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期刊信息/Journal information
大连交通大学学报
大连交通大学学报

李学伟

双月刊

1673-9590

bjb@djtu.edu.cn

0411-84106275

116028

大连市沙河口区黄河路794号

大连交通大学学报/Journal Journal of Dalian Jiaotong UniversityCSTPCD
正式出版
收录年代

    季冻区铁路隧道衬砌健康诊断及预警

    王洪德王亚楠
    76-81页
    查看更多>>摘要：为确保服役期间铁路隧道的安全可靠,提出了一种针对季冻区铁路隧道衬砌的健康诊断及预警技术方案.首先,结合隧道实际构建出包含7个一级指标和13个二级指标的隧道衬砌健康诊断指标体系;其次,基于改进群组G2法确定了各指标的冻季权重与非冻季权重;最后,通过对比SARIMA预测模型、BP神经网络模型与SA-BP组合预测模型的预测精度与稳定性,选用SA-BP组合预测模型来实现对隧道衬砌健康的综合诊断及预警.研究结果表明,2022年1月与2月的预警值分别为0.4734、0.4720,预警等级为2级,但有向三级劣化的趋势,建议加强维护,暂不报警.

    季冻区铁路隧道健康诊断改进群组G2法神经网络

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    表面完整性对制氢反应器材料耐腐蚀性影响

    张生芳冷智毅王文哲谷红涛...
    82-88,119页
    查看更多>>摘要：为研究某制氢反应器用钢表面完整性对其耐腐蚀性的影响,基于制氢反应器所产生的酸性介质腐蚀工况,对某制氢反应器用钢开展静态腐蚀试验.分别分析了不同表面粗糙度、不同表面残余应力对某制氢反应器用钢腐蚀速率、腐蚀后表面粗糙度与拉伸性能衰退的影响规律,并从晶间应力等方面分析表面完整性对耐腐蚀性的影响.通过试验发现:粗糙度较大的试样随腐蚀时间增加腐蚀速率降低,当表面粗糙度Ra为0.05μm时试样腐蚀速率随腐蚀时间增加而增大;腐蚀后粗糙度较大的试样表面粗糙度增大,而较小的试样表面粗糙度减小;腐蚀后材料的力学性能出现随表面粗糙度先增大后减小的趋势;随试件表面残余应力增大,腐蚀速率出现先减小后增大的趋势;腐蚀后表面粗糙度随初始残余应力的增大而增大;当初始表面残余应力为-293 MPa时,试样腐蚀后力学性能相对较好.

    制氢反应器表面完整性残余应力腐蚀速率力学性能

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    CL65车轮钢滚动疲劳磨损研究

    李唯一刘鹏涛吴斯任瑞铭...
    89-95页
    查看更多>>摘要：利用双盘滚动磨损实验机对CL65车轮钢与U75V钢轨钢进行滚动磨损实验,研究CL65车轮钢表面出现的疲劳磨损现象.实验表明:CL65车轮钢的磨损情况由黏着磨损不断向疲劳磨损过渡.机加工表面细晶层主要出现在磨损的初始阶段,疲劳磨损裂纹的形成和扩展出现在细晶层内或细晶层与基体的界面,导致了细晶层的早期疲劳剥离.随着磨损周次的不断增加,原始片状珠光体和先共析铁素体,基体区域表层的塑性变形不断加剧,当塑性应变过大时,疲劳裂纹开始萌生,并逐渐开始向先共析铁素体区域、渗碳体与共析铁素体界面扩展.

    CL65车轮钢摩擦磨损疲劳磨损滚动接触疲劳显微组织演化

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    冷喷涂修复7A01铝合金盐雾腐蚀行为研究

    沈长斌侯明昊黄诗铭
    96-100页
    查看更多>>摘要：高铁在行驶过程中会受到各种腐蚀介质的腐蚀,使得部件基体损坏,为解决这一问题,采用冷喷涂工艺修复铝合金基体部件.先在7A01铝合金试件中心加工一个凹坑以模拟腐蚀引起的缺陷,随后采用铝基粉末对其冷喷涂修复,最后对修复后的试件进行组织观察、力学性能测定及盐雾腐蚀行为的研究.结果表明:修复后试样凹坑区域气孔和裂纹数量非常少,平均显微硬度为54.5HV,抗拉强度为273.5 MPa.经过1000 h的中性盐雾实验,冷喷涂修复试样的质量损失率低于未修复的7A01铝合金,修复区域的开路电位高于7A01铝合金.

    冷喷涂铝合金腐蚀性能

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    CEEMDAN-WPE-CLSA超短期风电功率预测方法研究

    李杰孟凡熙牛明博张懿璞...
    101-108页
    查看更多>>摘要：提出了一种结合自适应噪声完全集合经验模态分解、加权排列熵、卷积神经网络、长短期记忆网络和自注意力机制的超短期风电功率预测方法.首先,利用自适应噪声完全集合经验模态分解将原始风电功率时间序列自适应分解为一系列的模态分量,降低原始序列的非线性和波动性;其次,根据加权排列熵计算各模态分量间的相似性并对相似的分量进行重组,以修正自适应噪声完全集合经验模态分解的过度分解问题,使得修正后的模态分量更具规律性;最后,将重组后的分量输入卷积长短期记忆网络进行时序建模,并利用自注意力机制对卷积长短期记忆网络的神经元权重进行重新分配,提高了卷积长短期记忆网络对输入特征不确定性的适应能力.在此基础上,明确了自注意力机制和自适应噪声完全集合经验模态分解、加权排列熵在风电功率预测中的作用机制,以及风电功率信号包含的重要物理信息,证明了自适应噪声完全集合经验模态分解、加权排列熵以及自注意力机制在风电功率信号模态分解和长短期记忆网络隐层输出权重分配中的有效性.

    超短期风电功率预测自适应噪声完全集合经验模态分解加权排列熵卷积长短期记忆网络自注意力机制

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    电网需求侧资源动态分布式k-means聚类算法

    黄静饶尧刘政
    109-114页
    查看更多>>摘要：为有效聚合电网需求侧资源,合理、高效利用电网资源,提出基于分布式k-means的电网需求侧资源动态聚类算法.通过基于置信半径的分布式k-means算法聚类采集到的电网需求侧资源数据,在模糊C均值进化神经网络中,以聚类得到的电网需求侧资源数据为输入向量,输出电网需求侧资源场景,依据场景存在概率,以电网侧资源日均峰谷差最小、DG消纳程度最高与日均负荷波动率最小为目标函数,以电网需求侧资源曲线波动率与负荷互补为约束条件,构建电网需求侧资源多场景聚类模型,经动态改变惯性因子(DCW)粒子群算法求解模型后,实现电网需求侧资源多场景聚类.试验结果表明:该方法可实现电网需求侧资源动态聚类,应用该方法聚类不同场景电网需求侧资源时的日负荷率较低,聚类效果较好,可满足实际电力需求侧资源动态聚类工作的需要.

    电网需求侧资源动态聚类分布式k-means算法聚类模型

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    启发式k-means聚类算法的改进研究

    殷丽凤栗庆杰
    115-119页
    查看更多>>摘要：启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度.但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小.针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响.在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善.

    聚类算法k-means启发式算法仔细播种局部异常因子离群点

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