提速列车作用下上承式钢板梁受迫振动实验研究

本文通过对京哈线下行大清河桥第9孔33.6m上承式钢板梁桥的现场实验结果的分析，以测试孔跨中实测横、竖向振幅为依据，较为详尽地研究了在提速列车作用下桥梁的自身的动力特性及其在提速列车作用下的动力响应，给出了在不同列车运行速度、不同列车编组情况下桥梁横、竖向振幅以及一阶受迫振动频率的变化关系，并对桥梁在列车通过时的桥梁的振动形态、结构的薄弱点及其加固方向进行了初步的探讨。     

WSN中负载平衡的LEACH通信协议研究

LEACH协议是无线传感器网络中被广泛应用的聚类协议,但它存在负载不均衡的缺陷.通过分析LEACH协议聚类中节点的能耗情况,建立节点的能耗模型,找出了聚类之间以及节点之间负载不均衡的原因.基于原有协议,提出了一种新的LB-LEACH通信协议.使用OMNET 进行仿真实验,实验结果表明,新协议能够使聚类间的负载更加均衡,减少节点的过早死亡,延长整个网络的寿命.     

高活性低不饱和度聚醚型鞋垫料的研制

采用高活性低不饱和度聚醚为基础原料,以水作为发泡剂,制得了聚醚型鞋垫料,研究了聚醚型鞋垫料的配方,讨论了影响鞋垫性能的因素,比较了聚酯型、普通高活性聚醚型和高活性低不饱和度聚醚型鞋垫的性能.结果表明,采用高活性低不饱和度聚醚研制的聚醚型鞋垫料常温下为液体,贮存稳定性好,加工条件宽,脱模快,物性与聚酯型近似,是值得推广的一种新型鞋垫料.     

基于聚簇的多跳路由协议的研究

为适应大规模无线传感器网络的应用，进一步均衡网络中节点负载，提出一种基于聚簇的多跳路由协议（CBMRP）。协议基于聚簇的思想，簇首进行簇内数据融合后，结合一简单的启发函数和网关剩余能量选取合适的网关，将融合后的数据利用网关在簇首间转发，最终传送到基站。协议充分考虑了数据冗余性的消除及数据传输过程中节点能耗的均衡，可进一步延长网络生命周期。     

三维模拟驾驶仿真系统的研究与实现

为了解决模拟驾驶仿真系统中开发成本昂贵、缺乏二次开发特性等问题,研究并实现了一种结合3DMAX建模软件、开放源代码的Newton物理引擎和OSG图像渲染引擎的三维模拟驾驶仿真系统.硬件系统采用多传感器融合技术来采集驾驶员模拟驾驶时的操作行为,软件系统根据所采集的操作数据实现对车辆的运动和碰撞反应的控制以及对场景视角的切换.实验结果表明,该方法具有软件开发成本低,场景逼真度高,动态效果好等特点,可以满足对驾驶员的驾驶行为进行记录并分析的需要.     

低密度高硬度高回弹泡沫用组合料的开发

采用预聚体法对TDI进行改性制备低密度高硬度高回弹泡沫用组合聚醚,并与传统配方配制的较高密度泡沫用的组合聚醚在模塑制品性能方面作分析比较发现,密度为30kg/m3时的各项性能指标均接近或超过传统配方配制的密度为40kg/m3时的各项性能指标,可在保证制品性能的同时降低成本,显示出低密度高硬度高回弹泡沫用组合聚醚的市场优势。     

结晶速度对Mg-1.5Mn-Al合金凝固组织和性能的影响

采用定向凝固工艺,研究了在一定的温度梯度下,结晶速度对Mg-1.5 Mn-Al合金凝固组织和力学性能的影响.研究表明,随着结晶速度的逐渐增大,Mg-1.5Mn-Al合金通过定向凝固形成的柱状晶的宽度逐渐变窄,同时合金抗拉强度也逐渐增大.当结晶速度为100 μm/s时,合金的抗拉强度达到193 MPa,与铸态合金相比,提升了124％.     

汽车发动机冷却系统故障检测与维修

在社会发展水平全面提升背景下,群众出行对汽车的需求越来越高,汽车的长时间和远距离行驶也越来越常见,但是随之而来的就是汽车长时间运转引发的汽车冷却系统问题或是事故。在发动机工作中最重要的系统当属冷却系统,如果这一系统出现问题,很可能直接对发动机甚至全车性能产生影响。所以要及时对其进行保护和维修,这样才能大大降低事故发生概率。基于此,本文就将对汽车发动机冷却系统故障检测和维修问题进行详细研究。     

WSN中能耗均衡的自组织多跳聚类协议研究

针对LEACH协议能耗不均和节点过早死亡的缺陷,提出了能耗均衡的自组织多跳聚类协议。该协议通过在竞争簇首过程中加入能量参量来均衡节点能耗,并完全采用节点自组织的方式构建簇首间的多跳网络,减小了协议开销、避免了外围节点的早死,比传统聚类协议更能适应大规模的传感器网络。仿真实验证明,与已有聚类协议相比,自组织多跳聚类协议能够均衡网络负载,延长网络寿命。     

基于眼动特征的疲劳驾驶检测方法

为了提高疲劳驾驶检测模型准确率和实时性,基于驾驶模拟实验,利用Smart Eye系统提取了驾驶人不同驾驶状态下眼动数据。基于眼动参数协议,提出了眨眼频率、PERCLOS、注视方向和注视时间4个特征参数的计算方法。分析了各特征参数的最优时窗,针对不同特征参数最优时窗差异,提出了滑移时窗的数据融合方法。基于支持向量机,搭建了疲劳驾驶检测模型。实验结果表明,该模型可以有效地进行疲劳状态检测,准确率能够达到83.84%。