护轨对桥上无缝线路稳定性的影响

运用ANSYS软件,建立铺设护轨的桥上无缝线路有限元模型,研究护轨中集聚不同温度力对桥上无缝线路稳定性的影响。结果表明:对于采用50kg·m-1钢轨铺设护轨半径大于1 200m和采用60kg·m-1钢轨铺设护轨半径大于800m的曲线线路,当护轨中集聚小于20℃的温度力时,铺设护轨可提高桥上无缝线路的稳定性,而对于采用50kg·m-1钢轨铺设护轨半径小于1 200m和采用60kg·m-1钢轨铺设护轨半径小于800m的曲线线路,当护轨中集聚大于20℃的温度力时,铺设护轨则会不同程度地降低桥上曲线无缝线路的稳定性,且半径越小,线路稳定性的降低越明显;对于桥上直线无缝线路,采用50或60kg·m-1钢轨铺设护轨后,当护轨中集聚小于30℃的温度力时,桥上无缝线路稳定性均可得到提高,且护轨温度力越小其稳定性提高程度越高。通过减小护轨中的温度力,可减少伸缩调节器的使用,提高桥上无缝线路铺设的温度跨度。     

重载列车同步控制下纵向力仿真研究

列车纵向力成为评价重载列车同步控制性能的一个重要指标,为对其进行研究,建立了列车纵向动力学数学模型,通过Matlab/Simulink设计仿真模型,计算不同编组和不同工况下万吨列车的纵向力,并与试验数据进行比对来验证该仿真模型的可行性,同时也验证了同步控制的组合列车比传统编组方式列车在纵向动力学性能上更具优越性,为进一步分析和优化列车同步控制提供仿真平台和理论依据.     

高速铁路钢轨打磨关键技术研究

根据我国高速铁路上运行车辆的车轮型面设计钢轨的预打磨轨头廓面.按照该预打磨轨头廓面对钢轨进行预打磨,可有效改善轮轨的接触状态.给出了适用于不同车轮型面的钢轨预打磨深度理论设计值以及适用于LMA和S1002G车轮型面的钢轨预打磨轨头廓面.关于预打磨后的实际轨头廓面与预打磨设计廓面的误差,在轨距角部位应控制在-0.1～0.3 mm范围内.建议我国高速铁路的钢轨打磨周期为每30～50 Mt通过总重打磨1次,对于无砟轨道取上限,有砟轨道取下限;关于60kg·m-1钢轨的预打磨深度,在轨距角部位应达到0.8～1.5 mm,在主要轮轨接触部位应大于0.3 mm;钢轨打磨后的表面粗糙度应小于10μm;采用48磨头打磨车时应打磨3～4遍,采用96磨头打磨车时应打磨2遍.     

智能分析系统在高速铁路信号系统中的应用

描述了智能分析系统在高速铁路信号系统中的应用。智能分析系统能实时地发现设备隐患,发现设备故障并定位和告知原因。能推动高速铁路维修实现"状态修"和"预防修"。     

青岛地铁采用温湿度独立调节空调系统的必要性分析

从理论上分析了温湿度独立控制空调系统的优越性,结合青岛地区的气候及地铁空调负荷的特点,论证了青岛地铁采用温湿度独立控制空调系统的必要性。     

基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。      

面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。      

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。     

电池SOC估算方法的研究现状

如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点。在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一。SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1]。相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会带来电池爆炸和燃烧的危险,危害使用者的生命和财产安全。因此,本文对各种SOC估计和计算方法进行研究,以获得更成熟和广泛使用的电池SOC估计和计算方法。     

汽车底盘高效设计方案与开发工具构建

为提高汽车底盘开发对新能源汽车技术发展和市场导向的适配能力,基于多学科设计优化方法提出一种高效的汽车底盘产品优化设计方案。方案面向底盘开发多过程,以两个专用设计平台、6 个工具模块为载体,以综合开发工具的形式实现汽车概念开发阶段对动力学特性导向下底盘参数及特性影响的评估与优化,为提高产品设计效率、缩短开发周期、降低开发成本提供技术支持。