工程教育专业认证背景下人才培养模式的改革与探讨——以兰州交通大学工程教育为例

工程教育专业认证是高校本科教学质量与教学改革工程的重要内容之一,必须要以学生为中心,基于成果导向、持续质量改进的工程教育认证理念,推动工程教育,进一步提升工程教育人才培养质量。本文以兰州交通大学工程教育为例,阐述了工程教育专业认证背景下人才培养模式的改革与探讨,并从深化专业综合改革、推行分层分类培养、强化创新创业教育等三个方面分析了人才培养模式的改革举措。

从CSSCI数据看兰州交通大学的哲学社会科学研究

通过对《中国社会科学引文索引》亦即CSSCI数据库中所收录兰州交通大学期刊论文数据的分析,揭示了兰州交通大学近年哲学社会科学研究的总体情况与动态信息。研究表明,兰州交通大学近五年(2010-2014)在哲学社会科学领域的管理学、法学、教育学3个学科门类所取得的研究成果较为丰硕,其法学研究与艺术学研究进步尤其明显。但与西北地区其他同类高校相比,兰州交通大学在哲学社会科学领域的研究实力仍然较弱并且其相对位次还有下行趋势,亟待提升。

基于改进YOLOv5的轨道交通障碍物检测算法

针对复杂的轨道交通背景下障碍物检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测网络模型。首先,采用基于注意力机制的轻量级Transformer主干EMO来替换YOLOv5原有backbone中的部分模块,保证轻量化的同时,还能够提高模型的准确性和稳定性;其次,使用Focal-EIoU来替换YOLOv5中的CIoU损失函数,以解决CIoU引起的训练效率低、收敛速度慢等问题;最后使用轻量化上采样算子CARAFE来替换YOLOv5算法中原有的上采样层,在没有引入过多参数和计算量的情况下具有更大的感受野,提高了检测精度和检测速度。实验结果表明,该方法相较于原始的YOLOv5网络模型平均精确度提升了11.1%,准确率提升了13%,召回率提升了11.4%,检测速度达到了60.7 fps。所提出的方法在目标检测任务中表现出了较好的性能,有效增强了轨道交通背景下目标检测模型的检测性能。

辅助交通管理机械式立体停车库在兰州市的规划应用

随着兰州市经济的快速发展,机动车辆急剧增长,停车难成为城市发展中一个亟待解决的问题。机械式立体停车库是城市停车场的一种形式,具有占地面积小、空间利用率高等优势。在当前城市用地资源日趋紧张的情况下,有必要从城市交通总体角度规划一定数量的公共类机械式立体停车库,缓解城市道路交通压力。以兰州市重点区域为例,浅谈城市机械式立体停车库应用规划研究,并对兰州市重点区域进行了具体规划,以推动停车科技产业发展,有效缓解兰州市停车难现状。

以兰州交通枢纽为核心的城市物流市场群落分析和构建

文章通过对兰州城市物流发展状况、交通枢纽地理位置和西部商贸中心的优势分析,结合兰州市城市物流发展规划,对以兰州交通枢纽为核心的城市物流市场群落进行构建分析,并对构建中应解决的问题和网络化信息平台建设提出了构想。

基于Wiener过程的城市轨道交通车辆轮对可靠性评估

为探究城市轨道交通(简称:城轨)车辆轮对的轮径值退化规律,有效评估轮对可靠性,提出基于Wiener过程的城轨车辆轮对可靠性评估方法。选取轮径值作为性能退化指标,建立基于Wiener过程的城轨车辆轮对退化模型。通过计算轮对剩余寿命,选择精度最高的退化模型进行可靠性评估。针对退化模型参数后验分布计算公式较为复杂的问题,采用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)方法进行求解。基于广州地铁8号线列车轮对实测数据进行实例验证,结果表明,城轨车辆应保证轮对可靠度不低于0.9,且在镟修后运行至27.51万km时,应检查轮对退化情况,以保障车辆的运行安全。

声学边界对轨道交通桥上浮置板振动声辐射预测的影响研究

城市轨道交通运行带来的振动噪声问题已得到广泛关注,轨道结构车致振动声辐射的研究不断展开。然而目前在车致桥上轨道结构自身声辐射研究时声学边界问题的影响还需进一步研究,本文基于车辆-轨道-桥梁相互作用理论,采用有限元-边界元方法系统地分析了地面反射和槽型梁桥遮蔽效应两种不同声学边界条件对城市轨道交通桥上轨道结构声辐射规律的影响,研究结果表明,声学边界对于城市轨道交通轨道结构振动声辐射预测具有较大影响,槽形梁桥遮蔽效应在降低浮置板声辐射桥下方传播的同时会使桥梁上方声辐射水平得到增强,地面反射会使浮置板振动声辐射在声场内形成多个带状声压放大区域。

