钢轨横向不均匀支撑刚度对钢轨波磨的影响

建立了钢轨波浪形磨损计算模型,模型中考虑车辆轨道垂向横向耦合动力学行为、轮轨三 维滚动接触力学行为和轮轨材料摩擦磨损的循环相互作用关系. 发展了相应的计算程序,并 用1: 1试验装置验证了理论模型. 详细分析了实际线路上由轨枕离散支撑导致的钢轨横向不均匀刚度和不同行车速度对曲线钢轨接触表面不均匀磨损的影响. 通过数值分析可知： (1)列车通过曲线钢轨时,轨枕离散支撑导致的钢轨横向不均匀刚度易引发曲线钢轨波磨的形 成和发展;(2)这类钢轨波磨具有与轨枕间距几乎相等的波长和28~35mm的短波长,这个短波长不均匀磨损主要是由轮轨高频接触振动引起;(3)同一个转向 架4个车轮作用下形成的钢轨波磨最大深度波谷的分布是不同的;(4) 改变过车速度不能有效地抑制轨枕离散支撑导致的钢轨波磨形成和发展速度.     

4，4’-二氨基苯磺酰苯胺的酰胺衍生物的合成及其液晶性的初步探讨

合成了10个4，4’-二氨基苯磺酰苯胺的酰胺衍生物，并通过示差扫描量热法(DSC)与偏光显微镜测定这些衍生物的液晶性，发现4-氨基-4’-(对甲氧基)苯甲酰胺基苯磺酰苯胺(4g)具有液晶现象．     

3-次甲基（4-丁氧基苯胺）噻吩与吡啶、3-丁基噻吩共聚物的金属配合物催化法合成及性能

通过Schiff-base法合成了侧链含席夫碱的新型噻吩单体2,5-二溴-3-次甲基（4-丁氧基苯胺）噻吩,用Ni（Ⅱ）催化剂[二氯-1,3-双（二苯基磷）丙烷基镍（Ⅱ）]合成了新型共轭共聚物聚[3-次甲基（4-丁氧基苯胺）噻吩-共-3-丁基噻吩]（共聚物Ⅰ）和聚[3-次甲基（4-丁氧基苯胺）噻吩-共-吡啶]（共聚物Ⅱ）。采用FT-IR、1H-NMR对2种共聚物的化学结构进行了表征,利用UV-Vis、PL、循环伏安等测试方法对其进行光、电性能测试。结果表明：共聚物在氯仿溶液中发黄绿光,共聚物Ⅰ和共聚物Ⅱ的最大发射峰分别位于540 nm和516 nm,该类共聚物均具有一定的电化学活性。     

ITER中子屏蔽结构的虚拟装配研究

国际热核实验反应堆ITER计划是一项大型国际研究合作项目。中子屏蔽结构位于真空室内、外壳之间,其作用是屏蔽中子流、降低环向磁场波纹度。中子屏蔽结构的虚拟装配需要与其设计同时进行,以便指导和改进设计。为了实现其虚拟装配,运用反装思路,通过DELMIA创建其拆卸路径来设计并仿真整个装配过程,实时分析其装配间隙,作为对模型进行优化设计的依据。所得结果满足ITER国际组对中子屏蔽结构的设计要求,并为结构的实际装配提供了参考依据。     

小麦发育后期茎秆抗倒伏性的数学模型

对小麦发育后期茎秆抗倒伏性进行了研究.建立了基于茎秆密度和机械强度的改进型抗倒伏指数模型;采用相关系数、通径分析、灰色关联分析三种方法对倒伏指数与外部形态的关联性进行了分析;提出了理想株型结构的定义,建立双目标优化模型探讨理想模型的数值解;分别从茎秆线密度线性变化、分节几何性质均匀以及分节物理性质均匀的情况下获得三个抗倒伏模型;最后为小麦茎秆抗倒伏研究提出了建议.     

Pr0.7Ca0.3MnO3陶瓷晶界势垒的交流特性

采用固相烧结方法制备了Pr1-xCaxMnO3(x=0.3)钙态矿结构锰氧化物陶瓷样品,对其在磁场和电场下的直、交流输运性质做了系统研究.通过测量加磁场和零场下的Ⅰ-Ⅴ曲线,得到其居里温度为150K,与VSM测试结果一致.通过测量加磁场与零场下交流的阻抗频谱,发现加磁场后样品的晶界电阻明显减小,而晶粒电阻几乎保持不变,表明Pr1-xCaxMnO3陶瓷多晶样品的CMR效应源于样品的晶界.为确定晶界处的势垒高度,测量了样品在不同频率下的阻抗温谱,根据Arrhenius定律拟合得出势垒高度为117 meV,与用直流R-T数据拟合得出的激活能一致.     

刚架稳定分析

问题刚架如图1所示,垂直杆AB和CD的弯曲刚度均为EI,长度均为l,水平杆BC的弯曲刚度为E1I1,长度为l1,A和D处固定铰支,B和C处刚性连接。已知刚架B和C处分别受垂直向下的集中力F作用,假设AB和CD均为细长压杆,试求刚架临界载荷Fcr。     

基于符号向量动力学的耦合映像格子参数估计

本文,将符号动力学推广到耦合映像格子中,以Logistic映射下耦合映像格子为研究对象,研究控制参数对符号向量序列动力学特性的影响.通过研究耦合映像格子逆函数,给出耦合映像格子的遍历条件.进一步,将给出系统初始向量,禁止字以及控制参数的符号向量序列描述方法,并最终给出基于符号向量动力学的耦合映像格子控制参数估计方法.实验结果表明,根据本文算法可以有效建立符号序列和耦合映像格子控制参数之间的对应关系,能够更好地刻画了实际模型的物理过程. 关键词： 符号向量动力学 耦合映像格子 参数估计 遍历性     

基于优化多核极限学习机的车轮多边形磨耗识别

多边形车轮是铁路机车车辆中普遍存在的一种磨损现象, 随着列车运营里程的增加, 车轮磨耗程度显著提升, 严重影响着列车乘坐舒适性和运营安全性, 借助于列车运营监测大数据开展多边形车轮动态检测方法研究具有重要意义. 本研究基于列车轴箱垂向加速度建立了多边形车轮定量识别模型, 首先通过阶次分析识别出轴箱加速度中包含的多边形车轮主要阶次, 同时获取各阶次对应的加速度幅值信息, 在此基础上引入加速度信号熵特征共同构建多边形车轮磨耗幅值识别特征矩阵, 然后建立遗传变异粒子群优化多核极限学习机 (GMPSO-MKELM) 识别模型, 通过特征矩阵与磨耗幅值的映射关系, 进一步实现了车轮多边形磨耗幅值识别. 通过仿真与现场实测数据研究结果表明, 所提出的识别模型能有效地从轴箱加速度中提取多边形车轮主要阶次, 磨耗幅值的识别精度均优于对比模型且具有较高的检测效率, 可实现均方根误差为0.0010 (仿真结果) 与0.0134 (试验结果) 的精确识别, 本文提出的多边形车轮磨耗识别模型可为列车车轮检测与智能维护提供理论基础.