工业锅炉节能监测分析

根据国家标准《丁业锅炉节能监测方法》GB／T15317—1994的规定,对企业工业锅炉的监测共5项监测指标,其中测试项目4项：分别是排烟温度、排烟处空气过量系数、炉渣含碳量和炉体外表面温度;检查项目1个：即考察锅炉热效率。该标准对这5项监测指标的具体监测方法、计算方法和合格指标都作了详细规定,同时还要求在监测后对锅炉监测结果进行分析评价并提出改进建议。本文试图围绕着五项监测指标,对其作出尽可能全面而深入的分析,努力探讨各项指标与锅炉运行状况之间的关系。某项指标不合格可能反映了锅炉的哪些方面存在问题,应当从哪些方面寻找分析指标不合格的原因,目的是能给大家进行监测分析时提供尽可能的提示,避免挂一漏万。进行监测分析,主要是提出监测结果不合格的原因和问题所在,并提出改进方向和建议,包括以下三个方面：（1）监测指标不合格的原因。     

粘贴双L形钢板加固PC简支T梁的抗剪性能

为了研究粘贴竖向双L形板加固预应力混凝土T梁抗剪性能,开展了室内模型试验,获取了加固梁和未加固梁的荷载挠度曲线,观察了梁体的损伤发展过程,测试了箍筋和钢板的应变发展规律.基于混凝土塑性损伤模型,考虑钢筋和钢板材料非线性效应,分别建立了未加固和加固梁的非线性数值模型.对比分析了试验结果和数值有限元分析结果,验证了数值模型...     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

Ⅰ—Ⅱ混合型裂纹相变增韧分析

采用压力敏感准则和权函数法相变增韧陶瓷Ⅰ－Ⅱ混合型裂纹的增韧效应进行了理论预测,分别给出了静止裂纹和定常扩展裂纹相变塑性屏蔽的理论表达式。结果表明：相变对静止裂纹有负屏蔽效应,并随KⅡ／KⅠ的比值增大而增大;对定常扩展裂纹的增韧结果除与材料弹性模量、相变尾区高度和相变体积分数和有关外,还随KⅡ／KⅠ的比值增大而减小。     

膨胀土路基边坡等厚式封面层稳定性实验研究

对膨胀土路基以进行封面是一种保证基正常使用的工程措施,但封面土与膨胀土路堤间的界面又变为整个路堤的薄弱环节,导致了封面土木身的稳定性问题,对于等厚式封面土层,目前常用无限长的平行坡方法进行稳定性分析,但路基边坡是有限长的,这些方法所以的滑动面与实际不符,笔者通过实验研究发现,有限长边坡的实际滑动面位置与无限长的平等坡方法所假定的滑动面不同,按实验所得的滑动面位置,推导出计算膨胀土路基边坡等厚式土斋土怪稳定性系数的公式,最后,得出一些结论。     

钻孔灌注桩的可靠性设计方法分析

用“校准法”对现行《桥规》桩基可靠度水准进行了校准计算,并确定了桩的目标可靠指标;提出了单桩承载力的表达式和设计参数。     

时速400 km速度级内轮轨间水介质条件下牵引黏着系数试验研究

在试验条件基本相同的情况下,全尺寸高速轮轨关系试验台与线路实车在160～300km·h-1速度范围内轮轨牵引黏着系数试验结果有较好的一致性.利用全尺寸高速轮轨关系试验台,测试时速400 km速度级内水介质条件下车轮表面在低、中、高粗糙度水平时牵引黏着系数随速度的变化规律,并将车轮在中等粗糙度水平时的试验结果与日本新干线...     

某独塔双索面预应力混凝土斜拉桥动力特性测试及舒适度研究

以某独塔双索面预应力混凝土斜拉桥为对象,研究其动力特性及舒适度。首先利用试验车辆对桥梁结构施以动力荷载进行强迫振动试验,获得结构振动的振幅、动应变、动挠度及冲击系数;再结合脉动试验,用子空间法识别桥梁振动的频率、阻尼比;最后基于Diekemann指标K值及Sperling指标,进一步研究该梁桥的动力舒适度。测试与研究结果表明：测试荷载作用下该桥动应变值很小;在10～50km/h范围内,试验桥跨各试验工况下的实测冲击系数都稍大于设计规范建议值0.05,实测冲击系数值在0.023～0.061范围内,说明试验桥跨行车性能良好、桥面平顺度基本满足设计的行车性能要求;结构实测振动频率值与设计理论值的比值范围在1.054～1.337之间,实测阻尼比范围在0.48%～1.47%之间,表明主桥结构实际刚度达到了理论预期水平;狄克曼指标K值及斯佩林指标Wz均较小,表明主桥在一般行车条件下的动力舒适性能较好。     

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...