车轮踏面擦伤动态检测系统的研究

本文所提出的踏面擦伤动态检测系统是以轮缘顶点为测量基准,实时采集轮缘顶点相对踏面滚动圆的高度变化量,再通过计算机进行数据分析,最后输出踏面擦伤情况的系统。     

轮轨高频瞬态冲击下钢轨螺栓孔棱边受力分析

为研究螺栓孔在轮轨接触应力场作用下的棱边应力分布规律及受力特性，建立带有螺栓孔的三维轮轨瞬态滚动接触有限元模型，研究列车牵引、制动及钢轨擦伤所致高频激励下车轮动载对螺栓孔棱边应力峰值及分布规律的影响。结果表明：擦伤位置是影响螺栓孔棱边受力特性及应力分布规律的关键因素；轨面擦伤可激发高频附加动力冲击作用，螺栓孔斜向棱边Mises应力峰值随运营速度的提升而显著增加，轨面擦伤使斜向棱边方向螺栓孔应力集中效应显著加剧；列车牵引状态加剧了螺栓孔45°、225°方向棱边应力集中效应，而制动状态加剧了螺栓孔135°和315°方向棱边应力集中效应。     

高速铁路钢轨擦伤特征及影响因素北大核心

为减少钢轨擦伤的产生,对多条高速铁路线路进行实地调研和统计分析,得到钢轨擦伤的形貌特征;结合牵引制动状态研究单双股、平纵断面(坡度和线形)、下部基础、车辆类型对钢轨擦伤分布的影响。结果表明:钢轨擦伤可分为车轮空转擦伤和车轮滑行擦伤,车轮空转擦伤在机车启动或上坡牵引过程中产生,车轮滑行擦伤由机车或动车组在制动或行驶过程中产生;在进出站频繁启停处、大坡度和曲线区段产生钢轨擦伤的概率更高,下部基础对钢轨擦伤的产生影响较小。在坡度等级为-2‰~2‰时,76.92%的钢轨擦伤出现在进出站前后1 km区域;单位里程上,坡度大于14‰处的钢轨擦伤数量占比为45.42%,曲线区段的钢轨擦伤数量占比为62.72%。     

基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题，本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线，提取出钢轨顶面区域；然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点；最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘，确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测，并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明：本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%，而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%，本文算法的检测准确率大幅提升，能够对钢轨擦伤进行有效检测。