双频合成振动压实机参数匹配试验

为了探讨多频合成振动压实的机理,设计了双频合成振动压实机,从理论上分析了样机各参数对压实度的影响。采用正交试验方法,对样机频率及频率比、振幅及振幅比、相位参数等进行了试验研究,根据试验结果分析,给出了较合理的参数组合。结果表明:两频率成分的相位差及频率比对压实度的影响最明显;两频率成分的振幅及其振幅比对压实效果的影响较明显,其中低频振幅对下层压实度的影响较大;两频率成分的频率值对压实效果的影响不大;激振器的相位对压实效果的影响较小。     

建筑渣土振动压实特性试验研究

以福州绕城高速公路福州北互通内拆迁产生的建筑渣土为实例,对建筑渣土的颗粒组成、级配特征及组分特性等展开研究.并进行了填筑路基试验段的现场测试,探索了建筑渣土的振动压实特性,给出了路基利用建筑渣土填筑的合理松铺厚度和碾压遍数等参数.     

路基填料试验与压实控制的关系

本文以广东省江肇高速公路第G7标路基标施工为背景,从试验检测的角度出发,详细阐述了路基试验对路基填筑的重要作用,并就如何进行路基填筑质量控制提出个人意见建议,以供业内同行共同参考借鉴。     

振动压路机压实施工参数与控制方法研究

在振动压路机压实施工中,振幅、频率、静质量、静线荷载、碾压速度等技术参数对振动压路机压实效果有重要的影响.该文以具有软弱性和不稳定性的软弱性混合料为压实对象,研究振动压路机压实施工参数与控制方法.首先概述振动压路机的工作原理和振动压路机压实原理;然后结合软弱性混合料的性质,分析振动压路机在软弱性路面压实施工中的技术参数,包括振幅、振动频率、振动压路机工作速度、振动压路机压实能力;在此基础上,分析振动压路机压实的体积生产率;最后,根据《公路沥青路面施工技术规范》,总结振动压路机在软弱性路面压实施工中的控制方法.     

汽车振动系统动态参数优化

汽车悬架及司机磨椅动态参数对汽车行驶的平顺性有着重要影响，以八自由度弹簧质量系统作为汽车振动系统的力学模型，用前后四轮路面随机激励作为系统输入，对车厢及司机座椅的输入功率谱进行分析，在此基础上对该模型的悬架及司机座椅动态参数进行优化，并给出悬架参数及司机座椅参数的优化结果。     

考虑物料慢变参数的振动压实系统分析

建立含有物料慢变参数的振动压实系统模型,对该模型采用分段线性化方法与渐近法进行求解与仿真分析.利用YZC-1型振动压路机进行现场试验.仿真结果与试验结果对比表明:所建模型正确,计算结果较准确;在压实过程中下车的固有频率随着物料刚度增大及阻尼的减小而逐渐增大;提高激振频率增大激振力可以提高物料的压实效果,但这样会使系统的振动加剧,引起操作人员的身体不适,因此需要合理的选择激振频率;利用混沌运动可以提高压实效果.     

垂直振动压实法成型SMA-13混合料体积参数设计标准研究

为研究体积参数对SMA-13混合料性能的影响,采用垂直振动压实法(vertical vibration compaction method,VVCM)成型SMA-13混合料试件,评价了VVCM的可靠性,并以力学性能最佳为原则,提出了SMA-13混合料体积参数标准.结果表明:SMA-13混合料各力学性能均随空隙率的增大呈...     

基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法

客流参数预测是实现枢纽客流安全状态预警的重要手段,针对枢纽客流参数的预测问题,提出了基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法,通过对高铁综合客运枢纽内瓶颈点的短时客流参数信息进行预测,对客流的拥堵或滞留状态进行及时预警. 实验证明基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法能够对瓶颈点未来短时内的客流参数信息进行较准确地预测,并可较好地反映滞留客流状态.     

变参数振动钻削微小孔的优化试验分析

变参数振动钻削过程中，由于轴向力，扭矩等的动态变化及不同区段加工质量特征参数的不同，导致不同的最优振动参数和最优切削数，文中通过多元正交多项式回归参数优化设计，运用概率论和数理统计原理进行振动钻削过程的参数优化，并通过对比试验验证了变参数振动钻削的优良效果。     

振动出矿机工作参数电算优化

本文在分析振动出矿动力学问题的基础上,建立了包括放矿生产能力、单位矿量能耗和物料干扰强度在内的三个振动出矿效果衡量指标。应用电子计算机对单轴和双轴惯性振动出矿机分别进行了工作参数最优化分析。室内模型试验的结果表明,本文所提出的最佳工作参数及其实用的计算公式是易行和基本可靠的。·     

磨削工艺参数智能优化系统设计

在实际磨削加工过程中,技术人员凭借经验和参考手册来选取磨削工艺参数,导致正确性难以保证.为了克服这个缺陷,在分析用户需求的基础上采用模块化设计方法对磨削工艺参数智能优化系统进行总体设计.介绍了各模块功能以及设计思路,并对系统的智能优化技术进行了详细分析,经分析论证后选用BP神经网络作为工艺参数优化的智能算法.此外,还就BP神经网络模型的建立以及网络结构的确定过程做了详细阐述.将模型优化参数进行试验验证,参数优化预测准确率超过85%,体现了其工程应用价值.     

