基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

编组站机列衔接问题及对策研究

为了缓解当前编组站内日益紧张的机列衔接问题，减少机车与车辆在站停留时间，在阐述编组站机列衔接问题现状的基础上，对衔接不紧密的原因进行分析，并提出利用编制机车运用阶段计划来解决这一问题。通过构建机务车务信息共享机制实现信息透明，对机车运用规则进行分析并搭建机车运用阶段计划编制模型，使用算例对模型进行验证。研究结果表明，该方案可在一定程度上缓解机列衔接难题。     

盘式制动器的热力学耦合分析

制动器是汽车的重要组成部分，对盘式制动器来讲，制动盘散热性能的好坏直接影响着制动器的安全性。通过设计一款制动盘的参数并建立其三维模型，在ANSYS的基础上，使用耦合场瞬态分析模块对建立的三维模型进行热耦合分析，得到刹车后制动盘温度随时间的变化云图。热耦合分析结果表明，刹车后该设计制动盘的温度变化及分布规律是合理的，研究结论为制动盘的进一步优化设计提供参考意义。