自行高炮底盘的可靠性分析

本文根据自行高炮底盘样车试验的故障统计数据，通过对底盘系统的可靠性分析和预测，合理提出了对该底盘平均故障间隔里程及可靠度指标要求的意见，可供编报研制任务书及下达战技指标时参考。     

国内外车轮踏面损伤检测技术综述

阐述了踏面损伤的危害及其原因，从静，动态检测两方面着重介绍了国内外车轮踏面损伤检测的技术状况，简述了相关检测装置的原理及功能。     

基于卷积神经网络的防松铁丝断裂分类算法研究

防松铁丝用于防止螺栓松动,若其发生断裂可能导致螺栓松动或丢失,影响关键部件的正常运行,威胁动车组运行安全.由于防松铁丝发生断裂时,断裂部位特征信息少,特征区域较小,使基于传统卷积神经网络的分类方法难以有效提取到断裂特征信息,导致分类精度不高,容易漏判误判.基于以上原因,利用深度学习方法,建立基于卷积神经网络的孪生网络模...     

为成都量身打造“城市物流”

9月2日,记者获悉,来自新加坡的叶水福集团与四川中拓房地产股份有限公司合资注册成立的叶水福物流（成都）有限公司已正式落户从成都市武侯区簇锦街道。该项目仓储区总共66423平方米,拥有96座1．3米高的卸货平台,总投资将达到5000万元。业内人士表示,叶水福物流（成都）有限公司的成功入驻,标志着成都率先在西部地区拥有了以市域物流配送为核心的功能齐全、     

基于PSO-MK-ELM的动车轮对尺寸预测模型

动车轮对安全尺寸预测为动车安全性评估提供了依据。由于轮对尺寸变化受到运行环境等因素影响的复杂性,提出了一种适用于动车轮对尺寸数据的粒子群优化多核极限学习机(PSO-MK-ELM)预测模型。将多项式核函数和径向基核函数加权构成的多核函数(MK)引入极限学习机中,并采用粒子群优化算法对模型的4个关键参数进行寻优。针对CRH2车型的动车车轮直径数据,通过对比不同算法的预测结果,验证该方法的合理性和准确性。预测结果表明,在动车轮对尺寸数据的预测上,PSO-MK-ELM预测模型能够获取比BP模型、ELM模型和3种常用KELM模型更好的拟合优度、均方差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差,验证了模型在动车轮对尺寸预测上的有效性。     

基于轮对磨耗数据的CRH2A型动车经济镟修策略研究

为提高镟修策略的经济性,基于轮对磨耗数据,进行CRH2A型动车经济镟修策略研究。在描述动车轮对磨耗的规律时,分别以二次拟合和数理统计的方式建立轮缘厚度的磨耗规律和轮径月磨耗量的规律,其中,轮径分布拟合的优劣采用卡方拟合优度来衡量,轮缘厚度磨耗函数拟合结果使用拟合度来评价。在轮缘厚度磨耗速率模型和轮径磨耗数理统计模型的基础上,采用蒙特卡罗仿真方法模拟动车轮对运行的实际情况,得到121种镟修策略的仿真结果,并选出最优策略。通过实验结果对比分析,该最优策略较现役的固定镟修方案,提高了动车轮对的使用时间,降低了动车运行成本,提高了经济效益。     

基于改进Faster R-CNN的车轮踏面缺陷检测

车轮踏面缺陷是影响列车轮对正常工作的重要因素,目前主流的检测方式为人工或半自动检测,耗时长、效率差、精度低,提高检测效率和精度、及时获取踏面缺陷信息对保障列车正常运行具有重要意义。针对现有神经网络算法难以检测细小缺陷的问题,提出改进Faster R-CNN的检测方法,改进了基于候选框大小与IOU的评估方法,并优化了相关部位的损失函数以适应不同尺度的缺陷检测,抑制了高亮度区域。实验结果表明,该方法能够有效对车轮踏面细小缺陷进行检测并准确定位,通过与Faster R-CNN和YOLO V3网络比较可见,提出方法的检测精度明显提高,同时保证了一定的召回率与检测速度。     

轮轨接触几何状态检测装置

基于机器视觉技术、光电测试技术和图像处理技术研制轮轨接触几何状态可视化检测装置。检测装置的硬件系统包括高速摄像机、光源系统、测速单元等;软件系统包括图像采集软件和数据处理软件。检测装置的工作流程分为图像采集和数据处理2步。图像采集主要完成检测区域的标定图像、钢轨轨头廓型图像和轮轨接触图像的采集。数据处理主要完成标定参数的提取,矫正、拼接图像,识别接触曲线,获取检测结果。关键技术是：通过畸变矫正函数将拍摄的有畸变的图像还原为无畸变的图像;通过标定参数中标记点的信息,将矫正后的内外两侧图像拼接,得到轮轨接触的完整图像。现场实际应用表明：该装置能够准确检测轮轨接触状态,并给出接触参数和相关报表,达到了实用化的要求。     

薄板焊接变形高精度预测方法的研究

采用固有应变方法预测焊接变形时,传统方法是把纵向收缩、横向收缩和角变形这三成分作为接头的固有变形来估算焊接变形。但是,由于薄板的刚度低,在纵向方向上的弯曲变形也较明显,采用传统方法会影响薄板焊接变形的预测精度。为提高精度,文章对传统的方法进行了改进,开发了包括考虑纵向弯曲在内的四成分固有变形数值计算方法来预测薄板焊接变形。数值模拟结果表明:运用该方法预测薄板的焊接变形时,比传统的方法有更高的精度,而且预测结果与热弹塑性有限元的模拟结果十分吻合。