柴油机燃用B20生物柴油的性能优化

研究某柴油机燃用20%生物柴油-柴油混合燃料,通过改变预喷油量和增压压力,进行该机型经济性和排放性的优化.采用拉丁超立方法分别对稳态循环试验低、中转速下低、中、高和全负荷共计8个工况点设计试验方案,对各工况样本点进行仿真计算.搭建试验因子和响应变量模型,完成基于模型的遗传优化.优化结果表明:优化预喷油量和增压压力,可使NO_x平均降低17.2%,燃油消耗率平均下降4.2%,soot略有升高.     

机车轮对踏面磨耗自动检测新方法

介绍了一种利用动态应变仪实现机车轮对踏面磨耗自动测量的新方法。本文的工作为实现机车轮对踏面磨耗的自动测量提供了一种可行的解决方案。     

足尺隧道5MW火灾下大巴车疏散时间试验研究

为研究大巴车人员在隧道突发火灾情况下的的疏散时间,提高隧道运营安全性,在1∶1全尺寸试验隧道内,构建了油盆火燃烧场景,开展了不同人数、不同路径等4组工况下的大巴车人员疏散试验.试验记录了不同工况下的车内疏散时间与车外疏散时间,并将疏散时间的试验结果与经验公式计算结果进行了对比研究.试验结果表明:在视觉良好且障碍物干扰较少的试验环境中,大巴车车内疏散时间大于车外疏散时间,且疏散人数越多,两者差距越大,可见车内疏散是整个疏散过程的一个瓶颈点,有必要加强突发事件下大巴车驾乘人员的车内逃生教育培训等工作,以提高车内疏散效率;在有多个可用出口的情况下,99％的参与者选择从远离火源点最近的出口逃生,并导致该出口出现了排队现象,因此有必要加强隧道内疏散路径和紧急出口的指引,以避免群体疏散时的盲从性,并提高疏散效率.对比结果还表明:采用经验公式计算疏散时间时,应结合实际情况充分考虑疏散人数规模对通道人流平均通过速度的影响,火灾规模与疏散环境对车外疏散速度的影响,以及实际使用出口数与可用出口数之间的差别,从而合理设定参数值,提高计算结果的准确性.     

结构光条法应用于车轮外形磨耗自动检测的研究

介绍了一种基于结构光条法原理，运用ＣＣＤ摄像机，线激光光源和计算机图像采集系统与软件等，研制出机车车辆轮对外形磨耗自动检测系统，该系统在实际应用中有极大的潜能。     

公路隧道人员疏散速度与个体属性相关性研究

为定量分析个体属性对公路隧道内人员疏散速度的影响,在全比例尺公路隧道烟雾环境下开展了人员疏散试验。根据123条有效试验结果数据,对试验参与者疏散速度与个体因素进行相关性检验,检验结果表明,性别、年龄、隧道逃生知识掌握程度及逃生培训经历等4种个体因素与疏散速度显著相关,职业、隧道出行频率与疏散速度相互独立。在相关性分析结果的基础上,采用回归分析构建疏散速度与4种相关因素的线性模型,模型标定结果显示,性别变量对疏散速度的影响无统计学意义;此外,逃生培训经历变量对疏散速度的影响程度最大,年龄变量的影响程度最小。可见,加强面向出行者的隧道逃生培训教育工作,对提高隧道内突发事件下的人员自我疏散能力具有重要意义。     

基于VR的公路隧道6DoF人员疏散试验系统构建及应用研究

为提高公路隧道火灾场景下人员疏散虚拟现实试验的生态效度，以内嵌Inside-out定位技术的VR（virtual reality）一体机为基础，研发公路隧道6DoF（six degrees of freedom）人员疏散试验系统。该系统应用于试验时，参与者可摆脱鼠标、手柄等控制及设备线缆的束缚，在虚拟场景中6自由度感知信息及自主行动完成试验，且系统可通过对参与者实时跟踪定位获取其速度特征数据。为验证该试验系统的有效性，采用该系统开展真实空地、虚拟空隧道和虚拟火灾事故隧道3种场景下的人员疏散试验，采集30名参与者在不同场景中的移动速度、移动轨迹与情绪反应、沉浸感、临场感等数据，并分别对比真实空地与虚拟空隧道、虚拟空隧道与虚拟火灾事故隧道中的试验结果。试验结果表明： 1）采用该系统进行疏散试验时，头戴VR设备未引起参与者的眩晕感； 2）参与者在虚拟火灾场景中具有较强的临场感，其情绪反应、移动轨迹、移动速度等与在真实场景中基本一致，说明该系统具有较好的应用有效性。     

火灾工况下公路隧道通风智能控制模型研究

为研究公路隧道火灾工况下的智能通风控制方法,以某隧道右线为研究对象,进行如下研究：1)探索RBF神经网络模型的适用性、网络组成与训练过程,并结合工程实例通过经验公式得到火灾规模与临界风速的关系;2)计算获取51组随机工况下不同火灾发生规模、火灾发生位置、隧道交通量下的风机开启台数数据;3)利用径向基RBF(Radial Basis Function)神经网络算法进行模型训练,共设置30组训练数据与21组检验数据进行预测精度验证。工程实例预测结果表明：1) RBF神经网络算法训练组与检验组的相对误差分别为4.6%与8.7%,预测精度在预设阈值范围内;2)构建的火灾工况下,公路隧道风机智能控制模型有助于提升公路隧道营运期安全水平。