城市轨道交通新型网孔式弹性道床垫力学性能研究

目的:网孔式弹性道床垫作为一种新型的道床垫,需要对其力学性能进行研究,以验证其应用于道床减振的可行性。方法:以既有USM型弹性道床垫及新型网孔式弹性道床垫作为研究对象,分析了这两种道床垫的结构特征,分别建立了两种道床垫的有限元模型。基于有限元模型模拟了两种弹性道床垫的动静刚度试验,在材料参数及其他尺寸参数不变的前提下,依次改变内接圆直径R 2及道床垫厚度h 2的取值,分析新型网孔式弹性道床垫应力及静刚度的变化规律。对两种弹性道床垫的综合性能(体积、最大应力、动静刚度)进行对比。结果及结论:新型网孔式弹性道床垫应用于道床减振具有可行性。改变R 2及h 2,可以灵活调整新型网孔式弹性道床垫的刚度。在相同受力面积、相同刚度及相同载荷的条件下,新型网孔式弹性道床垫的体积较既有USM型弹性道床垫降低了40.7%,所用材料可大幅节省。新型网孔式弹性道床垫的最大应力值较既有USM型弹性道床垫降低了43.0%,有利于提高道床垫的使用寿命。新型网孔式弹性道床垫的动静刚度比较既有USM型弹性道床垫更大,表明其具有更好的振动衰减能力。

基于LabVIEW软件的城市轨道交通列车牵引制动试验平台的搭建及应用

目的:为了满足城市轨道交通方向各个专业教学与科研的要求,搭建了由2台电机对拖为基础的城市轨道交通列车牵引制动试验平台,以此来模拟真实的城市轨道交通列车的牵引、惰行和制动等工况。方法:阐述了城市轨道交通列车牵引制动试验平台的构成及基本原理,介绍了公共直流母线系统的技术选型、结构设计及硬件选择等方面的要求。以列车再生制动试验为例,介绍了LabVIEW软件在该试验平台上的具体应用。结果及结论:试验中可实时图形化显示直流母线电压和电流、牵引电机的转速和转矩的变化情况,实现对电机的基本参数采集、记录和图形化展示等功能。该试验平台采用了更小尺寸电机模拟实际牵引电机,节省了实验室空间,但能够取得预期理想的应用效果。通过熟悉和使用该试验平台,可以使城市轨道交通相关专业的学生加深对列车牵引传动和控制技术等理论知识的理解程度。

基于改进DETR的机器人铆接缺陷检测方法研究

铆接作为铁道车辆结构件的主要连接方式,合格的铆接质量是车辆安全稳定运行的重要保证。针对现有铆接缺陷检测方法存在检测精度低、检测点位少、检测智能化水平不高等问题,提出一种基于改进DETR的机器人铆接缺陷检测方法。首先,搭建铆接缺陷检测系统,依次采集工件尺寸大、铆钉尺寸小工况下的铆接缺陷图像。其次,为了增强DETR模型在小目标中的图像特征提取能力和检测性能,以EfficientNet作为DETR中的主干特征提取网络,并将3-D权重注意力机制SimAM引入EfficientNet网络,从而有效保留图像特征层的镦头形态信息和铆点区域的空间信息。然后,在颈部网络中引入加权双向特征金字塔模块,以EfficientNet网络的输出作为特征融合模块的输入对各尺度特征信息进行聚合,增大不同铆接缺陷的类间差异。最后,利用Smooth L1和DIoU的线性组合改进原模型预测网络的回归损失函数,提高模型的检测精度和收敛速度。结果表明,改进模型表现出较高的检测性能,对于铆接缺陷的平均检测精度mAP为97.12%,检测速度FPS为25.4帧/s,与Faster RCNN、YOLOX等其他主流检测模型相比,在检测精度和检测速度方面均具有较大优势。研究结果能够满足实际工况中大型铆接件的小尺寸铆钉铆接缺陷实时在线检测的需求,为视觉检测技术在铆接工艺中的应用提供一定的参考价值。

