CRH5型动车组客室侧门故障统计与分析

对郑州铁路局配属的CRH5型动车组在运用检修过程中发生的客室侧门故障进行统计,分析了客室侧门故障频发的原因,针对故障特点提出了有效的改进措施,数据显示改进措施切实、有效.     

现代有轨电车列车控制方式的选择

对现代有轨电车可采用的司机人工控制方式和列车自动控制方式进行适用性研究,分析行车需求、环境条件、平交路口控制方式、工程实施方式、景观需求、投资及维护等因素对选择列车控制方式的影响及相互制约关系,提出现代有轨电车工程选择列车控制方式的原则和思路,即：行车需求低的有轨电车工程适合司机人工控制的方式;行车需求高的工程须采用列车自动控制的方式实现安全防护,此时应尽量创造封闭的线路环境,通过立交的方式减少平交路口,为信号系统提供实施自动控制的条件。     

浅议液压减速顶的几个技术问题

液压减速顶的油气比、临界速度误差、制动功和阻力功的改变,以及与钢轨连接零件的强度等问题,直接影响减速顶的性能和工作的稳定性,是需要我们认真研究和注意的。     

高原低气压增氧旅客列车车厢温度场及热舒适的CFD评价

根据青藏铁路格尔木—拉萨段客车增氧低压的环境特点,对人体热舒适评价指标进行修正。基于RNGk—ε模型,采用计算流体动力学软件(CFD),建立25T型客车的简化CFD模型,利用求解该模型获取的数据对乘客热舒适性进行评价。结果表明:靠近车厢内部中央的温度低,靠近四周壁面的高;除车窗附近2个温度测点在大气压强为101.3kPa时的温度线与大气压强为70.7kPa时的有较大差异外,其余4个测点的温度线在这2个大气压强时重合或非常接近;大气压强为101.3和70.7kPa时,6个测点的温度比大气压强为55.6kPa时高0～2℃:在车厢外气温和辐射强度相同的条件下,大气压强下降至55.6kPa时才对车厢内温度产生明显的影响;当大气压强为55.6kPa时,受气流影响,坐在靠近走廊座位且面对来流方向乘客的热舒适性比在大气压强为101.3和70.7kPa时更接近中性,而坐在靠阴面侧壁座位且背对来流方向乘客的热舒适性比在大气压强为70.7kPa时更接近中性;坐在靠近阳面侧壁座位乘客的热舒适性指标为0.1～0.4,介于中性和稍热之间;而坐在其他座位乘客的热舒适性指标为-1.0～-0.6,介于中性和稍冷之间。由此可推断:大气压强和座位在车厢内的位置是影响车厢内乘客热舒适的主要因素。     

车辆减速器防超速降噪声技术的研究

针对目前驼峰调车场在车辆车轮有污染或雨雪天气情况下溜放车组出口超速及车辆减速器普遍存在的制动噪声问题,深入分析和研究溜放车组超速和减速器制动噪声产生的机理,结合试验室对复合制动夹板的摩擦性能试验,研制出适用于既有减速器安装的防超速降噪声制动梁。并根据上道样机各项性能的测试结果,对防超速降噪声制动梁的结构和对摩擦副材料、成分、组织及结构进行优化改进,最终成功研制出能满足车辆减速器各项性能要求的防超速降噪声的制动梁。     

车辆减速器混凝土基础的改进和研制

传统车辆减速器的混凝土基础为单块轨枕板形式,在生产、安装、使用和维修等多个环节,都存在一些不足之处。现结合高速铁路宽枕技术,研究设计了新型减速器宽枕形式的混凝土基础,克服了原有方案的不足,形成了独到的技术特点。     

变流器数字控制系统中基于IP软核的DSP,MCU和FPGA芯片间的数据通信技术

针对变流器数字控制系统的DSP,MCU和FPGA芯片需要快速、可靠地完成一定数据量通信的要求,基于FPGA的IP软核实现双口RAM方法,研究适用于MCU,DSP和FPGA芯片间的数据通信技术。首先利用Altera公司提供的FPGA开发环境Quartus中的MegaWizard进行配置,实现1个双口RAM模块;基于该模块,依次设计单向三口RAM模块、双向三口RAM模块以及双向三口RAM模块与MCU和DSP芯片的接口部分,并将带有与MCU和DSP芯片接口的双向三口RAM模块封装成1个用户可以直接使用的顶层模块。对该顶层模块进行编译的结果表明:该技术可以可靠、经济和方便地实现变流器数字控制系统中MCU,DSP和FPGA芯片间的数据通信。     

道岔转辙机外壳接地的利与弊

阐述在轨道交通工程中道岔转辙机接地与不接地在应用时带来的不同问题,并对引发这些问题的原因进行了分析。转辙机接地在城市轨道交通及铁路上曾发生严重事故,建议城市轨道交通中转辙机不接地,并提出了相应处理措施。     

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在研究智能公交调度系统的基础上，根据实际需求提出了智能公交调度中心的实施结构，并详细论述了智能调度中心的功能。最后，详细描述了智能调度中心各子系统的功能，给智能调度中心的建设提供了依据.     

基于主成分分析的居住区停车需求预测研究

在大量调查数据的基础上,通过停车特征参数的分析,提出了影响停车需求的多个因素。对其中的几个主要因素进行主成分分析,剔除权重最小的因素,建立了停车需求与剩余因素之间的预测模型。