铁路隧道二次衬砌敲击检查声音特征分析及智能识别

为实现铁路隧道二次衬砌背后空洞智能诊断,基于声音识别技术,建立隧道空洞敲击检查声音智能识别模型。收集645段检查锤敲击衬砌的声音样本,运用信号特征分析的基本方法,分析有空洞和无空洞状态下声音信号的时域和频域特征,并提取24维梅尔频率倒谱系数作为机器学习数据集。用主成分分析法降维,经混合粒子群算法优化的支持向量机训练后,建立铁路隧道空洞敲击检查声音智能识别模型,将该模型应用于实际铁路隧道验证其有效性。建立的声音识别模型训练时长为31 s,准确率达95.56%,且能准确对实际工程中的声音样本做出分类。研究结果表明：对2种状态下的声音样本时域特征和频域特征进行对比和分析,不同状态下短时能量和声纹都出现明显的不同。运用PCA-混合PSO-SVM建立的声音识别模型,有着较高的准确率和较快的训练速度,能够根据敲击检查声音准确判断出隧道背后是否存在空洞,如何根据声音特征判断衬砌背后空洞的大小和深度等,将是下一步研究的重点。目前铁路隧道快速无损检测还无法大范围普及,人工检查仍是使用最广泛的检查方法,通过研究敲击检查声音智能识别,为隧道智能化诊断做出新的探索,对加快人工检查速度、提高信息化程度和实现无纸...     

二维弧形一致黏弹性边界单元适用性问题研究

基于黏弹性人工边界单元理论,改变了传统的平直人工边界,提出一种采用二维弧形一致黏弹性边界单元模拟半无限域人工边界的全新思路。通过算例,详细介绍了其建立思路及其在有限元软件中设置的具体流程,并对二维弧形一致黏弹性边界单元模型的可靠性进行验算;同时,深入讨论了输入震源频域、介质的弹性常数和单元厚度对计算结果的影响,并给出了二维弧形一致黏弹性边界单元的适用范围。结果表明,该单元的精度和稳定性均优于普通黏弹性边界单元,而且其使用起来更为简便。     

微观轨迹数据驱动的交织区换道概率分布模型

为探析城市快速路交织区复杂的车辆换道行为,基于车辆微观轨迹数据,构建一种考虑换道频率分布的交织区元胞自动机模型。利用高空视频提取交织区全样本车辆换道信息,考虑驾驶人实际决策时间与安全优先意识,结合交织区车辆换道预判、换道间距,分别建立换道动机、换道时机规则,并逐级进行换道时机决策;采用流量、密度、速度、换道频率分布等参数对模型进行评价。结果表明：所构建的元胞自动机模型较为有效,流量、密度、速度的相对误差分别为0.7%、1.4%、1.6%,不同方向换道次数误差为2.97%～22.98%,换道分布与实测数据基本相符,可有效模拟交织区瓶颈现象,反映真实换道需求,描述实际运行状态。     

32 m超低高度混凝土T梁动力性能试验与分析

为了研究开行120km/h货车后既有铁路32m超低高度混凝土T梁的运营状况、安全性和加固对策,选取1孔32m超低高度混凝土T梁进行自振频率、挠度、振幅等主要动力性能测试。结果发现跨中横向振幅超过限值,不能满足120km/h货车运行,需要提高该梁的竖向和横向刚度。     

基于单片机和串口通信的高速步进电机控制系统设计

介绍了一种采用单片机和串口通信相结合的高速步进电机控制系统,该系统由上位机(Pc机)和下位机(单片机)2部分组成,二者通过串口交换数据.由于规定的步进电机转动速度所对应的脉冲频率远大于步进电机的突跳频率,因此达到最终转动速度需要一个加速过程,加速程序采用汇编语言进行编制,可以使过渡时间精确到μs级,保证了加速过程的平稳性.对指数型升速曲线和匀加速型升速曲线这2种常用的升速曲线在加速时间和转动平稳度上的性能进行了比较,发现指数型升速曲线过渡时间短、加速过程平稳,具有操作性强、实现效果好等优点.     

船舶焊接末端受电抖振及其电频细化研究

船舶焊接领域中，钢板等焊接不可避免的会产生焊接残余应力，针对这一问题，文章通过分析焊接机器人焊枪末端受电抖振及其扰动等影响来揭示其响应规律。首先通过搭建的焊接模型阐明焊接过程动力学特性，然后研究不同特性电弧力对焊枪运动稳定性的影响，探索末端焊枪作业稳定性与焊接区电弧力及电源频率等参量之间响应关系，并对多组不同驱动电频下的焊接运动进行动力学仿真，得到电频变化与电弧力的对应规律。研究表明，焊接电源频率的有效细化有利于末端焊枪焊接运动过程的平稳，且发现最优焊接电源频率在10HZ邻域时焊枪末端动态振动最小，通过控制电源频率大小能明显抑制焊枪振动，在一定程度上降低残余应力大小，有利于船舶焊接表面质量的提高。     

基于ANSYS Workbench的增速齿轮箱箱体 模态分析

利用有限元分析软件ANSYS Workbench对某空压机用增速齿轮箱进行模态分析,将计算得到的固有频率与箱体主要激振频率进行比较,使得箱体避开共振区,从而达到减振降噪的效果,为后续该类箱体的研究与改进提供参考依据。     

荷载频率对土体动强度影响分析

基于目前开展的受不同频率波浪荷载作用的土体动强度研究较少,而我国的港口岸线土质大多为粘性土和粉土,根据波浪荷载的特点,文章对不同类别的土样分别进行了不同振动频率的固结不排水动三轴剪切试验。试验表明,加荷频率对土体动强度有一定影响,而影响程度还受到土性条件的制约。通过试验得出,振动频率对粉质粘土和粉土的动强度有一定影响,在0.05~1.0 Hz范围内是单调增加;荷载频率对粉砂的动强度也有影响,但不是单调增加或递减,f=0.2 Hz时,动强度最高,f=0.5~1.0 Hz时,粉砂动强度变化不大。     

基于卷积神经网络的声信标信号识别方法

声信标信号的有效检测识别方法在找寻失事黑匣子的过程中起到关键作用。本文基于卷积神经网络(CNN)的检测识别方法,把已知声信标信号作为卷积神经网络的训练样本,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征后输入卷积神经网络进行训练,得到相应的训练标签。把待测的声信标信号输入经过训练的卷积神经网络进行测试,得到相应的识别结果。试验结果表明,基于卷积神经网络的方法可用于声信标信号的检测识别,并且有较好的识别率。