覆带车辆行驶装置橡胶力学性能试验研究

对用于覆带车辆行驶装置的负重轮轮缘，覆带板衬垫，销耳衬套３种橡胶的力学性能进行了测试，得到了３种橡胶杨氏模量和剪切模量以及动态损耗因子的量值和变化趋势，验证了小变形情况下橡胶应力－应变关系统计理论的正确性。在此基础 上，分析了３种橡胶材料性能对覆带车辆行驶装置的影响。     

连续曲线梁桥在多车荷载作用下的动力响应

以某一匝道公路连续曲线箱梁桥为例,分析了该类桥梁的空间车桥耦合振动响应及冲击系数.考虑桥梁阻尼比和桥面平整度的影响,采用通用软件ANSYS模拟桥梁,车辆简化为16自由度模型,采用模态综合法编制了公路曲线车桥耦合振动响应MATLAB程序,研究了多车荷载作用下连续曲线箱梁桥的动力响应.研究表明:主梁竖向挠度冲击系数受横向加载车辆数量的影响较小,跨中截面外腹板动力响应最大,建议采用外腹板处冲击系数进行设计.当纵向车辆间距一定,车速低于22 m·s~(-1)时,冲击系数在单车工况下最大,且随着纵向加载车辆数量的增多而显著减小;当车速超过22 m·s~(-1)时,纵向两车和三车工况下,主梁冲击系数有围绕单车工况下冲击系数曲线上下波动的趋势.纵向车辆间距对设计时选取的冲击系数影响较小.     

基于道路结构特征的自主车视觉导航

基于计算机视觉技术的道路检测,针对红旗轿车自主驾驶系统的视觉导航,提出并实现了一种基于道路结构特征的自主车视觉导航方法.该方法根据高速公路上道路标志线平行、等宽等特征,将车载摄像机获取的道路图像投影到道路平面上,再运用这些特征来提取标志线像素.在此基础上根据公路道路模型,建立参数空间搜索最优参数,得到道路标志线的参数表达,实现视觉导航,并给出了C市环城高速上的实验结果.     

负荷车电涡流缓速器加载控制系统研究

为能更真实反映被试拖拉机牵引特性,对负荷车加载系统进行了改进,建立了负荷车加载系统传递函数模型。以牵引力载荷谱随机信号为输入,采用BP神经网络算法对加载系统进行动态加载控制,以输出不同类型的作业载荷。对系统响应特性进行了动态分析,在此基础上进行了道路试验验证,证明加载系统的有效性。在该控制模式下系统仿真载荷输出延迟0.12s,最大超调量为3.1%;路试载荷输出延迟0.22s,最大超调量为4.2%。试验结果表明,BP神经网络PID控制的系统输出载荷对输入载荷具有更好的跟随效果,比传统PID控制响应性好,开发的负荷车加载系统输出载荷能够较好再现拖拉机实际牵引载荷。     

基于改进遗传算法的车身板件厚度优化

为了在车身设计阶段降低车内噪声,以HyperMesh软件建立的车身声固耦合模型为研究对象,提出一种改进的遗传算法优化车身板件厚度.采用Hammersley实验设计方法,建立白车身一阶整体模态、车身质量、车内目标点最大声压级响应面.以目标点最大声压级为性能指标,改进的遗传算法用于车身板件厚度优化.目标点声压级最大值降低4...     

具有不同辐板车轮的空气动力学特性研究

应用计算流体力学的方法，对具有不同辐板的车轮外流场进行了数值模拟，并与试验相对照，讨论不同的车轮辐板所引起的气动特性的变化．根据车轮上辐板的不同，对于同一型号的8种车轮模型分成3组进行研究.通过对比分析不同车轮的表面压力系数以及车轮周围的涡流等流场特性，可以得知：车轮辐板的改变不仅影响车轮的局部流场，还会影响整车的气动特性．模拟结果表明，车轮阻力系数改变是由其周围流场中涡流特征的变化所致.     

准噶尔盆地车排子地区古近系层序地层与岩性圈闭预测

为了探究车排子地区古近系层序地层发育规律和地层展布特征,应用经典层序地层学的原理和方法,通过对地震、钻井、测井和露头资料的综合分析,进行井间对比及井-震结合对比,详细研究了古近系层序的划分及特征。在车排子地区古近系识别出2个三级层序、4个体系域。研究区构造为一大型斜坡,可见小型坡折带,坡折带之下低位体系域发育,低位体系域与水进体系域由首次湖泛面分开,高位体系域不发育或不被识别。低位体系域以发育扇三角洲水下分流河道为特征,而水进体系域以滨浅湖相泥岩和粉砂岩沉积为主。地层发育受物源、古地形、气候和湖平面升降的控制,在研究区首次建立了古近系层序地层格架,并在层序地层格架内对研究区进行有利区带的预测,对车排子地区古近系地层寻找以岩性圈闭为主的非构造油气藏将起重要指导作用。     

基于Mathematica铁路线型计算方程的验证与实现

建立用于0832和093X捣固车测量系统线型线路的计算数学模型,该计算模型可以处理轨道线路可能出现的全部线路情况,获得对应不同线型线路的正矢等5种输出参数值的计算方法,为指导作业控制系统执行作业操作提供了理论保障.为保证这些计算结果的正确性,一方面采用手动计算的方式对计算方程进行演算,获得正矢等参数的计算结果.另一方面采用数学演算工具Mathematica,利用同一组数据对相应的计算方程进行演算,通过测试结果保证计算方法的正确性,为整套系统的正确性和精度提供保障.     

基于改进萤火虫算法优化BP神经网络的路网速度分布预测

浮动车数据的挖掘是目前交通领域广泛使用的研究手段之一,基本的BP神经网络也多被用于交通流的预测研究。本文引入小波变换将低频信号和高频信号进行分解和重构,结合改进萤火虫算法寻优速度快、收敛率高的特点对基本的BP神经网络进行优化,构建了路网交通流速度的预测模型。利用城市路网浮动车真实数据对模型进行训练并通过测试数据对模型预测结果进行实证分析,证明模型对特定时刻路网交通流速度预测的准确性相比于基本BP神经网络算法有46.56%的提升,对路网24h内交通流速度预测的稳定性有39.08%的提升。     

基于不同载重与车速的简支梁桥动力响应

采用振型分解法求解车桥耦合振动方程,分析简支梁桥在不同载重和车速作用下的动力响应.车辆采用1/2车模型,简支梁桥采用欧拉梁,建立车桥耦合振动方程,运用Ansys软件,得出简支梁桥跨中挠度变化曲线.结果表明,车辆载重的增加导致桥梁跨中挠度增加,车辆标准载重及车辆超载100%时跨中挠度分别为0.028,0.049 m.随着车辆速度增加,简支梁桥跨中挠度在车速60 km/h时达到峰值,此时桥梁与车辆产生共振.