沈阳市浑南新区现代有轨电车工程特点

沈阳市浑南新区现代有轨电车一期工程是国 内首次以 BT 模式建设的现代有轨电车轨道交通线网。 作为全运会配套工程,该项目充分结合沈阳市“大浑 南”建设发展规划,创造性地采用 59Ｒ2 槽型轨路中敷 设无缝线路、100% 低地板现代有轨电车、柔性牵引网 + 快充超级电容供电等多种新材料、新产品,在工程施 工过程中发明和优化了槽型轨及槽型轨道岔铺设、槽 型轨铝热焊、槽型轨与 P50 轨和 P60 轨异型接头焊接、 小半径曲线预弯、基于 CPⅢ网的槽型轨无砟轨道精调 系统等多种新型工艺,形成和完善了现代有轨电车系 统集成技术,并对国内现代有轨电车工程在规划设计、 建设模式和项目管理等方面做了较有意义的尝试。     

有轨电车槽型轨反超高曲线通过动力性能研究

在某些特殊地段,工程上希望设置内轨高度大于外轨高度的反超高,而目前尚无对反超高曲线设置及其车辆通过安全性等问题的相关标准.通过建立有轨电车动力学模型和槽型轨轨顶外形模型,研究了列车以不同的速度通过槽型轨的不同反超高量曲线时,有轨电车系统的运行安全性和乘客的乘坐舒适性.研究结果表明,反超高量在0 ～50 mm范围内时,列...     

城轨车第三轨廓形快速追踪算法研究及应用

由于车体多自由度振动和外部光照导致图像内容和噪声复杂多变,而现有追踪算法对目标形变适应能力不强,本文提出基于时空上下文信息的快速追踪算法。该算法依据贝叶斯概率模型构建目标区域置信图,利用最近点迭代算法实现第三轨廓形的快速追踪。采用快速追踪算法的车载平台非接触式廓形检测系统基于结构光测量原理,利用安装在转向架端的摄像组件获取第三轨图像。该系统在国内多条城轨线路应用,与现有追踪算法相比,快速追踪算法执行效率提升约30%,准确率在99.5%以上,可满足城轨车运行时速160 km的检测要求。     

槽型轨及普通钢轨对独立轮对轻轨车辆轮轨动力特性的影响

通过建立车辆-轨道动力学模型,对槽型轨及普通钢轨条件下,车辆曲线通过时的轮轨动力响应进行了仿真计算及对比分析.对比分析表明虽然Ri60轨条件下的轮轨横向力及脱轨系数较大,但由于其断面类型决定了其具有护轨功能,对于确保车辆安全有利;Ri60轨与CHN50轨条件下的轮轨磨耗基本相当,但槽型轨有利于轨道做铺面或绿化,因此对于敷设方式以地面为主的轻轨系统,采用槽型轨较为合理.     

某型公铁两用洗扫车的设计与实现

文章讨论了一种公铁两用洗扫车的设计。该型公铁两用洗扫车由底盘、导向驱动系统、洗扫系统、液压系统、电气系统、水路系统等组成。其中,导向系统实现公铁模式切换、在轨走行及转向;洗扫系统完成轨道槽、轨面及绿化带的清洗及降尘;液压系统则为诸多子系统提供驱动。相关线路上的试运行结果表明,该型公铁两用洗扫车能很好地满足轨道清洁的需求。     

HGCZ-2000型快速换轨车自动作业控制系统

介绍了HGCZ-2000型快速换轨车自动作业控制系统的特点和组成,详细阐述了自动作业控制系统的工作原理、算法分析与实现。通过现场装车试验,表明HGCZ-2000型换轨车明显提高了换轨效率、自动化程度、安全性能,且有效降低了工作人员劳动强度,各项性能指标满足设计要求和现有铁路线路维护的需要。     

地铁第三轨检测系统的研发

为了解决传统的第三轨人工检测效率低、误差大、数据管理不便等问题,研发了地铁第三轨检测系统.针对地铁第三轨的特点设计了该系统的检测装置和实时处理算法,采用车体振动补偿技术将相机基准由动态坐标系转换到静态坐标系,从而消除检测梁姿态变化引起的误差.通过实验室动静态试验验证了该系统的检测准确度,并在无锡地铁试验线进行了现场检测...     

槽型轨道清洁车行进速度和滚刷转速关系研究

针对现代有轨电车轨道清洁的需求、国内外清洁车发展现状以及槽型轨的特殊结构,介绍一款多功能槽型轨道清洁车,简要介绍清洁车的结构组成和工作原理。建立清洁车行进速度和滚刷最小转速的数学模型,并通过虚拟样机的方法,以块状颗粒模拟污物,对3种清洁车行进速度和其相应的最小滚刷转速,进行滚刷对污物的清扫仿真实验,并分析滚刷转速和清洁车行进速度2个因子的影响。实验证明,使用该数学模型可以使滚刷转速和清洁车行进速度相匹配,当清洁车行进速度在14~30 km/h,滚刷转速n在100 r/min以上时,颗粒抛射高度较高,对槽型轨清洁效果较好。     

基于无靶标图像的轨道交通隧道内积水检测技术

轨道交通隧道区段轨行区积水影响行车安全甚至引发严重安全事件。本文介绍一种应用于轨道交通隧道内、基于计算机光谱图像的轨行区积水检测系统。通过对积水检测现状的介绍和光谱反射特点的分析,针对轨行区单点式图像积水检测识别范围窄、无法区域化识别的局限性,提出了利用特定激光补光及图像采集分析判别系统实现区域式无靶标积水的有效检测并阐述了该检测系统的工作原理、系统架构和算法构成。在厦门轨道交通1号线试车线隧道区段搭建模拟轨行区积水的场景进行现场测试,结果表明该系统对轨行区积水检测具有良好的识别效果。     

基于深度残差神经网络的地铁站台门与列车门间异物自动检测方法研究

针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7％,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求.