一种箱式结构清扫臂的尺寸优化及轨迹规划

为克服工作空间受限的箱式结构不易清扫的问题,以实验室现有的气箱为清扫对象,设计了一种箱式结构清扫臂,并依据优化设计的思想,以箱式结构清扫臂的工作空间最小为优化目标,确定了基杆的最优长度和基杆与箱体壁的最优夹角;同理,在各臂转到同一条线上时,以清扫臂对各个关节的转动惯量最小为优化目标,得出各臂的最优臂长;最后,根据箱体的尺寸和结构规划了一条清扫路径,并基于路径各个部分的特点分别在关节空间和笛卡尔空间进行了轨迹规划,最终导出整条轨迹的运动学方程,以此进行运动学验证和仿真.     

测量技术在钢制导管架尺寸控制中的应用

结合钢制导管架建造的特点,重点总结和介绍了海洋钢制平台导管架建造阶段所使用的测量技术及其精度控制中应该注意的事项,以期达到相互学习和交流的目的。     

柴油机磨粒参数的灰色关联分析及预测

该文根据紫油机时间序列磨粒形状参数,应用灰色系统理论进行关联分析,并用GM（O,N）模型进行磨损趋势预测,在实际应用中证明这一方法是有效的。     

枢纽下游河床冲刷深度估算方法

根据沙量守恒原理,从宏观上建立了清水冲刷深度估算公式。公式涉及到床沙可悬百分数;推移质单宽率输沙量及其变化过程;冲刷过程中水流条件的变化;粗化层厚度及其级配等疑难问题。通过水槽试验和理论分析给出了这些问题的计算关系式,获得了冲刷深度估算方法。经试验资料检验,精度良好。     

The Size Effects on Process Design of Micro Deep Drawing

This paper suggested to reformulate cylindrical deep drawing parameters with dimensionless form. A diagram, in which a feasible zone is drawn to bound both the maximal allowable tension and compression stress during the deep drawing process, was established. Since it is presented in a dimensionless form, it may be applied for both conventional and micro deep drawing. Cylindrical cup deep drawing was taken as an example to show the dimensionless process design method. In addition, the size effects should be taken into account. Two kinds of size effects on micro deep drawing were investigated, which can be explained by surface layer model and strain gradient model. Numerical simulations were carried out to compare the strain distribution with or without consideration of size effect.     

2020年世界城市轨道交通运营统计与分析综述

参考国际上较为通行的分类标准,将城市轨道交通分为地铁、轻轨和有轨电车三大类,对世界城轨交通运营现状进行统计.分析表明:截至2020年底,全球有77个国家和地区的538座城市开通了城市轨道交通系统,总里程超过33 346 km,其中地铁、轻轨、有轨电车各占53％、5％和42％.截至2020年12月31日,我国内地累计有4...     

雾化液滴尺寸和速度分布函数的推导

为了增强雾化液滴质量和热量的传递,有效预测与评价喷雾质量,应用最大熵原理和动量守恒定律推导出了新的雾化液滴尺寸和速度的概率密度分布函数,包括数目分布函数、数目微分分布函数、体积分布函数、体积微分分布函数与总体积公式。当不考虑速度分布时,推导的喷雾液滴尺寸分布与曹建明先前推导的尺寸分布具有完全相同的形式,其分布函数是Nukiyama-Tanasawa型雾化液滴尺寸分布函数的一种特定形式,推导结果具有普适意义。     

公路货物运输抽样调查中样本量的确定

在分析我国现行公路货物运输抽样调查方案的基础上,结合分层随机抽样中样本量的确定方法,以广东省为例,对公路货物运输抽样中的样本量进行测算,可进一步验证公路货物运输抽样调查中样本量确定的科学性,同时能为交通运输行业或其他行业类似的抽样调查提供有益的实践经验.     

北京某地铁站台空气颗粒物的数量浓度和质量浓度以及粒径分布和元素组成

为了解地铁站台空气颗粒物的污染状况,对北京某地铁站台空气颗粒物的数量浓度和质量浓度,以及粒径分布情况进行了1 d的实地监测,同时采集了站台内外的总悬浮颗粒物样品,研究了颗粒物元素组成特征。结果表明,监测粒径为0.0060~9.8900μm范围内,地铁站台空气中颗粒物总数量浓度与粒径为0.0060~0.0170μm的颗粒息息相关,总质量浓度主要取决于粒径为0.6120~6.6700μm的颗粒;早晚乘车高峰时段内站台空气中颗粒物的数量浓度和质量浓度都显著增大,晚高峰时段颗粒物质量浓度高于早高峰时段;监测期间,PM 2.39(粒径为0.0060~2.3900μm颗粒)和PM 9.89(粒径为0.0060~9.8900μm颗粒)平均质量浓度超过了环境空气中PM 2.5和PM 10的标准限值。站台空气颗粒物中Fe含量最高,Fe、Cu、Mn、Cr、Mo的含量显著高于站外。     

智能网联卡车车队混合流通行能力分析方法

智能网联卡车车队有望成为网联自动驾驶率先应用的场景之一，本文针对智能网联卡车车队混合交通流通行能力开展研究。首先，以智能网联卡车车队、人工驾驶卡车及人工驾驶小汽车构成的随机混合交通流为研究对象，考虑智能网联卡车车队规模空间分布特征，分析混合交通流中10种跟驰行为类型，理论推导其概率表达式，进而构建智能网联卡车车队混合交通流通行能力的通用性分析方法。然后，考虑实际交通流运行中卡车分布的随机性，将智能网联卡车车队混合交通流分为优势流、随机流和劣势流3种态势，以此提升混合交通流通行能力分析方法的普适性。最后，选择实测数据标定的跟驰模型进行案例分析，验证理论分析方法的有效性。研究结果表明：智能网联卡车比例提高或其车队规模增大均有利于3种态势混合交通流中车辆转换系数及相对熵的减小，从而可有效提升混合交通流通行能力。不同智能网联卡车比例条件下，智能网联卡车车队随机分布最优车队规模为2~4辆，同时，优势流、随机流和劣势流3种混合交通流通行能力依次递减。研究结果揭示了智能网联卡车车队混合交通流通行能力提升的内在机理，为未来智能网联卡车车队的运营管理提供方法支撑。