基于改进粒子群优化算法的鲁棒性列车运行图编制方法

以列车优先级、追踪运行间隔时间和连发间隔时间限制为约束条件,以旅客列车的走行公里总数、平均旅行速度、对标准计划的延迟总时间和延迟时间方差,以及货物列车的日车公里总数和日产最6个指标无量纲转化后的合计值最大为综合目标函数,建立列车运行图编制优化模型.为增加列车运行图的鲁棒性,引入虚拟车和缓冲时间槽2个参数,采用改进的粒子群优化算法给出鲁棒性列车运行图编制方法.以5个车站、5列旅客列车和7列货物列车构造模拟环境,采用该方法进行列车运行图编制模拟.结果表明:该方法可铺画出更优的列车运行图,计算效率高;在行车计划受到扰动后,虚拟车和缓冲时间槽释放资源,运行图可以较快地恢复到可接受范围,容错鲁棒性好.     

准神铁路神木北地区接轨方案研究

结合神木北地区既有铁路概况及改扩建规划情况,对准神铁路南端接轨神朔线方案、神延线方案,从工程技术经济等方面进行了方案优缺点分析和比较,确定了采用接轨神延线店塔车站方案。     

Inventor参数化变压器三维结构设计

从铁道牵引变压器标准化的结构基本参数入手,利用Inventor软件采用Top-down设计思路,通过变压器基本参数建立结构骨架,然后与上级模块配合细化结构参数,完成初步结构设计,对结构优化完善,建立自适应模块,充实通用件库,最终完成总装配,生成与3D图参数关联的传统2D图纸,完成牵引变压器的设计。     

铁路客车DC/DC电源主电路的设计与分析

利用一种新型ZVZCS拓扑对铁路客车DC/DC电源主电路进行设计与分析。仿真及样机试验结果表明,所设计的DC/DC电源能够实现零电压零电流开关功能,完全能满足铁路客车DC/DC电源的技术要求。     

基于Matlab的级联型高压变频器VF控制仿真平台研究

以级联型高压变频器(CAS-HVI)系统拓扑结构及功率单元结构为对象,通过Simulink构建功率单元组、移相变压器系统以及基于载波移相SPWM(CPS-SPWM)调制原理的PWM发生器子系统,形成基于VVVF控制的CAS-HVI仿真平台。利用该平台分别对突加减负载时功率单元的输入电流、母线电压、母线电流、输出电流的变化进行定性分析,并对相间短路极端故障情况下的功率单元状态进行定性分析。该仿真平台不但能提高CAS-HVI系统的开发安全性以及开发效率,有效降低开发成本,同时也展示了仿真的高效性及便利性。     

应用于城轨车辆的盘形磁流变制动器设计

对运用于城轨车辆的盘形磁流变制动器进行了研究。通过介绍磁流变液的流变特性,以及分析磁流变制动器的制动原理,推导了盘形磁流变制动器的制动力矩计算公式。针对在城轨车辆的运用设计了一种磁流变制动器。在Matlab/Simulink和ANSYS软件环境下对磁流变制动器的制动特性进行了仿真分析。结果表明该磁流变制动器满足城轨车辆制动性能的要求。     

基于计算载荷谱的车下设备安装箱体疲劳寿命仿真分析

通过多体动力学仿真分析获得了车下设备安装箱体的载荷谱数据,以此作为输入,并综合有限元分析和疲劳寿命分析等多种CAE手段,对动车组车体下吊挂的设备箱体在计算载荷谱作用下的疲劳寿命分布进行了仿真分析。研究表明,多体动力学与结构有限元、结构疲劳寿命协同仿真分析方法为在设计阶段预测车下悬吊设备结构的可靠性提供了有效的手段,可以用于结构设计阶段的动强度校核和结构优化。     

车下设备连接参数对车体振动特性影响研究

通过采用模态叠加法建立其对应的广义坐标方程,建立车体和车下设备系统耦合振动的简化模型,仿真分析某高速列车车下设备与车体系统的耦合振动特性。针对设备质量、安装刚度及安装阻尼等参数的变化,通过仿真计算得出了设备结构参数对系统振动响应的影响曲线。根据数值分析结果,对车体及车下设备减振设计提出了一些措施。     

新一代动车组司机控制器研发设计

以新一代高速动车组司机控制器为主要研究对象,分析了司机控制器在动车组中的应用,从结构、原理、设计方法等方面阐述了其主要控制方式及与动车组逻辑匹配的闭合关系逻辑输出,从试验方面阐述了司机控制器在动车组上运用的性能要求,并针对避免司机误操作提出了动车组司机控制器的设计理念,用以实现动车组运营过程中司机控制器的良好运用.     

新型密接式车钩缓冲装置设计及动力学分析

通过对国内外密接式车钩缓冲装置应用情况的调研,研制了一种新型密接式车钩缓冲装置,并对其结构功能、总体设计参数及技术条件进行了说明.该车钩采用模块化设计,具有结构简单、成本低等优点.结合天津地铁建立6节编组列车动力学模型,分析了新型密接式车钩的曲线通过能力、直线上的最大承压能力以及起动、制动工况时车钩受力情况,并分析了缓冲器初压力对列车纵向冲击的影响.计算结果表明新型密接式车钩缓冲装置能够有效改善列车运行过程中的动力学性能,满足地铁车辆实际运行中的技术要求.