采用新型钢轨焊缝保护装置后钢轨焊缝处的轮轨动力学特性

根据轮轨相互作用机理,建立安装新型钢轨焊缝保护装置后钢轨焊缝处的车辆—轨道耦合动力学模型,对此处的轮轨垂向力、脱轨系数、轮重减载率等轮轨动力学指标进行仿真计算,并分别与采用鼓包鱼尾板和没有焊缝保护装置时进行对比,研究采用新型钢轨焊缝保护装置时焊缝处的轮轨动力学特性。对比分析结果表明:采用新型钢轨焊缝保护装置后,轮轨垂向力降幅分别为1.28%和4.63%,脱轨系数降幅分别为1.49%和2.94%,轮重减载率降幅分别为3.41%和7.68%;新型钢轨焊缝保护装置在各速度条件下均能够有效地减小焊缝振动和动态受力。由此可见,采用新型钢轨焊缝保护装置,可消除打螺栓孔带来的安全隐患,有效减小焊缝处的动力响应,加强焊缝处的轨道结构整体性。现场动态测试结果进一步验证了新型钢轨焊缝保护装置结构的合理性。     

强风区铁路风沙防治工程最大输沙量与携沙风荷载计算方法

针对强风区铁路风沙流灾害防治工程,开展最大输沙量和强风携沙风荷载2个最关键工程计算问题的研究。结合现场踏勘资料与测试数据,分析风向、风力和持续时间3个影响因素对最大输沙量矢量合成与计算的控制影响,基于优势强风流理论,归纳给出信风型、季风型和对流型3种典型工程风型的输沙量计算方法,并且为准确采集沙样数据,专门设计出能随主风向自动转动的野外自动风导向积沙仪。基于现场测试数据,根据相似准则与量纲和谐原理,推导强风区携沙风单位体积沙砾颗粒流体平均飞跃速度计算公式,用于强风区携沙风冲击荷载计算,计算结果符合工程实际,满足工程计算要求。     

浅谈高铁建设中区间信号光、电缆的施工安全

总结京津城际、京沪高铁光、电缆施工中的问题,分析信号电缆绝缘性能,浅谈高铁建设中区间信号光、电缆的施工安全,提出改进高铁光、电缆施工方法的建议。     

国产MTC-I型CBTC系统的安全认证实践与探讨

重点围绕城市轨道交通国产MTC-I型列车控制系统（CBTC）独立第三方安全评估与认证工作,阐述了信号安全攸关系统的技术标准规范体系、安全完整度等级、安全认证类型、风险评价原则等概念与定义。基于安全认证、系统生命周期、安全保障架构、项目风险管理、安全审核与评估等具体内容描述了MTC—I型CBTC系统通用产品安全认证实践过程。对建立我国城轨交通行业发展的安全认证体系、实施策略以及风险管控原则等安全认证要素进行了分析与探讨。     

简析地铁施工现场安全监控系统

地铁施工现场安全监控系统可以实现对施工现场的远程监控及管理,越来越广泛地应用在地铁施工中。以北京地铁15号线一期工程西段施工现场安全监控系统为例,介绍了地铁施工现场安全监控系统的建设原则、系统功能、结构及在建设中应注意的问题。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。     

地铁规范与地铁安全保障

重点解析实施现行《地铁设计规范》是保障地铁安全的基础,同时指出保障地铁安全运营必须辅以严格的管理。     

直线电机列车-高架桥系统动力相互作用分析

采用模态综合技术,建立直线电机轨道交通系统的车桥动力相互作用分析模型,对直线感应电机轨道交通系统的电磁力的产生及其对列车、高架桥梁的动力作用进行理论分析和研究,指出这是进一步研究城铁高架桥梁的动力响应以及直线电机列车在桥上的运行安全问题的一种可能途径。     

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。     

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。