高速列车通过连通开孔隧道的气动特性数值仿真研究

为了减缓高速列车通过隧道引起的压力波动,研究了联络通道对高速列车通过隧道时压力波特性的影响.建立了3节编组高速列车数值仿真计算模型,基于三维非定常可压缩Navier-Stokes方程,以及k-ε方程湍流模型和滑移网格技术,数值模拟了高速列车通过联络通道时隧道的气动特性,研究了设置联络通道对隧道压力波的影响及不同的通道间距对隧道压力波动的影响.研究结果表明:与无联络通道隧道相比,列车通过连通开孔隧道的气动特性得到明显改善;通道对初始压力上升、下降的抑制效果更为明显,对膨胀波的抑制作用更为突出.联络通道的设置使隧道压力波的波形呈现局部锯齿状.     

一类神经网络的全局稳定性分析

研究一类Hopfield型神经网络的平衡点的存在性，唯一性和全局稳定性，在放弃神经网络激活函数的有界性，单调递增性和可微性条件下，得到了神经网络平衡点的存在性和唯一性条件；利用M矩阵理论，通过构造适当的Liapunov函数，得到神经网络全局稳定性条件，这些条件适用于神经网络中关联矩阵为对称或非对称，激活函数为非单调的情况。     

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基于一类变时滞大系统全局指数稳定性的研究结果，提出了一种大系统指数收敛率的估计方法．利用此方法对该系统的指数收敛率进行了估计，得到了系统指数收敛率的估计式．该方法以大系统的系数矩阵以及与大系统关联的李雅普诺夫矩阵方程的解构造判定矩阵。利用M一矩阵理论，来确定系统的指数收敛率，计算简便，且与时间滞后量无关，便于在实践中应用．     

基于有轨电车运行特性的电源参数匹配研究

动力电源的参数匹配是储能式有轨电车电源系统研究的重要内容之一,能够为车辆电源系统设计提供理论参考。针对动力电池与超级电容混合型有轨电车,基于其运行特性,给出储能系统功率和能量需求的求解方法及电源系统所需满足的约束条件。在此基础上,基于逻辑门限的功率分配策略,对电源系统参数进行匹配,以电源系统初始成本和质量最小为优化目标来选取参数,逐步探索得出合适的参数范围。结果表明,根据该方法所选取的电源系统参数能够满足需求。     

列车高速通过站台时的流固耦合振动研究

采用计算流体动力学(CFD)和多体动力学相结合的方法研究列车高速通过站台时的风致振动及安全问题。应用有限体积法和滑移网格模拟计算方法,通过求解三维瞬态可压缩N—S方程获取列车通过站台的气动力。运用Simpack软件建立3辆编组的动车组动力学模型,轨道不平顺条件选用美国六级谱,并将用CFD得到的气动力作为激励输入动车组动力学模型,对列车高速通过站台时的气动行为进行仿真计算,得到列车高速通过站台时的振动时程曲线。计算结果表明,列车高速通过站台时,在气动力作用下3辆车均不同程度向站台靠近,且尾车的尾部向站台靠近的距离最大,达到19mm;头车向站台靠近主要是由车体的摇头运动所致,中间车向站台靠近是由车体的横向摆动所致,而尾车向站台靠拢则是由车体的横摆运动和摇头运动共同作用所致。     

头部控制线形状对高速列车气动噪声的影响

为研究头部控制线形状对高速列车气动噪声的影响,建立3种纵向剖面线和3种水平剖面线组合下的9种高速列车头型。利用大涡模拟技术计算高速列车车头表面的脉动压力,并作为远场气动噪声计算的输入。根据高速列车运行的实际情况,利用半自由空间的Green函数求解FW-H方程,给出考虑地面效应时的远场声学积分公式,并研究高速列车头部纵向剖面线形状和水平剖面线形状对远场气动噪声的影响。研究结果可为高速列车流线型车头的降噪设计提供参考。     

脉冲混沌神经网络的全局指数同步性

为研究脉冲神经网络的动力学行为,基于驱动-响应概念分析了两种具有可变时滞的脉冲混沌神经网络的全局指数同步性.假设激活函数满足严格单调递增,用神经网络的权系数、自反馈函数及激活函数构造不等式.根据向量Lyapunov函数理论,得到了驱动-响应系统全局指数同步充分条件的方程,即该方程小于0.数值仿真结果证明了该充分条件的正确性.     

Hopfield神经网络的全局指数稳定性

通过引入非线性测度的概念，不要求激励函数连续可微、单调非降或有界，并假设自反馈项为非线性，研究了一类Hopfield神经网络平衡点的存在性、唯一性．得到了全局指数稳定性的判据，并给出了收敛率估计式．     

气动翼对高速磁悬浮列车升力特性的影响

磁悬浮列车高速运行时受到较大气动升力作用,尤其是尾车向上的气动升力较大,易使悬浮性能恶化,甚至导致悬浮控制系统失效,影响列车的乘坐舒适性及运行安全性,因此亟待开展高速磁悬浮列车的尾车升力特性研究及改善工作. 对开展过风洞试验的高速磁悬浮列车进行数值模拟计算,得到的列车表面压力系数与风洞实验数据吻合较好,并加装气动翼改善高速磁悬浮尾车气动升力,研究了气动翼角度、数量对尾车气动性能的影响. 研究结果表明:仅安装一个气动翼时,其自身的气动升力随角度的增加而减小,但尾车气动升力则呈现先减小后增大的规律,气动翼角度为12.5° 时尾车升力最小,与原始磁悬浮列车相比气动升力系数减小3.9%,气动翼及尾车气动阻力略有增加;以气动翼与车体切线角度保持不变为基准在尾车安装多个12.5° 气动翼,不同位置气动翼的气动阻力基本相同,气动翼数量增加后尾车气动阻力随之增大;不同位置气动翼的气动升力存在差异,向鼻尖方向气动翼的气动升力递减,尾车气动升力随气动翼数量增加先减小后趋于稳定;各方案中安装2个气动翼的磁悬浮列车气动性能相对更优,与原始磁悬浮列车相比尾车气动升力减小4.6%,整车阻力仅增加1.4%.      

脉冲干扰复数域Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

为了分析脉冲干扰因素对复数域神经网络的影响,研究了一类具有脉冲干扰的变时滞复数域Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的动态行为.在假定放大函数、自反馈函数以及激活函数定义在复数域的情况下,首先,利用M矩阵和同胚映射的相关原理,分析了该系统平衡点的存在性和唯一性;其次,利用向量Lyapunov函数法以及数学归纳法,研究了该系统平衡点的全局模指数稳定性,并建立的稳定性判据;最后,通过两个数值仿真算例验证了所得结论的实用性和正确性.仿真结果显示系统状态在0.5 s便可收敛到平衡状态.研究结果表明:时滞和脉冲干扰强度越大、放大函数越小,则神经元状态的指数收敛速度越慢.