对转桨水动力性能实时预报方法

为了实现对转桨水动力性能实时预报，基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先，采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型，通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算，从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构，通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究，结果表明，采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果，但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计，可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。     

粗颗粒土击实特性试验研究

以优良路基填料级配碎石和细圆砾土为研究对象,通过自行改装的表面振动击实仪测定了粗颗粒土在干法、湿法以及在35 Hz和45 Hz击实频率条件下,不同击实振幅下的干密度,分析了干湿条件下粗颗粒土最大干密度随击实频率、击实振幅的变化规律。结果表明,采用湿法得到的最大干密度高于干法;存在一个最优的击实振幅,级配碎石最优击实振幅为1.4～1.6 mm,细圆砾土最优击实振幅为1.0～1.2 mm。小于最优振幅时,随振幅的增加,干密度增大;大于该振幅时,随振幅的增加,干密度反而减小。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

先进的技术正在打开新材料之门--汽车材料的最新进展

材料技术的进步,使材料供货商得以满足今天汽车制造商最关切的三大追求——减少车辆重量、降低成本和改善燃料经济性。他们能够存不损害汽车安全性和其它性能的情况下实现自己的目标。 轻量化,是汽车制造商考虑的重点,从而也就降低成本。今天存在许多技术上可行的材料,汽车制造商可以从中加以选择,以满足自己的需要。镁的应用正日渐成熟,就象碳素纤维加强聚合母体复合材料一样;高强度钢板能明显减