某线框架板式轨道CA砂浆伤损动力试验研究

为进一步明确无砟轨道部件伤损对轨道结构受力和行车安全的影响,需要对典型病害类型展开现场动力学试验。本次现场试验主要针对框架板式轨道CA砂浆伤损进行动力测试试验,从而分析CA砂浆伤损(碎裂、掉块等)修复前后钢轨及轨道板的动力学响应,评估CA砂浆伤损对轨道结构受力和行车安全的影响,以及针对现场CA砂浆碎裂等病害的现有修复技术加以评估。     

铁路隧道防灾救援系统电气设计

以向莆铁路青云山隧道、武广客运专线浏阳河隧道、广深港客运专线狮子洋隧道为工程背景,通过分析长大山岭隧道和水下隧道防灾救援用电设施容量、分布特点、负荷等级,提出了铁路隧道防灾救援系统电气设计方案,包括防灾电源接引、供电方案、防灾应急照明、消防报警联动控制以及隧道特定环境下满足防火要求的主要电气设备材料选型。力求对我国铁路隧道防灾救援系统电气技术发展起到抛砖引玉的作用。     

CRH2-300动车组制动摩擦系数优化试验研究

对CRH2-300型动车组制动减速度试验情况和摩擦系数利用优化方案作了介绍。对武广客运专线进行的摩擦系数利用方案试验结果进行了分析和总结,并与原方案试验结果进行了对比。试验结果表明,摩擦系数优化方案可行。     

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。     

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。     

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.     

大数据技术在动力电池异常监控中的应用

新能源电动汽车其安全性一直困扰着行业与市场的发展,传统电池管理系统(BMS)储及计算能力不足,难以实 现动力电池的异常状态预测,基于车联网数据,搭建了大数据监控与管理平台,提出了动力电池热失控关键算法,并实现 了算法的平台集成与应用。应用结果表明,此系统应用能够有效评估和预测动力电池潜在安全风险,并能及时有效地指 导安全处置,从而降低整车安全事故发生概率。     

新媒体环境下全地形车营销策略分析

互联网+和大数据技术的不断发展和进步让信息经济时代真正地到来了。伴随着电子商务从起步到发展,很多的电商运营平台也逐渐凸显出自己的价值和地位。与此同时,电子商务的营销模式也从传统的B2B、B2C模式向着O2O、C2B的方向发展。全地形车,是一种十分独特的车型,适用的范围和人群也具有特定性。为此,在新媒体的环境之下,如何进行全地形车的营销,如何能够为全地形车吸引到更多的受众群体,这正是本文所要探究的关键所在。为此,文章在对全地形车的基本内涵、主要分类进行阐述和分析以后,针对全地形车这一个特殊车型的营销模式的创新和进步,提出了一些见解和主张。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。