基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

基于GO法地铁车辆客室车门可靠性评价

为了有效降低地铁车辆客室车门的故障,提出应用GO法原理对地铁车辆客室车门的可靠性特征进行分析.以齿带传动式地铁车辆客室车门系统为例,建立了基于GO法可靠性模型.依据门控电气元件和机械零部件的可用度、失效率等可靠性特征量,结合车门系统中操作符的逻辑关系,导出可修系统维修率和失效率的精确的计算公式,开发相应的GO程序,定量计算地铁车辆客室车门系统可靠性特征量.结果表明,该方法可以得到导致车门故障的所有可能因素和薄弱环节,可为地铁车辆客室车门维修和购车选型提供理论依据.     

CRH2-300动车组制动摩擦系数优化试验研究

对CRH2-300型动车组制动减速度试验情况和摩擦系数利用优化方案作了介绍。对武广客运专线进行的摩擦系数利用方案试验结果进行了分析和总结,并与原方案试验结果进行了对比。试验结果表明,摩擦系数优化方案可行。     

新一代动车组司机控制器研发设计

以新一代高速动车组司机控制器为主要研究对象,分析了司机控制器在动车组中的应用,从结构、原理、设计方法等方面阐述了其主要控制方式及与动车组逻辑匹配的闭合关系逻辑输出,从试验方面阐述了司机控制器在动车组上运用的性能要求,并针对避免司机误操作提出了动车组司机控制器的设计理念,用以实现动车组运营过程中司机控制器的良好运用.     

基于可靠度的斜坡软弱地基路堤稳定性极限平衡法分析

通常以确定性分析获得的稳定安全系数作为评价斜坡软弱地基路堤稳定性的指标,忽略实际工程中诸多不确定性因素,无法真实全面反映斜坡软弱地基路堤的稳定性。基于垂直条分极限平衡法Slide软件平台,运用全局最小可靠度分析方法,综合分析路堤和斜坡软弱层土体参数、地下水位、路堤顶部张拉裂缝水分充填量、微型桩纵向桩距和抗剪强度及水平向地震荷载等因素的变异性对斜坡软弱地基路堤稳定性的影响,讨论这些随机变量的敏感性,阐释了室内斜坡软弱地基路堤与水平软弱地基路堤土工离心模型试验现象差异性的机理。使用可靠度能更客观地反映斜坡软弱地基路堤的安全性;可根据各因素对斜坡软弱地基路堤稳定性影响敏感性的正负、强弱采取相应合理工程对策。     

轨道车辆用橡胶弹性元件靠性试验台

为解决我国轨道车辆用橡胶弹性元件组合加载试验关键技术难题,提出了一种“搭积木”设计理念,设计了一台12通道组合加载试验台,重点介绍了试验台的设计原理与结构组成,并对典型产品进行了组合加载试验.实践证明该试验台各项设计参数完全满足试验要求,为我国轨道车辆用橡胶弹性元件的安全和可靠性研究提供了科研平台.     

作动器故障时摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的自动容错控制方法

通过分析摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的结构和工作原理,建立其状态方程和非完全失效故障情况下作动器模型.考虑到倾摆控制系统参数和作动器故障的不确定性,采用基于参考模型的自适应容错控制策略,通过将故障作动器损失的驱动力平均分配给其他无故障的作动器,实现作动器驱动力的重组.以某摆式电动车组的受电弓主动倾摆控制系统作动器发生故障为例,对电动车组以120km·h-1速度通过半径为800m的圆曲线线路时的容错控制进行仿真研究.结果表明;倾摆控制系统能够跟踪给定的参数输出并使状态跟踪误差迅速收敛为0,基于自适应容错控制技术设计的自适应故障补偿控制器能够有效实现部分作动器故障后作动器驱动力的重组,表明给出的自适应容错控制方法完全适用于摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的不确定性运行环境.     

深圳地铁3号线车-地无线通信系统

主要介绍应用于深圳地铁3号线正线信号系统中的车-地无线通信系统的结构、组成和原理,并简要描述系统的主要特色,以及系统应用中应注意的问题.     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

基于直接CAA与SEA的汽车风噪预测与控制

本文中对某一SUV风噪的预测与控制进行研究。首先基于风洞测试进行风噪声源特性与传递路径的分析,发现泄漏噪声主要发生在500 Hz以上中高频段,车底风噪主要集中于800 Hz以下中低频段,而在外形噪声中,由车顶和四门传递的风噪的贡献大于翼子板。然后基于气动噪声直接计算法和统计能量分析对外形噪声进行仿真,并结合风洞测试分析了湍流模型、网格尺寸和波数分析方式对风噪仿真精度的影响。结果表明,大涡模拟的高频风噪衰减低于分离涡模拟,且大涡模拟对高频风噪的仿真精度和计算效率都比分离涡模拟高;在计算资源允许范围内对比不同网格尺寸,最小网格为2 mm时侧窗声压级的截止频率最高可达2 000 Hz;单区域波数分析低估了中低频风噪声的能量,精度较低。多区域波数分析中,声能量较低的区域对仿真精度影响较小。最后基于贡献度分析提出后视镜支臂减薄和安装在车门上两种改进方案进行仿真,结果表明,改进后车内总声压级分别降低1.38和1.93 d B,语音清晰度提升0.4%和1.1%。