轨道车辆车轴强度及疲劳裂纹扩展寿命分析

以GCY300II型轨道车12 t轴重车轴为研究对象,采用机车车轴的强度标准,利用有限元计算方法计算车轴不同轴重下的6种不同工况的静强度和疲劳强度,在获得对应工况的应力分布及数值的基础上,进行车轴的静强度和疲劳强度分析,并确定车轴薄弱部位,然后假定车轴最薄弱部位出现疲劳裂纹,将不同轴重、不同工况下计算得到的应力数值作为车轴裂纹处的载荷应力谱,再结合疲劳断裂分析理论计算分析车轴疲劳裂纹扩展寿命。计算结果表明:车轴薄弱部位为车轴变截面处,其中最薄弱部位为车轮内侧轮座处上边缘。     

车轴裂纹扩展寿命的分析与计算方法

在由加载条件试验得出车轴裂纹扩展规律的基础上,引入有效应力强度因子范围ΔKeff值,建立适用于各种加载条件的裂纹扩展规律模型;给出实际运用条件下初始裂纹尺寸、超偏载、轮轴压装配合导致应力集中等因素影响车轴裂纹扩展的理论分析方法;建立车轴裂纹扩展寿命的计算模型,并采用Romberg数值积分法和Newton-Rophson迭代法对车轴剩余寿命进行预测。运用本文给出的模型和计算方法,以RD轴轮座部为例,对不同运用工况、不同尺寸裂纹车轴的剩余寿命进行了计算分析;以某客车RC轴断轴事故为例,对车轴初始裂纹尺寸进行计算,验证了超限裂纹漏探是导致该车轴断裂的主要原因。     

残余压应力对车轴表面裂纹扩展的仿真研究

为了研究残余压应力对裂纹扩展的影响,通过子程序引入初始残余压应力,利用裂纹扩展仿真技术XFEM与VCCT相结合的方法进行裂纹扩展仿真计算,证实了残余压应力对裂纹扩展有显著的抑制作用;基于Zencrack仿真软件,结合S38C材质车轴试验得到的裂纹扩展参数,预测了CRH2型动车组用S38C材质车轴裂纹扩展寿命,并提出了车轴裂纹检测周期建议。     

热处理钢轨裂纹扩展速率的预测

针对各种实际钢轨进行了横裂纹扩展试验,探讨了热处理钢轨横裂纹扩展趋势,利用有限元法仿真分析了实际钢轨横裂纹扩展特性,并提出了钢轨横裂纹的预测方法.     

车轴疲劳裂,断的宏,微观特征和裂纹车轴的寿命预测

本文在系统研究典型组合条件下的模拟试样断口和对实物断轴进行全面失效分析的基础上，提出了铁路车轴疲劳断口的特征和以上述特征为判据进行失效分析的思路。讨论了在谱载荷下近门槛区的裂纹扩展特性，以及谱载荷下影响轮座压装部裂纹扩展剩余寿命的主要因素和它们相关的系列值，最后简述了防止车轴断裂的主要措施。     

裂纹扩展过程的数值模拟

着重讨论了裂纹扩展过程模拟中的有限元分析技术，提出一种高精度和高效率有限元计算的网格动态重新划分策略，利用能量释放率准则和节点力释放的方法，模拟裂纹的传播过程。研究指出了有限元模拟技术对裂纹传播问题的有效性及其实用价值。     

基于递阶神经网络的轨道车辆振动状态预测

车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触性能的重要参数。运用机器学习方法,结合车辆动力学模型,构建了轨道输入参数对车辆振动反映的神经网络预测模型。通过SIMPACK动力学仿真软件获得模型的输入与输出,为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数。仿真结果表明,该模型可以准确预测出在不同轨道不平顺激励下的车体振动加速度。     

外轮擦伤对车轴裂纹扩展影响的分析

应用近年来国内外的有关研究成果，分析研究车轮擦伤对车轴裂纹扩展的影响，对控制车轮擦伤，保障运输安全提出了建议。     

基于CRH2A型动车组车轴疲劳裂纹扩展超声波探伤周期优化探讨

介绍了不同类型车辆车轴超声波探伤周期和CRH2A型动车组车轴概况。通过综合考虑初始裂纹、临界裂纹、应力比、断裂韧性和有效应力强度因子等因素得出疲劳裂纹扩展寿命计算公式,通过以车轴最薄弱部位存在表面半椭圆形裂纹并承受最大应力幅值计算CRH2A型动车组车轴疲劳裂纹扩展寿命,与车轴超声波探伤周期进行比较分析,认为优化现行探伤周期具有可行性。     

基于BPNN-TD算法的城市轨道交通线网规模预测方法

科学预测城市轨道交通线网规模,对于轨道线网的规划建设与城市布局发展具有重要意义.基于轨道交通线网规模及其影响指标数据,综合两种模型优势,对城市轨道交通线网规模进行有效预测.首先,从政策、经济、城市规模、出行需求4个方面,简要分析城市轨道交通线网规模的影响因素,并利用相关性分析法,提取GDP、第三产业值、人口规模、建设用...     