双盘转子—电磁轴承系统的碰摩振动特性

转子系统的非线性振动是工程实际中的复杂问题,尤其转子系统碰摩振动的强非线性动力学特性,诱发倍周期分岔、hopf分岔及混沌等复杂现象。建立一类考虑碰摩故障的主动电磁轴承支撑双盘转子系统的力学模型,基于非线性动力学和转子动力学理论,采用多目标协同、多参数耦合仿真分析,运用变步长4阶Runge-Kutta法数值计算,通过获得的转子系统周期分岔图、碰摩分岔图、轴心轨迹图、Poincaré映射图、最大碰摩力及碰摩占空比曲线图,揭示了转子系统的非线性动态响应。同时研究复杂转子系统的碰摩振动特性与结构参数的关联关系。计算结果表明,系统的间隙阈值越小且转速越低条件下的周期碰摩振动越具复杂性和多样性,且系统因碰摩故障引发的最大碰摩力及碰摩占空比曲线峰值也较高。系统的定子刚度比越大,其表现出的各类周期碰摩振动的振动幅值和冲击速度越高;最大碰摩力越大。系统的偏心比值越大,系统的周期碰摩振动模式类型越多样化且混沌窗口越多;系统的各类周期碰摩振动产生的最大碰摩力和碰摩占空比也越高。同时,进一步分析了基本周期振动、亚谐振动、概周期振动和混沌的发生区域及转迁规律。研究结果可以有效地为该类转子系统动态匹配设计、大数据诊断与协同优化提供实际指导意义。

基于参数优化VMD和改进LSSVM的道岔故障诊断方法

为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的道岔故障诊断方法。首先,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化VMD参数,得到模态(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量个数和惩罚因子的最优参数组合。其次,计算IMF分量与功率曲线的相关系数,优选相关性较大的前3阶IMF分量,并计算功率谱熵、模糊熵及包络熵值,建立多特征融合样本数据库。最后,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)易陷入局部最优的问题,通过改进Tent混沌映射初始化策略随机生成种群,正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)更新追随者的位置,并采用改进SSA优化LSSVM算法的惩罚因子和核函数方差,构建基于TSSSA-LSSVM的道岔故障诊断模型。实验结果表明:所提道岔故障诊断方法是可行的,采用多特征融合能够更加全面地提取道岔典型故障特征,反映道岔的真实运行状态,提高了故障诊断准确率,而且较TSSSA-SVM,PSO-LSSVM,GWO-LSSVM以及SSA-LSSVM等方法具有较高的故障诊断准确率、召回率以及较低的漏报率,减少了模型训练时间,完全满足现场道岔故障导向安全的原则,具有更好的故障诊断性能,对现场道岔设备的故障维修具有一定的指导意义。

结合Cokriging模型和单目标函数的随机模型修正

将Cokriging代理模型技术和单目标函数进行结合,提出了一种随机模型修正方法。该方法将不确定性模型修正问题转化为较简单的待修正参数统计特征的修正问题,能够在保证模型修正精度的同时,有效缓解模型修正中由于分步修正和多目标修正造成的计算成本高的问题。首先,假设待修正参数和响应均服从高斯分布,采用拉丁超立方抽样获取训练集样本,构造满足精度要求的Cokriging模型替代复杂的有限元模型参与迭代计算。然后,建立有限元模型计算响应统计特征与试验响应统计特征的加权残差目标函数,引入土狼优化算法最小化该单目标函数来得到待修正参数的统计特征。最后,通过二维和三维桁架结构验证了所提方法的可行性。

基于IBES-XGBoost的高速铁路沿线风速预测模型

为保证高速铁路沿线风灾预警信息具有较高时效性,需要进行高速铁路沿线超短期风速的提前多步预测。针对众多预测模型在预测中可能存在较大误差的问题,采用Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰搜索算法进行改进,并用改进的秃鹰搜索算法(IBES)对XGBoost的初始参数进行优化。在构建IBES-XGBoost模型时,加入风速以外的其他气象特征,以提高预测精度。实验结果表明:(1)改进的秃鹰算法相比其他智能优化算法有更好的寻优能力,与其他模型相比IBES-XGBoost在超短期风速的提前多步预测上有着较高的精度和较好的拟合效果。(2)Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰算法有着较好的改进效果。(3)IBES-XGBoost能为高速铁路规范下的大风预警提供可靠的提前多步预测结果。

低肋与V形肋复合结构在双通道中的强化换热数值研究

随着燃气轮机内涡轮入口温度的升高,燃气轮机会出现热障问题,为保证燃气轮机安全运行,复合结构能够有效提高通道的冷却性能来解决此问题。采用SST k-ω湍流模型对带有低肋与V肋复合结构双通道的流动与传热特性进行了数值模拟,将圆形肋复合结构、扇叶形肋复合结构和葫芦形肋复合结构与纯V形肋在雷诺数为10 000~60 000时的传热性能进行比较,探索出综合换热效果最佳的复合结构。发现相比于纯V形肋通道,复合结构双通道的综合传热性能均得到提升,其中葫芦形肋与V形肋组成的复合结构的综合换热效果最好。葫芦肋复合结构的Nu相比于纯V形肋提高了4.33%~6.6%,f提高了0.04%~4.48%,η最佳值达到了2.13。葫芦形肋复合结构的η比45°斜方形肋和45°斜花形肋分别增大了25.51%~32.98%和4.73%~10.51%,同时,低肋与V形肋组成的复合结构综合换热性能要优于凹坑与V形肋组成的复合结构。葫芦肋复合结构有效增强通道的换热效果且压力损失增长较小,可显著提升涡轮内部冷却通道的综合换热性能。

