地铁盾构机掘进对周围环境影响的现场测试研究

研究目的:盾构机在城市地铁建设中得到了广泛的应用,但在盾构掘进过程中会引起地层损失,过大的地层损失,可导致较大的地面沉降,对地面建筑物、地下管线等设施产生不利影响甚至会导致破坏,引起较大的经济损失。为此,本文以南京地铁一号线为依托,对盾构掘进过程中引起的建筑物、地下管线位移以及引起的地下水位进行了现场测试,经过分析、总结,得到了盾构掘进对周围环境影响的规律性结论。在此基础上,从地层沉降与土仓压力、同步注浆量和出喳量的关系,探讨了地层沉降的控制措施。研究方法:对盾构掘进过程中所影响得到地下管线位移、建筑沉降、地下水位变化等进行现场实测,获取了有关现场测试数据,并对这些数据进行分析,得到可以供施工参考的有价值的结论。研究结论:调整、修正、合理匹配盾构掘进参数,建立有效土压平衡,确保同步注浆效果,是控制地层损失,减小地层变位的有效手段,是减少盾构掘进对周围环境影响的重要措施。     

柴燃并车试验台齿轮箱动态仿真与实验

以带同步超越离合器的并车齿轮箱传动系统的研究对象，讨论系统动力学模型，用模态分析法与状态空间法，对多自由度时变非线性方程组求解，利用所建的动态分析仿真模型，分别对柴或燃运行方式的斜齿柱齿轮传动系统动态仿真得出结果与实验结果相近，对柴燃联合动力装置切换点选择和数字仿真模型的确立有参考价值。     

城市轨道交通车地无线的网络架构及应用

基于目前城市轨道交通运营及安保对车地无线通信网络的需求,通过对WLAN(无线局域网络)及TD-LTE(时分长期演进)技术方案的对比分析,提出更为适用于城市轨道交通的TD-LTE车地无线技术方案.结合郑州市轨道交通1号线一期工程的实例,验证该方案能够实现高速移动状态下的大带宽传输、多业务承载,可解决轨道交通车地通信的瓶颈问题,满足承载需要.     

单机紧急制动自动截止撒砂装置

为解决单机紧急停车过程中由于大量撒砂造成自闭区段轨道电路分路不良,机车占用闭塞分区无显示,易导致追尾的严重问题,开发了单机紧急制动自动截止撒砂装置,并对该装置进行了全面的静态、动态试验以对设计功能进行有效的验证,最后根据试验情况找出了需要完善的项点。     

基于点式信息传输的LKJ系统控制模式在城市轨道交通中的应用研究

针对城市轨道交通项目的应用要求,充分利用国内运用最广泛的、具有自主知识产权的LKJ2000列车运行监控记录装置平台,针对LKJ车载线路数据库的特点,提出了一种在没有轨道电路信息的线路上,基于点式信息传输的车载安全防护系统的控制模式。该控制模式具有安全、可靠、高效以及硬件低成本等特点。     

储能式电力牵引轻轨车电气牵引系统研制

介绍了储能式电力牵引轻轨车辆参数及性能要求,阐述了电气牵引系统牵引/电制动特性、列车运行能力仿真计算、主电路、控制系统、储能管理系统,分析了储能式牵引系统与传统电气牵引系统的对比情况。该车已完成线路例行试验和型式试验,各项性能满足设计要求。     

双网卡技术在逆变器测试系统中的应用

为解决牵引逆变器测试系统中局域网通信问题,研究了一种双网卡通信技术。该方法利用双网卡代替路由器,实现了工控机与控制机箱、被测DCU机箱的网络通信。经过试验验证可知,在控制机箱和被测DCU机箱均安装服务器程序,且工控机安装客户端程序的工况下,需将双网卡IP地址设置在不同的网段内,才能正确实现数据通信。该方法已成功应用深圳地铁5号线牵引逆变器测试系统中。     

强震作用下密贴交叉组合地铁车站三维地震动响应分析

基于FLAC3D有限差分软件,建立密贴交叉组合地铁地下车站结构的三维计算模型,研究强震作用下密贴交叉组合地铁地下车站结构的三维非线性地震反应特性,并与单一浅彬深埋地铁地下车站结构的地震反应特性进行比较。研究结果表明：密贴交叉组合车站结构中,由于上下层车站相互作用影响,对上下层车站的相对水平位移均具有放大作用;上层车站的加速度放大系数小于浅埋车站,而下层车站的加速度放大系数略比深埋车站的大,且变化率较大的部位均发生在密贴交叉部位;下层车站的存在,时上层车站结构的应力有一定的消弱作用,但是由于两车站结构相互作用影响,在两车站交叉部位出现应力集中,致使交叉部位应力出现明显的放大效应。     

超高速实验车驱动方案设计及优化

研究速度在400-1000km／h的超高速实验车重接式电磁驱动方案,讨论重接式电磁驱动的电路结构和运动方程。在Maxwell3D瞬态场中搭建了驱动系统仿真模型,分析不同初始速度下,三级驱动系统受力特性和加速规律。针对系统运动特性和效率问题,提出驱动电路优化方案,使得发射体运动特性改善、效率提高。仿真结果表明：通过合理分配驱动单元,应用重接式电磁驱动的超高速实验车,可在短时间内被加速达到超高速的目标。     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。