矩形顶管关键技术研究现状及发展趋势探讨

首先，对矩形顶管技术的发展历程及其国内外研究现状进行综述，介绍当前矩形顶管技术主要的应用场景，并结合顶推力预测、注浆减阻、背土效应演化机制和控制对策、顶进过程中的地层响应模式和沉降计算、工作面稳定性评估等关键技术问题，对矩形顶管的理论研究进展进行回顾和讨论。其次，根据矩形断面掘进机的结构形式和切削方式，对国内外矩形顶管掘进机的开发现状及其分类进行介绍。最后，归纳当前矩形顶管在装备及工程应用领域面临的技术挑战，探讨矩形顶管技术的发展趋势，对矩形顶管装备智能化，矩形曲线顶进，长距离、大断面及复合地层等复杂场景下的矩形顶管技术进行展望。     

O′ZBEKISTON型机车单元制动器的技术难点及解决方案

文章分析了装用抱轮缘铸铁闸瓦的O′ZBEKISTON型机车用单元制动器的研制技术难点,通过理论分析提出了解决方案。型式试验及线路运行实践证明该单元制动器能够满足O′ZBEKISTON型机车的运用要求。     

自激多谐继电器稳定可靠性的提高措施

针对闪光器普遍存在闪频不稳的现象，分类叙述影响自激多谐继电器闪频的因素，并提出提高其稳定可靠性的具体措施。     

货车制动梁运用故障分析及对策

重点对槽钢弓型杆制动梁目前存在的运用故障进行了分析,并针对故障原因提出了改进措施及建议。     

坞式舰船压载系统研究

对坞式舰船压载系统设计中需考虑的稳性、作业时间、注排水方式等问题进行了分析研究,可供有关设计人员参考.     

重载列车有线电控空气制动系统的研究

重载列车在制动时,由于列车前后部制动力不一致而产生巨大的车钩力和剧烈的纵向冲动,极易造成列车断钩和脱轨事故。研究利用电力线作为通信介质,采用网络控制系统和每辆车作为一个网络节点,结合我国货车120空气制动机,实现有线电控空气制动。研究表明:由电控空气制动系统(ECP系统)控制列车制动,列车中所有车辆的制动和缓解动作几乎同步进行,全部车辆制动缸开始升、降压的时间差在0.2 s以内;在网络条件允许的范围内,装有ECP系统的车辆制动和缓解的同步性不受列车编组辆数的影响,各车辆制动缸的升压、降压曲线形状几乎相同;车辆制动缸压力的控制精度达到制动命令要求值的±20 kPa。由于ECP系统实现了对列车制动和缓解的同步控制,能够保证长大重载列车安全运行。     

关于铁路货车L-B型制动梁制造工艺的探讨

重点从魏氏组织、原材料化学成分和焊接性能等3个方面论述了影响制动梁梁架机械性能的主要因素,对梁架加工过程中产生不合格的原因进行了分析,并提出了改进建议。     

Determination of Critical Slip Surface of Soil Slope

A new complex method is presented considering not only the improvement upon the ＂bad ＂design point, but also the diversity of the newly generated complex, which is obtained by replacing the ＂bad ＂design point with the better design point located at the line between the ＂bad ＂design point and the ceotroid of the remaining design points of the old complex. The new complex method is applied to searching for the critical slip surface of two non-homogeneous soil slopes. The comparison of the results obtained by the new complex method with that by the basic complex method shows that the new complex method is much more likely to find the true critical surface for the randomly generated initial complex.     

GTM的压实原理及设计指标与路用性能的相关性分析

GTM的设计思路提出解决目前汽车触地压强不断上升的途径,应用GTM减少沥青路面在重载交通下出现车辙、推移等剪切破坏.试验证明,沥青路面的表现与GTM的设计指标存在良好的相关性,因此GTM具有很好的推广价值.     

复突触神经网络模型及其稳定性研究

传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。