摘要：车轮状态是造成地铁振动源强不确定性的重要因素。开展了地铁隧道内不同断面全天候的连续振动监测,基于实测数据分析了不同车轮状态下振动源强的分布特征,探讨了列车趟次取值对振动源强评价结果的影响。结果表明,全天过车时段隧道壁的最大Z振级呈现出以投运列车数为窗长的周期性波动。由于车轮状态的差异,最大Z振级波动幅度可达20.3 dB,超过了高等减振的效果,也远大于环评导则规定的修正值。车轮状态将导致振动源强周期性波动,建议列车趟次取投运列车数,将测试结果的算术平均值作为源强代表值。

摘要：为分析地铁隧道振动源强的影响因素,以某地铁线路直线段为研究对象,同步采集车致振动信号和速度信号,统计分析全天测试样本的时域、频域特征。结果表明:早晚高峰时段,隧道内振动响应不一定完全最大,振动源强的离散程度与车辆状态直接相关,V_(1)、V_(2)两车所引起的隧道壁测点Z振级的均值相差6.7 dB;取40组以上的测试样本计算振动源强,其结果更接近全天样本均值;由轮轨系统引起的隧道振动主频随车速的变化而偏移,车速与道床、隧道壁的振动加速度级呈现较强的线性正相关,车速每提高10 km/h,振动分别增加约1.7、2.6 dB;速度差在10 km/h以内时,振动源强在1 dB以内变化,速度差在10~20 km/h时,振动增幅为1.5~2.2 dB;计算得到车速修正CV的系数为18.5,与环评振动预测公式中列车速度修正所使用系数接近;隧道壁振动在40 Hz以下的低频段离散较大,但该频段对振动源强的贡献度较小,占15.29%,优势频段为50~63 Hz,该频段对振动源强的贡献度达59.55%。研究成果可为环评振动预测公式的进一步精确化提供参考,为提高地铁隧道源强测试结果的准确性提供理论依据。

摘要：20世纪现代派音乐创作突破传统,创造了独特的音乐语言。微分音作为20世纪现代音乐的宠儿,被作曲家广泛地运用于创作中。微分音的记谱方式多样,没有形成特定的标准。文章用二维谱解读各种形态的微分音,以便在未来的音乐创作中形成更为准确、科学的记谱方式。

摘要：根据刚架结构离散特征 ,把有限单元法与离散优化方法结合起来 ,研制出工程机械刚架结构的离散优化设计。利用该原理 ,能够直接求得在应力、位移和尺寸约束条件下符合工程设计规范的实用设计 ,可从本计算与绘图系统中获得效益。