基于改进双曲交点算法的牵引电机故障诊断

CRH(China Railway High Speed)动车组高速列车已成为我国最重要的交通工具,而高速列车牵引电机的可靠性对于保障列车安全运行具有重要意义.提出一种基于改进双曲交点算法的参数估计方法,采用双曲交点作为搜索点,通过约束条件限制搜索点的数目,并在参数估计过程中改变控制参数调节算法的自适应性,以提高参数估计的效率和准确率.以CRH2高速列车牵引电机为模型,基于数学模型在Matlab/Simulink中建立仿真模型,结合所提出的算法进行参数估计.研究结果表明,提出的参数估计方法,能够有效地提高电机故障诊断效率并准确诊断电机定子绕组故障,验证了所提算法的有效性.     

浙江省交通工程试验检测市场的现状与对策

通过对浙江省交通工程试验检测市场规模、试验检测机构现状、试验检测市场存在的主要问题及其原因进行分析,提出了解决这些问题的对策和措施。     

世界石油贸易及陆海油运链网通道现状

分析了2000年以来世界石油贸易总量及基本流向的构成和陆海油运通道网络(航线)现状,强调我国能源安全的核心是石油供应安全,关键在海上油运链网安全。     

出口铁路货车截断塞门漏泄原因分析和工艺改进

针对出口铁路货车截断塞门出现的漏泄现象,确定了采用振动切削方法及一系列工艺进行调整。通过工艺的改进和调整,杜绝了塞门的漏泄现象,也提升了塞门的使用寿命,确保了产品的使用性能。     

四轮驱动ABS控制方法的分析

以四轮驱动汽车为研究对象,分析了其在差速器锁止时制动防抱死控制过程所出现的问题,归纳总结了四轮驱动ABS控制技术的特点及对制动安全性的影响。     

装配整体式地下车站侧墙开洞结构力学性能分析

当前侧墙开洞的研究主要集中在地上结构开洞墙体的整体受力性能,而对装配式地下车站侧墙开洞结构的研究还较少.综合考虑侧墙开洞结构受力及施工难易程度,接口框架分拆为梁和柱,节点设置在梁端.为确定侧墙开洞结构的力学性能,对设计方案进行了力学试验与数值模拟分析.研究结果表明:通道接口的破坏形态主要表现为洞口梁端的扭转斜裂缝,梁的扭转破坏是侧墙开洞结构失效的主要原因;侧墙开洞结构的刚度退化的主要原因是混凝土开裂,而构件中钢筋屈服的影响基本上可忽略不计;对侧墙开洞结构进行数值分析,可得到构件的内力分布;梁端的扭转承载力是侧墙开洞结构平面外承载力的主要部分.给出了洞口梁的扭转承载力建议公式,为装配整体式地下车站侧墙开洞结构的设计提供了参考依据.     

自动液位监控系统的设计

结合工业生产和生活中的实际问题,以STC89C52单片机为核心,通过外围硬件电路达到液位监控的目的.该系统主要是实时监测液位变化并进行显示输出.此外,系统在液位不满足要求的情况下,实现自动注水或放水,保证系统的水位在规定的范围内.本设计的液位显示通过LCD1602实现,液位测量部分使用了超声波测距模块,分辨率高,且为非接触式测量,抗干扰能力强.而对于液位的控制部分主要通过C语言编程来实现,同时增加了液位报警功能.     

回转起重机防摇试验台设计研究

针对回转起重机摆动抑制问题,提出一种吊盘式机械防摇系统,其基本思想为：在吊物上方装一个吊盘,通过吊盘阻碍吊物的单摆运动,减小摆动幅度。针对提出的吊盘式机械防摇系统,进行了回转起重机防摇试验台设计研究。首先进行了试验台的三维结构设计、电气系统设计,然后进行了试验台的加工、组装和调试,最后进行了试验台控制程序的开发,完成试验台的搭建工作。     

基于耗散伪应变能的沥青疲劳动力学表征

沥青的开裂和塑性变形是疲劳损伤过程中的2个耦合子进程。为了分离沥青在疲劳损伤阶段的开裂子进程及塑性变形子进程及寻求疲劳损伤进程与2个子进程的关联特征指标,基于能量力学法及动力学理论研究沥青的疲劳损伤进程、开裂子进程及塑性变形子进程。首先采用能量力学法从沥青疲劳损伤阶段不同温度下的累积总耗散伪应变能（DPSE）分离出开裂导致的累积耗散伪应变能（DPSE_c）及塑性变形引起的累积耗散伪应变能（DPSE_p）;然后采用三参数模型来匹配沥青疲劳损伤进程、开裂及塑性变形子进程的耗散伪应变能,获得了能够定量描述能量耗散演变快慢的特征能量变化率;最后基于动力学理论建立沥青疲劳损伤阶段的特征能量变化率与温度的关系,并确定表征沥青疲劳损伤进程的动力学指标。结果表明：基质沥青及SBS改性沥青的DPSE,DPSE_c,DPSE_p的特征能量变化率与绝对温度倒数呈线性关系,DPSE_p的特征能量变化率随温度的增加而增加,而DPSE_c的特征能量变化率随温度的增加而减小,其原因是随着温度的升高,沥青塑性变形发展变快,而开裂则减缓;SBS改性沥青疲劳损伤进程、开裂子进程及塑性变形子进程的活化能（163.9,70.1,91.6 kJ·mol^-1）均大于基质沥青相应进程的活化能（94.0,47.0,45.8 kJ·mol^-1）,这表明SBS改性沥青抗开裂性能及抗永久变形性能均好于基质沥青;此外,SBS改性沥青及基质沥青疲劳损伤进程的总活化能等于开裂子进程及塑性变形子进程的活化能之和。因此,可通过活化能这一动力学指标将沥青疲劳损伤进程、开裂子进程与塑性变形子进程进行关联。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。