大直径越江公路盾构隧道振动特性测试分析

盾构隧道内车辆通行对隧道产生动力作用,可能导致隧道周围软土层产生较大沉降。基于无线传感网络平台,对大直径越江公路隧道内衬砌与路面板在车辆荷载激励下的振动特性进行现场实测,获得时域与频谱信号,分析得到管片与箱涵底板的最大垂向加速度幅值与振动优势频率,发现箱涵底板与隧道管片垂向振动同步的规律。测试结果可为隧道周围地层沉降变形分析参数取值提供参考。     

基于在线支持向量回归算法的短时交通流预测

实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短.     

山西铝厂赤泥性质的研究

为解决赤泥对环境污染及其综合利用等问题,利用ICP-MS,XRD,激光粒度分析和差热分析方法,对山西铝厂赤泥进行了检测,结果表明:有价金属在赤泥中有明显富集,是提取钛、钪、铌的良好原料;拜耳法赤泥中含有大量的含水化合物,可作为吸附剂用于环境污染治理;而烧结法赤泥的主要矿物是碳酸钙和硅酸二钙,作为道路基层材料的前景很好;同时由于其特有的化学组成,用于PVC填料,能使其具有良好的抗老化性能及热稳定性能。     

城市振动污染图的概念、途径与示例

提出了基于群智感知的“城市振动污染图”概念,用于定量化、可视化城市环境振动污染的范围及程度。创建了线上数据采集应用,通过志愿者的智能携带设备获得环境振动数据并形成云端数据库,经数据清洗后,分别在全国、城市和区域3个不同尺度上进行了示例。示例结果验证了“城市振动污染图”的可行性及其对于智慧城市运维的支撑能力。     

高速弧齿锥齿轮动频计算

建立了旋转轮盘动力学模型，提出了基于刚度矩阵的离心刚度矩阵修正了模式下的动频求解有限元法，实现了弧齿锥齿传频的数值求解，数值计算与实测值基本一致且由算例得出结论，旋转效应对低阶模态，节径型振型影响较大，本算法对旋转轮盘类的动频计算具有通用性。     

公路工程中沥青抗剥落剂应用分析

通过对国内外沥青路面中抗剥落剂应用的调查,及其改善后沥青混合料的技术性能,结合当前工程中使用抗剥落剂的实际效果和出现的一些问题,对我国在沥青路面中应用抗利落剂提出一些建议。     

Measurement study on wind characteristics of Typhoon Kalmaegi on the sutong bridge

The Sutong Bridge, a cable-stayed located in the southeast coastal area of China, is vulnerable to the Pacific typhoons. From the data measured by two 3D ultrasonic anemometers at the height of 76 m and 306 m, the wind characteristics (including 10-minute mean wind speed and direction, turbulence intensity and gust factor, power spectral density and integral scale of turbulence) of Typhoon Kalmaegi are analyzed The comparison of 10-minute mean wind velocity from the two anemometers validates the reliability...     

Stewart六自由度并联平台动力学模型振动分析

为提高Stewart六自由度并联减振平台控制精度,采用力学分析、旋转矩阵等方法构建了减振平台的速度特性和加速度特性等动力学分析模型和Adams虚拟样机模型,并对该平台在瞬态激励下上端载物平台的位移输出情况、速度情况和加速度情况以及固有特性进行了振动仿真分析.结果表明:1)上端平台的响应较小,最大的位移出现在0.7s左右且能够很快地保持稳定;2)Stewart六自由度并联平台的一阶固有频率较小,低频特性较好,且在大范围的频率段范围内响应稳定.     

绕线式异步电动机的统一化数学模型

本文以绕线式异步电动机为研究对象,依据电机统一理论及等效原理,借助于线性坐标变换,对电动机在电动、再生发电及动力制动运行状态下的数学模型进行了探讨.提出了电动机的统一化数学模型。     

融合专家综合知识的贝叶斯网络参数学习方法

贝叶斯网络模型是经典概率图模型,目前已经广泛应用到各个领域中.在贝叶斯网络模型的参数获取方面,以往的方法往往仅依靠数据集或者专家知识.实际情况中,数据集往往存在缺失或者存在噪声,而单一专家指定的参数存在较大的主观因素,两类方法所得参数与实际存在较大偏差.提出基于D-S证据理论的专家综合知识结合小数据集的贝叶斯网络参数学习方法,克服了依靠数据集小的情况下造成的参数不准确或依靠单一专家知识主观性较强的问题.通过实验验证,提出的方法在小数据集的情况下,所获得的贝叶斯网络参数更为准确.并将提出的方法用于公安机关刑事案件线索研判,综合专家知识与小数据集获取模型参数,研判结果能够较好地反映实际情况,证明了方法的有效性.