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1.
针对大攻角下主梁断面颤振稳定性问题,基于计算流体动力学软件ANSYS FLU-ENT用户自定义函数UDFs和动网格技术,结合Newmark-β法建立了桥梁主梁断面二维流固耦合分析方法,采用该方法在不同攻角下(0°、±3°、±5°、±8°)对薄平板和流线型箱梁断面颤振稳定性进行数值模拟研究,并将数值模拟结果与风洞试验研究结果进行了比较.结果表明:薄平板和流线型箱梁断面的颤振临界风速数值模拟结果与风洞试验结果吻合较好,验证了本文所建立的桥梁主梁断面二维流固耦合分析方法的精度.薄平板断面的颤振临界风速随攻角的增大显著降低;流线型箱梁断面在正攻角范围内颤振临界风速随着攻角的增大而降低,在负攻角范围内颤振临界风速随攻角绝对值的增加先增大后降低;当攻角较大时,薄平板断面和流线型主梁断面均表现出"钝体"特征,气流绕过断面前缘时发生分离,沿断面上下缘产生较大的涡,从而导致主梁断面颤振临界风速降低. 相似文献
2.
橡胶坝常用于低水头、大跨度的闸坝工程,如防洪、储水、发电、供水、挡潮及城市园林美化等工程,不仅起到闸门、滚水坝和活动坝等作用,而且具有瀑布景观效果.本文建立了橡胶坝有限差分计算模型,系统分析了充水压力、上游水位及坝袋几何尺寸等参数对橡胶坝断面形状的影响.开展了室内模型试验,验证了计算模型的准确性.讨论了上游挡水水位与坝袋高度、断面面积、宽度、接地宽度和顶部位置等参数间的关系.研究发现,坝高H/L和横断面面积A/L2随上游水位Hr/L的增大呈非线性减小趋势,而坝宽B/L、接触宽度b/L和坝顶距锚固点水平距离D/L随上游水位Hr/L的增大而非线性增大.基于Chapman-Richard曲线模型对本文得到的橡胶坝几何形状尺寸进行拟合,提出了简化的橡胶坝设计计算公式,可为实际工程设计评估提供参考. 相似文献
3.
利用USArray的远震记录资料, 对1万多条地震记录的SS前驱波进行共反射点叠加分析(叠加范围是半径为5°的球冠), 得到纳斯卡板块南部及南美板块西部(120°W—60°W, 30°S—5°N)上地幔间断面的起伏形态。由于数据很好地覆盖了研究区域, 叠加范围更小, 因此比以往的结果具有更高的空间分辨率。在Galapagos, Easter和 San Felix这3个热点下方观测到的间断面起伏形态符合地幔深部存在高温异常的假设。还观测到: 在东太平洋洋隆南段下方, 410 km间断面深度增加; 在俯冲带下方, 410 km和 660 km间断面深度增加。 相似文献
4.
基于交通出行行为的郑焦城际公交客流预测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过统计分析郑焦城际公交乘客的个人属性和出行信息,选择灰色模型对客流进行建模、预测和精度检验,得到模型的平均相对误差为3.98%,精度为96.02%,较好地满足了精度要求。该研究为郑焦城际公交的组织优化提供了理论依据和技术支持。 相似文献
5.
6.
面对大多数的建模方法主要采用基于多源数据交互的建模方式,需要大量人工交互且不便于计算机自动或半自动化处理等问题,本文引入空间索引和OBB碰撞检测方法来检测断层间的接触关系,使用符合地质规律的测地线进行追踪,采用路径切割方法处理两个地质界面间的线性接触关系,从而自动处理任意断层面间的截切关系,构建复杂断层网。利用某地区作为研究区域,从实际数据出发,构建该区复杂的三维断层网,以验证本文提出的断面接触关系处理技术的有效性。 相似文献
7.
针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据. 相似文献
8.
随着城市化进程的不断推进,迅猛增加的轨道交通客流对客运组织管理提出了更高的要求。目前,虽然多样化的视频采集设备已广泛应用于地铁客流监测中,但是对视频监测范围缺乏统一的标准规范导致监控设备布设随意性大、客流采集无法满足监测需求,鉴于此,课题开展对轨道交通车站客流状态数据采集范围的研究。首先,阐述了客流状态采集范围的概念和影响因素;其次,分析轨道交通车站不同功能区域的数据采集参数类型,以全面性及精度最优为目标,构建了不同功能区域的采集范围模型,并给出模型中参数权重的计算方法和模型求解方法;最后,以北京西直门地铁站为研究对象进行实例分析,给出其不同功能区客流状态数据的最优采集范围。本研究可为交通流数据的获取提供有效的技术支持和保障。 相似文献
9.
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持. 相似文献
10.
为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结. 相似文献