基于粒子群优化算法的神经网络钻削参数优化

神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系,但其常规训练算法为BP或其它梯度算法,导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络,并应用到钻削加工参数优化中,试验表明粒子群优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也得到了较大的提高。     

磁流变阻尼器控制拉索振动的优化参数研究

采用磁流变阻尼器控制斜拉桥拉索振动是一项新的拉索减振技术.根据不同拉索的几何、力学条件确定磁流变阻尼器的优化电压是取得最佳减振效果的关键.基于组合磁流变阻尼器的拉索运动方程,采用改进的Bouc Wen磁流变阻尼器模型,对安装磁流变阻尼器后多根拉索的阻尼特性进行了数值仿真计算,得到了拉索系统模态阻尼比与阻尼器输入电压的关系.采用非线性最小二乘方法,得到了考虑拉索参数、振幅、模态阶次及阻尼器安装高度等因素的阻尼器优化设计曲线.并在岳阳洞庭湖大桥进行了实桥振动控制试验,结果与数值仿真具有很好的一致性.图9,表1,参8.     

基于神经网络的高铁通信切换优化方法研究

分析了传统高铁LTE-R网络建设的业务需求。针对列车行驶中频繁出现的A3切换事件,此事件使得专网小区出现数据上传、下载速率低,话音接通率、掉线率劣化等问题,提出了一种基于改进的人工蜂群算法和径向基函数神经网络的越区切换优化方法。通过分析高铁列车的实时运行速度和传输损耗,对列车运行中切换触发时延和切换迟滞门限这两个参数进行了预测和动态优化,以提升高铁列车在运行中用户终端的切换成功率和鲁棒性。实验中以长吉线高铁某区间为例进行测试,采集列车在不同运行速度下的实际参数进行训练。实验结果表明,基于改进的工蜂群算法和神经网络的切换方法具有更高的实时性和稳定性,能够大幅提升用户业务感知。     

一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。仿真结果表明上述优化策略是有效的。     

公路工程路基路面压实施工技术的优化

为了促进公路工程路基路面的有效施工,必须做好路基压实工作,确保其路面强度的提升,使塑性形变程度降低,增加稳定性。本文就路基路面压实过程中的相关施工环节展开分析,以确保对相关施工缺陷的优化,促进工程路基路面压实度的提升,确保施工技术的不断优化,以满足现代公路建设的需要。     

聚合物动态挤出流变参数的非线性组合优化

借助神经网络模型，研究了聚合物动态挤出流变参数的非线性组合优化问题；特别地，把神经网络模型下的梯度计算引入到遗传算法适应度函数的定义，解决了振动参数及压力影响下聚合物表观粘度的不等高多极值的极值搜索问题。计算结果表明该方法是可行的，且可推广到一般的应用领域。     

双频双幅合成振动压实的动力学仿真

为了分析双频双幅合成振动压路机各设计参数对压实效果的影响,设计了双频双幅合成振动压实的试验样机.在前期试验的基础上,建立了压实机-土壤系统的动力学模型,对土壤的刚度及阻尼值进行求解,得出了土壤刚度与阻尼值随压实遍数的变化规律.基于数学模型的动力学仿真,描述了上车和下车位移、加速度和压实轮对地面的作用力等在工作过程中的变化规律,得到了压实机主要工作参数间较合理的匹配关系及其取值范围:低频频率为20～30 Hz,低频振幅为0.8～1.5 mm,频率比为1～3,振幅比为1/3～1/2,激振器的初始相位角为0°～90°.     

振动系统参数识别的最小二乘频域法

本文根据模态分析中的复模态理论,在频域中用最小二乘法拟合振动系统的传递函数,并用微型计算机识别结构的模态参数.     

基于模拟退火算法的Hopfield神经网络参数优化

为解决Hopfield神经网络应用过程中参数设置的问题,在研究Hopfield神经网络的工作原理的基础上,分析了神经网络模型在求解TSP(Traveling Salesman Problem)问题过程中参数的选取,通过对输出数据进行归一化处理建立网络的评价函数,然后引入模拟退火算法对参数进行最优化选取。实验结果表明,经过参数优化过的Hopfield神经网络模型能更有效,更快速地得到TSP问题的最优解。