一种带松动标识的爱克姆螺纹锁紧装置的设计

为节省列车车厢内部空间、方便快捷地安装配置设备的电气线路和空气管路,高速列车普遍将车辆设备安装布置到车体底架下部。文中结合车下设备的紧固和检修需求提出了一种新型锁紧装置,该装置有效提高了锁闭系统的疲劳寿命,有效地保护列车的行车安全,并降低了生产和劳动成本。     

基于行驶工况的零部件耐久性测试工况构建

针对汽车零部件耐久性测试工况获取过程复杂的问题,提出了通过实际行驶工况解析出零部件耐久性测试工况的方法.基于西安市某线路纯电动公交车实际运行数据构建得出行驶工况,根据车辆实际参数建立整车仿真模型,仿真并计算得到基于实际行驶工况的电机输出轴应力载荷工况.由线性疲劳累计损伤理论和电机输出轴材料S-N曲线得出电机输出轴损伤值计算方法,并通过四峰谷值雨流计数法统计出不同应力载荷工况下的电机输出轴受到的损伤值,从而得出对应的循环寿命,选择寿命最短的行驶工况对应的电机转速工况和转矩工况作为电机输出轴耐久性测试工况.     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集，构造滑动时间窗口，以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量，以出租车当前时间的移动速度为输出变量，采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化，得到模型最优参数组合，并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析，将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841，均方根误差（RMSE）为12.711，均低于非参数回归模型和神经网络模型，提高了出租车速度的预测精度；由于出租车速度序列缺乏规律性，调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592，且相较于其他2个模型，XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果，避免了过拟合造成的预测精度下降。      

沥青路面抗疲劳断裂半刚性基层强度标准研究

为确保水泥稳定碎石（CSG）基层在交通荷载反复作用的情况下不出现疲劳开裂，提出了基于结构与材料一体化控制的CSG材料强度标准的确定方法；研究了CSG基层的力学特性和疲劳特性，建立了力学强度增长模型、力学指标间的关系模型和疲劳方程；推荐了四川省典型沥青路面抗疲劳断裂的CSG基层强度标准。研究发现:CSG的各项强度指标都随养生龄期呈非线性增长，采用骨架密实结构有利于提高CSG的力学强度。提出的力学强度增长方程可以准确预估不同龄期CSG的力学强度；提出了控制疲劳开裂的CSG基层7天无侧限抗压强度标准与7天劈裂强度标准的确定方法，该方法能实现结构与材料一体化设计，可进一步提升CSG基层的疲劳寿命。     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。