基于集成学习模型的城市轨道交通车载数据分析与列车停车误差预测

提出了一种基于Stacking策略的集成学习模型算法.通过基础模型算法评估阶段和基础模型算法集成阶段,成功选出K个基础模型,并基于模型集成策略完成了模型的集成工作,最终得到了基于Stacking策略的集成预测模型.基于实际案例,使用该集成模型对列车停车误差进行预测,并对预测结果进行验证.验证结果显示,基于Stackin...     

基于移动通信数据分析的Elman神经网络城市轨道交通客流预测

城市轨道交通的短时客流预测数据对运营组织单位面对潜在的大客流或突发事件的应对准备工作有着重要的作用。以原始移动通信数据作为换乘站点换乘客流统计的数据来源,得到了精确的单条线路某个换乘站的换乘人数,并结合自动售检票系统的统计数据,通过建立Elman神经网络模型对客流数据进行样本对训练,得到下游车站未来1 h内断面客流量的预测结果。预测结果误差符合要求,为站点的运营组织方案提供了良好的数据支撑。同时为了对比说明建立了ARIMA模型,并对预测结果作出分析比较。     

基于径向基神经网络的铁路货运量预测

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作,因此,关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是,铁路货运量受多种因素影响,且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数(RBF)神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989~2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后,得到铁路货运量增长量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后,用2003~2004年的增长量进行模型检验,并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比,结果表明,应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。     

锻钢制动盘疲劳裂纹扩展速率试验研究

对制动盘材料的疲劳裂纹扩展速率进行了试验研究。以Paris公式为理论依据,采用三点弯曲法确定了疲劳裂纹扩展速率da/dN公式,得到疲劳裂纹扩展速率da/dN公式中的材料参数C、m,分别为C=4.94×10-15,m=3.536 7。该测定参数可用于锻钢制动盘剩余寿命评估。     

高速客车SiCp/A356铝基制动盘材料的热疲劳裂纹形成与扩展试验研究

在室温25℃~360℃自约束型热循环条件下,研究SiC增强颗粒体积分数为20%的铝基复合材料SiCp/A356的热疲劳裂纹形成与扩展特性,并且探讨了复合材料热疲劳裂纹的形成机制和扩展过程。研究结果显示,试样的切口尺寸对裂纹形成有很大的影响,而对裂纹扩展阶段的影响可以忽略,但试样厚度对裂纹的扩展有影响。通过非线性有限元顺序耦合法仿真计算了热疲劳裂纹尖端应力应变场,确定热疲劳裂纹扩展的驱动力为低温点的拉应力,因而认为,结合本次实验结果并通过断裂力学分析方法可以对颗粒增强金属基复合材料的热疲劳裂纹的扩展行为做进一步的研究。     

机车抱轴箱疲劳裂纹扩展寿命的可靠性研究

在实测应力谱的基础上,按照断裂力学方法计算了抱轴箱裂纹扩展寿命,并建立其可靠性分析模型。依据可靠性理论,采用蒙特卡罗方法,分析了机车运行不同公里数所对应的抱轴箱破坏概率。可以看出文中计算得出的抱轴箱裂纹扩展寿命与可靠性分析结果是对应的,此结果可作为控制抱轴箱质量和预测寿命的依据。     

基于小波分析的最小二乘支持向量机轨道交通客流预测方法

针对城市轨道交通客流预测问题,采用离散一维Daub4,小波分析方法对某一时间段的原始客流时间序列数据进行分解;以分解得到的高频分量和低频分量为样本数据,对最小二乘支持向量机进行训练,确定最小二乘支持向量机的核参数σ,以及系数a和b.利用训练后的最小二乘支持向量机预测未来一段时间客流时间序列数据的高频分量和低频分最,然后再利用Daub4小波分析方法对预测的高频分量和低频分量进行数据重构,从而得到预测的未来一段时间客流时间序列数据.与历史平均预测法和灰色预测法进行比较,结果表明,基于小波分析的支持向量机客流预测方法用于轨道交通短期客流预测具有更好的精度.