基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

基于APDL语言的转向架构架结构局部参数化优化

为提高转向架构架局部结构的修改和优化的效率,提出结构局部参数优化方法,对构架横向止挡的支撑筋板进行结构优化,使横向止挡支撑筋板的最大von_Mises应力从最初结构方案的445.019 MPa降低到342.054MPa,满足构架静强度评估标准的要求。从优化结果和整个优化过程可以看出,承载结构局部参数化优化方法具有有效性和高效性,为提高结构优化效率提供了理论基础。     

铁道车辆车体焊接结构疲劳强度分析方法与可视化研究

车体是铁道车辆的承载骨架,其强度可靠性对车辆的安全运行有着重要的影响。文章根据焊接结构疲劳失效的特点,基于DVS 1608-2011和DVS 1612-2014等标准的焊接结构疲劳强度分析方法对车体结构进行疲劳强度分析,并在车体结构强度分析结果数据处理中引入结构材料利用率云图,实现结构安全性分析结果的可视化,使车体强度分析的结果更直观和全面。结果表明,该分析方法及可视化手段能直观、准确地反映车体结构的疲劳强度储备情况,保证轻量化设计车体结构的疲劳强度。文章的分析对铁道车辆车体焊接结构设计具有一定的工程指导意义。     

旧水泥砼路面技术改造设计方案的探讨

结合204国道盐城南段旧水泥砼路面技术改造工程的施工实例，对“方案设计”进行思考和分析，指出其在实施过程中值得商榷的问题，提出“建议方案”，使得其更符合实际，方便施工，缩短工期，节省投资。     

进藏攻略浅析

西藏地处雪域高原，山高路险，气候多变，已尽人皆知，其独有之“高原反应”，闻者无不谈虎色变。进藏成功与否，关系到路况、车型、人员、装备、信息等种种要素，缺一不可也!其中，人的因素第一。进藏人数不可过多，九人以内，奇数为佳。三车分乘三人，长途旅行，后座始终留一空间为一人小寐，乐也融融乎。