高速列车制动系统运用可靠性综合分析

在综合分析高速列车制动系统可靠性技术的基础上,对CRH3高速列车制动系统在运用中出现的典型故障,如传感器故障引起列车限速运行、紧急制动无法缓解、制动有效率丢失、闸片磨耗过快、闸片托卡簧脱落等故障和现象进行深入分析.在此基础上优化了制动系统的控制技术、可靠性设计技术和可靠性试验技术,采取了主动预防性维护措施,提高了制动系统的固有可靠性和运用可靠性.     

不同弹性扣件下钢轨振动仿真分析

建立一般弹性扣件、粘结板式弹性扣件和轨道减振器扣件下的轨道模型,用有限元法模拟分析列车移动荷载作用下,不同扣件刚度、不同行车速度时钢轨的振动和荷载的传递情况。计算结果表明,随着行车速度提高,钢轨振动加剧,扣件支反力增大;随着扣件刚度减小,钢轨振动增加,扣件支反力减小,冲击荷载传递减小。     

表层嵌贴预应力螺旋肋钢丝混凝土梁的裂缝性能研究

通过7根内嵌预应力螺旋肋钢丝加固混凝土梁静力试验研究,分析了初始预应力水平、加固量和开槽尺寸3种参数对加固混凝土梁裂缝性能的影响。基于预应力钢筋混凝土受弯构件裂缝宽度计算公式,对加固梁最大裂缝宽度进行了理论研究。研究结果表明:加固梁的开裂荷载随初始预应力水平和加固量的增加而增加,与对比梁相比,开裂荷载最大可提高402%;最大裂缝宽度随初始预应力水平和加固量的增加而减小,较对比梁最大裂缝宽度最大降低5.48 mm;而开槽尺寸对加固梁裂缝性能影响较小;研究成果可为工程实际加固设计提供参考。     

高压脉冲轨道电路的维护与故障处理

简述脉冲轨道电路日常维护需注意的地方;根据故障处理经验,编制出通过测试数据,查找出故障原因的程序。     

地铁联络横通道水平冻结施工的热固耦合分析

基于考虑相变的热固耦合理论,采用GEO-SLOPE软件模拟地铁联络横通道水平冻结和开挖施工过程,分析地层温度场和位移场的变化规律。结果表明:隧道冻结帷幕交圈的时间约为26d,但需积极冻结到40d,冻结帷幕平均厚度达到120cm,再经过36d的维护冻结期才可实施开挖;在维护冻结期采用比积极冻结期略高的盐水温度,防止了冻土范围继续扩大,避免了隧道开挖过程中遭遇强度较高的冻土;在进行具体的冻结设计时,应结合地层和隧道轮廓线的特点,设定冻结盐水温度、冻结时间、冻结管间距和冻结管数量等参数;对比分析不同冻结帷幕保护下隧道开挖的地层位移场,结果证明冻结对抑制地层变形具有良好的效果,但需要足够的冻结时间方可将地表变形限制在可接受的范围内。     

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.     

70 t级铁路罐车容积的几何测量法研究

根据70 t级铁路罐车的锥形罐体结构及其特征参数,建立罐体容积的计算模型.参照圆柱体铁路罐车容积的测量方式,并结合锥体铁路罐车自身的结构特点,确定其需要测量的罐体特征参数.采用罐内几何测量法时,测量的罐体特征参数包括内横直径、内竖直径和内总长;采用罐外几何测量法时,测量的罐体特征参数包括外横直径(和(或)加温套外廓宽和(或)导流板外廓宽)、外周长、外总长、上板厚、封头壁厚、加温套厚.以GQ70型铁路罐车为例进行的罐体容积几何测量试验和计算分析表明:采用两两对称的4个测量截面测量罐体特征参数足以满足测量的需要,所得到的测量结果不确定度为4×10-3 (k=2),符合铁路罐车容积检定规程的要求,可以用于70 t级铁路罐车容积的实际测量.     

盾构隧道联络通道施工中管片纵向应力变化

阐述地铁隧道联络通道施工过程中进行实时监测的重要作用,介绍钢弦式应变计的测试原理及安装方法.研究盾构隧道拆除联络通道洞门管片时的纵向应力变化规律,利用应变电测法,对北京地铁盾构法隧道某联络通道开洞过程进行应力监测,为保证施工部位和周围环境的安全提供可靠的监测数据.对监测数据进行统计,并对钢管片相邻的混凝土管片受力进行对比,分析施工引起的盾构隧道管片的应力变化规律,为工程的顺利进行提供指导.     

西安地铁区间隧道通过地裂缝带的方案探讨

根据西安地裂缝变化运动特点,提出西安地铁区间隧道通过地裂缝带的结构、防水、道床及线路设计的初步方案。     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。