以属于分离型本体极迹.最后完成了对转子的随机漂移率和转子稳定性的分析.     

起重机的模糊可靠性分析

将模糊数学理论应用于起重机机械系统的可靠性分析,推导了起重机模糊随机可靠度计算 和零部件的隶属函数,并给出了计算实例,为起重机的设计提供了有益的依据。     

实用粉尘颗粒扩散随机计算方法

研究粉尘颗粒随机扩散数学模型,在非均匀湍流场中,根据初始条件,推导出点缀,线源和面源的解析计算式,其数值计算结果与试验吻合。     

一个随机环境下的AR(1)-ARCH(1)模型的极限行为

沿用[3]的思想,主要借助一般状态空间上马氏链的遍历性理论对随机环境下的AR(1)-ARCH(1)模型进行分析,研究其确定的迭代序列的极限行为,得到了它在某种意义下以几何速率收敛的充分条件．该模型反映了动力系统受随机环境干扰的现象,能更好地拟合现实世界中的诸多实际问题．     

基于随机森林算法的船舶电站故障诊断

针对船舶电站故障诊断中常用的BP神经网络算法存在的收敛速度慢和诊断准确率不高等问题,提出一种基于随机森林算法的船舶电站诊断模型。在Simulink软件中搭建船舶电站故障模型,通过在Simulink中仿真得到船舶电站故障数据,分析基于随机森林算法的船舶电站故障诊断原理。在MATLAB软件中分别建立基于随机森林算法和BP神经网络算法的船舶电站故障诊断模型,并对二者的故障诊断结果进行对比分析。结果表明,基于随机森林算法的诊断模型相比基于BP神经网络的诊断模型,能显著提高船舶电站故障诊断的效率和准确率。     

随机车流作用下拱桥吊杆疲劳性能研究

为研究吊杆的疲劳性能,以某拱桥为工程背景,在MATLAB中使用蒙特卡洛抽样建立考虑车型、车道、车距、车速、车重5种参数的随机车流模型,使用ANSYS求解吊杆在随机车流荷载作用下的应力时程,评估吊杆的疲劳损伤和寿命。结果表明,跨中长吊杆和拱脚附近的短吊杆疲劳损伤值高于其他吊杆;车流密度越大,吊杆疲劳损伤值越大,个别吊杆的不同车流密度下疲劳损伤值可相差20倍;车流密度对吊杆疲劳寿命影响很大,尽可能使用长时间的实测车流数据才能得到满意的预测结果。     

城市道路无信号控制路段行人过街风险分级预警模型

为量化城市无信号控制路段下的行人过街风险,避免人车冲突事故频发,提出基于K-means算法的行人过街风险量化分级方法,并在此基础上建立了基于随机森林的行人过街风险分级预警模型。考虑时空接近程度及潜在碰撞伤害大小,选取冲突时间差、潜在碰撞距离与潜在碰撞能量3个指标,准确刻画出实际的人车交互场景,并利用K-means算法对行人过街风险状态进聚类划分,明确相应的行人过街风险等级。综合行人过街场景中包含的天气状况、道路交通设施、行人交通特征、机动车交通特征与历史事故等5类风险隐患因素,提出了30项行人过街风险二级指标,依据基尼不纯度对风险指标进行筛选并构建出最优的预警指标集,以此为模型输入,利用随机森林算法建立了能对行人过街风险进行细化、量化预测的分级预警模型。以山西省某市3处行人过街样本数据为算例验证模型的可行性。算例分析表明：行人过街风险等级分为5级时,量化分级结果能与实际行人过街情景较好吻合;本文提出的分级预警模型对各风险等级预测的整体正确率可达86.67%,其中对一级与四级风险的预警能力最为突出,一级风险识别准确率达到100%,四级风险识别准确率达到94.7%。本研究提出的行人过街风险...