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1.
1加大对汽车维修质量的管理力度(1)加强培训,提高汽车维修从业人员的技术素质新技术是要靠人去掌握的,特别要求维修企业技术人员和实际操作工人要全面掌握和运用新技术。然而,娴熟应用新技术和新工艺的新一代专家屈指可数,无法从根本上保证维修质量,更无法与国际经济一体化抗衡  相似文献   
2.
某轻型客车背门局部开裂的有限元分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对某轻型客车在使用过程中出现的背门板局部开裂现象。采用有限元方法对轻型客车背门结构作静态和模态分析,验证车身薄弱环节,为产品改进提供依据。  相似文献   
3.
为降低干线道路系统的交通排放量,基于机动车比功率改进红绿灯期间排放因子的标定方法,进而以相位有效绿灯时间为决策变量,构建使机动车排放总量最小化的干线交叉口群时空资源优化模型.分析相邻交叉口间车队延误与相位差的关系,改进以车队延误最小为目标的相位差优化模型.为验证模型,设计一个案例,根据传统方法获得参考配时方案,借助Vissim软件标定红绿灯期间的排放因子,并使用所提方法获得优化配时方案.结果显示,每种污染物绿灯期间的排放因子均明显高于红灯期间;与参考配时方案相比,优化配时方案下各交叉口车辆延误和排放量均减少8~11%.所提模型能同时降低干线交叉口群的车辆延误和交通排放量,可用于优化干线协调信号控制方案,进而缓解交通拥堵.  相似文献   
4.
钢板桩挡土结构加固方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
李格平  郭畅  骆城  熊洪峰 《水道港口》2010,31(3):215-219
基于天津港某码头钢板桩在恶劣海洋环境下出现的严重锈蚀破损现象,采用ANSYS有限元建立了钢板桩结构与土相互作用的数值计算模型,分析了钢板桩在锈蚀及局部破损状况下的结构安全性。通过对帽板加固法、局部外包法的有限元计算分析,得到了以上2种加固方案下的土体变位和钢板桩受力情况,并结合经济性和施工可行性等指标推荐局部外包法为最优加固方案。  相似文献   
5.
针对海外项目的特点和风险管控的目标和难点,结合越南沿海项目风险管控措施的探讨分析,从企业管理的角度对风险管控流程进行总结,并形成一套行之有效的管理策略,提高企业风险管理意识,强化风险管控能力。  相似文献   
6.
高桩码头由于自身结构特点,对于荷载变化的适应能力较弱,尤其对于大批设计建造年代较早的高桩码头,比较容易发生破损现象.现场检测结果表明,高桩码头承受的过大水平力是导致码头结构破损的主要原因,结构破损的主要表现形式为叉桩破坏.建立了高桩码头的有限元模型,通过正交分析和敏感度分析的方法得到叉桩最不利受力工况,对叉桩的受力机理和破损形态进行了深入研究,从而奠定了补强高桩码头水平力不足的基础.对于补强加固叉桩的研究是通过分别加固桩帽和基桩本身两个方面来进行,研究结果表明外包加固桩帽只有修复作用,而加固基桩本身方有补强的效果.研究结果对维修和加固高桩码头叉桩具有较强的参考价值.  相似文献   
7.
基于机动车比功率的单点信号配时优化模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.  相似文献   
8.
利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征,利用假设检验进行特征选择,并设计了BP神经网络进行分类识别.对道路现场采集到的2种车型共计110个信号进行分析,实验结果表明,通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的,其分类的正确率达80% 以上.  相似文献   
9.
对桥梁墩台滑模施工中一些问题的分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
王洪峰  王力杰 《公路》2002,(1):35-36
针对桥梁墩台滑模施工中较常遇到的一些问题,对其产生的原因进行了分析探讨,并提出了解决问题的措施和途径。  相似文献   
10.
浅谈桩基人工挖孔   总被引:1,自引:0,他引:1  
王生源  王洪峰 《公路》2001,(5):26-27,56
在特定的条件下桥梁桩基采用人工挖孔,是一种既经济又快速的成孔方法。结合工程实践,阐述了人工挖孔的适用条件,并总结了施工中合理的机具配备和人员安排情况及挖孔作业中的注意事项。  相似文献   
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