高速列车受电弓上下臂杆气动降噪大涡模拟研究

受电弓是露置于高速列车顶部的重要受流装置,其所产生的气动噪声是高速列车的主要噪声源之一。为了降低受电弓所产生的气动噪声,采用椭圆截面直杆件和椭圆截面纵向扭转杆件两种方案替代原有上下臂杆的圆形截面直杆件,基于大涡模拟(large eddy simulation,LES)结合Ffowcs Williams and Hawkings(FW-H)声类比的方法分析流场特征与气动噪声辐射,研究新型受电弓杆件对流场及近、远场气动噪声特性的影响。研究结果表明:在不同列车速度下,与圆形截面杆件相比,椭圆截面纵向扭转杆件受电弓在近、远场辐射的气动噪声有所减弱,具有一定降噪效果;当列车速度为300 km/h时,椭圆截面纵向扭转杆件受电弓远场25 m处声压级最大值可降低约4.3 dB(A),降幅约4.4%;当列车速度为400 km/h时,其近场7.5 m处声压级最大值可降低约5 dB(A),降幅约5.5%。

基于Sarsa算法的城轨列车节能控制策略研究

针对城市轨道交通节能运行问题,提出一种基于Sarsa强化学习算法的城轨列车节能控制策略,实现了城轨列车在自动驾驶状态下,面对不同路况,执行减少能源消耗驾驶策略的同时兼顾准时性和舒适性。根据线路条件将列车状态进行离散化处理,将连续的驾驶过程分为若干个子区间进行分段求解。结合区间限速、初始状态、终末状态等限制条件,基于能耗及运行时间分别构造适当的奖励函数。同时,用当前状态下可达的最大速度与最小速度对可选速度集合进行限制,缩小探索空间,加快算法收敛。最后,通过对北京铁路亦庄线小红门站至肖村站的实例进行仿真。实验结果表明,与传统的动态规划方法相比,Sarsa算法在满足舒适性和准时性要求的情况下节能9.32%。相比于强化学习中的Q学习算法,在速度的选取过程中,超速次数也有明显下降。仿真结果证明Sarsa算法具有更好的节能效果和安全性。在算法参数不变的情况下,调整限速条件,与传统动态规划算法进行二次对比,依旧节能4.21%,验证了算法的鲁棒性。

基于IAAKF算法的结构激励识别与响应重构

针对传统卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法实际应用于响应重构时,需要已知结构外部激励并预设先验恒定噪声方差的问题,提出了一种基于IAAKF(innovation-based adaptive augmented Kalman filter)算法的结构激励识别与响应重构方法。首先,基于增广状态空间模型将外部激励向量与状态向量联合构成增广状态向量,并根据增广新息统计特性实时自适应地调整卡尔曼滤波增益和状态估计误差协方差矩阵;其次,仅借助加速度传感器根据模态法来识别锤击激励,并且重构出加速度、速度、位移以及应变响应等数据;最后,对起重机桁架和简支梁分别进行数值模拟和试验分析。结果表明,所提方法能够有效地自适应调整噪声方差和识别结构外部激励,从而实现结构响应重构。

修正-联合正则化的冲击载荷识别与响应重构

针对传统结构响应重构中正则化方法对冲击载荷峰值识别精度低、非加载区识别结果振荡且识别精度易受噪声干扰等问题,提出基于修正-联合正则化的冲击载荷识别与结构响应重构方法.基于状态空间模型,推导冲击载荷及结构响应的重构方程.对测量响应降噪,利用降噪后响应与识别响应的差值修正L2正则化解.联合L1正则化解的稀疏性优势,在保证冲击载荷非加载区域识别稳定的同时,获得更高精度的峰值识别结果,实现结构动态响应的重构.通过数值和实验案例验证了所提方法的有效性,对比了传递矩阵法和粒子滤波法的响应重构效果.结果表明,所提方法具有良好的抗噪性,能够较准确地识别冲击载荷,有效地重构结构动态响应.

浮动基多机悬吊系统动力耦合响应分析

为了研究浮动基多机悬吊系统在不规则波作用下的动力耦合关系,首先利用动量定理和动量矩定理建立了浮动基机器人动力学模型,其次利用达朗贝尔原理建立了悬吊系统的动力学模型,并提出了系统动力学的耦合关系分析步骤;最后结合实例,仿真分析了浮动基多机器人协调悬吊系统在不同波高、不同波长比和不同起吊速度下动力耦合响应过程。结果表明,该系统的理论研究进行了补充和完善,同时也为浮动基多机悬吊系统在实际的吊运过程中,判断安全的吊运环境提供技术支撑。