高速列车过分相段下真空断路器的电寿命研究

针对高速列车真空断路器(VCB)在列车运行中处于频繁开断的状态,开断过程中电弧反复烧蚀触头产生尖端、毛刺、金属蒸汽,扩散的金属蒸汽又使灭弧室真空度降低,首次提出了通过测量VCB在分断不同次数正常电流下接触电阻表征其电寿命的试验方法,并得到了不同分断次数下耐受冲击电压和工频工作电压的特性.研究表明:VCB初期接触电阻随分断次数增加而增加,之后接触电阻基本保持不变;在VCB使用初期瞬态恢复电压不能导致电弧重燃,长期工作后可能导致电弧多次重燃,但即使长期工作后工频工作电压仍不能击穿灭弧室.     

现代有轨电车调度指挥系统的研究

借鉴高速铁路及城市轨道交通调度系统建设的经验,对现代有轨电车的调度指挥系统运行模式及系统控制模式进行了深入研究,阐述了现代有轨电车的调度系统的功能定位,在此基础上,提出了构建现代有轨电车调度系统的方法及系统整体架构。     

刚构-连续梁桥船撞桥墩最不利位置及安全性评价

以湘府路湘江大桥(65+5×120+65)m刚构-连续梁桥为工程背景,采用2种方法研究了桥墩在纵横向船舶撞击力作用下的墩身弯矩随船舶撞击高度的变化规律,以确定船撞桥墩的最不利位置。方法一采用简化计算模型进行桥墩弯矩公式推导,方法二采用Midas Civil建立空间有限元仿真全桥模型进行墩身弯矩计算。计算结果表明:有限元仿真全桥模型计算得出的墩身弯矩与简化计算模型推导出的结论是一致的,在船撞力作用下整个桥墩中墩底弯矩最大,且墩底弯矩随着船撞力作用点的升高而增大;简化计算模型中采用了若干简化处理,在进行桥梁船撞安全性评价时宜采用有限元仿真全桥模型计算。本文结果对桥墩设计与船撞安全评价具有一定的指导意义,并在此基础上对此刚构—连续梁桥船撞桥墩安全性进行了评价。     

工程平面控制网置平平差的方法研究

提出一种将秩亏自由网平差和三参数坐标转换相结合的平面控制网平差方法,其特点是在平差过程中控制网整体网形不因上级控制点点位的改变而变化。首先介绍秩亏自由网平差及其精度评定的原理,推导进行控制网三参数坐标转换及对置平后的控制网进行精度评定的数学模型。仿真计算结果证明了对传统边角控制网而言,置平平差较约束平差具有更强的抗原始数据误差的能力,是一种工程平面控制网平差的新方法。     

中低速磁悬浮列车空心电抗器设计与研究

介绍中低速磁悬浮列车空心电抗器的研制过程,描述空心电抗器的技术要求,重点分析电抗器的电感计算、机械结构设计、温升及屏蔽板计算。运用了ANSOFT有限元软件对电抗器电磁场进行模拟分析,以达到国际非电离辐射标准要求。     

FZy-CTC列车占用丢失报警功能的开发

根据铁道部要求FZy-CTC系统增加了列车占用丢失报警功能,对运输指挥起到了较好的指导作用。描述FZy-CTC系统如何抽象该需求,对列车运行轨迹进行逻辑检查,并最终实现列车占用丢失报警功能。     

基于混合通信顺序进程的高速铁路列控系统形式化建模与验证方法

针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具PHAVer对HA模型进行自动验证。以高速铁路列控系统典型的行车许可运营场景为例,建立区间闭塞分区行车许可场景的HCSP模型;根据转换规则将行车许可场景的HCSP模型转换成HA模型;用PHAVer验证了所建立的区间闭塞分区行车许可场景模型的正确性,从而证明了基于HCSP的高速铁路列控系统建模及验证方法的有效性。     

智能网联趋势下车辆网关路由缓存研究与应用

伴随汽车智能网联发展,车辆电气网络架构行业趋势由1~2路CAN总线网络快速演变为7~8路CAN总线与4~5路百兆以太网相结合的融合网络架构。其中网关作为车辆网络的数据交互中心,提供了各网络之间的无缝通信,并需要以极低的延迟将这些数据进行可靠传输,这对低成本网关是一个巨大的挑战。提出了一种基于车载融合网络下低成本网关路由软件缓存区的设计方法,以路由软件缓存区去配合CAN控制器和以太网Switch硬件缓存区,设计中断式报文存储发送进程,将收到的数据实时发送到硬件发送缓存区,当硬件发送缓存区已满,则将报文存储到软件缓存区中。通过与软硬件缓存区的这种联动方式,能够实时的接收报文,保证报文不丢帧;也能够在目标总线负载率较大时,避免漏发报文以及保证发送报文周期。     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

基于多维度耦合的动力电池安全大数据监控

近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。