水下掣链器关键技术

水下掣链器是半潜船上的重要设备之一,其自动化程度较高,可实现水下自动止链及掣链,相比传统的机械式掣链器而言,操作更加便利且安全性要求更高.文章主要从设计输入、机械总体结构、液压系统、电控系统及关键技术等方面对水下掣链器进行简要分析.通过对水下掣链器前述关键技术研究,为掣链器的智能化及无人化操作提供技术支撑.     

基于 FLUENT 软件轮胎滑水现象模拟研究

基于FL U EN T软件模拟了轮胎滑水产生过程,并计算了不同轮胎花纹、不同车速及不同水膜厚度等条件下轮胎所受动水压强的大小。模拟分析结果表明:①复合花纹轮胎最不易发生滑水,横向花纹次之,纵向花纹最易滑水;②当水膜厚度不变时,同一轮胎所受动水压强随车速的增加而增加,且增长速度随着车速的增加而增加;③当车速不变时,同一轮胎所受动水压强随水膜厚度的增加而增加。以动水压强等于轮胎内部压强时轮胎发生滑水为判断标准,建立了轮胎临界滑水速度与水膜厚度的关系,并根据已有水膜厚度方程,推算出了临界滑水速度与降水量的关系。      

基于视觉信息量计算的城市道路交通环境评价

通过对驾驶人在城市道路交通环境下的视觉信息需求进行分析与计算,将城市道路交通环境按照信息量含义的不同进行分层,建立了基于视觉信息层级模型的信息量计算方法.在此基础上,通过实车实验提取分析数据,对信息量计算中的参数进行计算与标定,得出信息量计算模型,并以行驶速度作为城市道路交通环境的评价参数,求出速度与信息量之间的关系,最终确定信息量阈值,建立基于视觉信息量计算的城市道路交通环境评价方法.该评价方法中速度与信息量之间呈较好的幂函数关系,R2达到0.9356,只需采集城市道路驾驶人视觉图像,通过软件分析可得出图像信息量,根据关系式和道路限速可得出信息量阈值,对比分析进行交通环境评价.该方法仅需采集驾驶人视觉图像即可完成评价,方便快捷、结果准确,但在软件处理图像信息量上尚未达到智能分析处理,尚需进一步研究改进.      

调车监控系统站场绘制与数据处理一体化软件的设计与开发

无线调车监控系统是由站场绘制与数据处理一体化软件、地面安全监控子系统、车载安全监控子系统构成.数据自动处理软件可以方便、高效地处理调车监控系统中车载和地面子系统所需要的大量的站场静态数据,有利于调车监控系统的推广.本文详细介绍站场绘制与数据处理一体化软件的设计思路与方法.     

ATS仿真系统列车自动排列进路技术研究

通过列车进路系统实现进路自动排列,节约调度员的操作工作量,提高行车效率.对进路自动排列设计进行分析,给出一种进路搜索算法,在此算法的基础上提出一种自动排列进路的方法,从而实现自动排列进路的功能.     

列车司机驾驶仿真子系统的设计与实现

列车司机驾驶仿真子系统是构建完备的列控仿真系统与功能测试环境的基础部分,该子系统有助于提高整个仿真与测试系统的真实性和可操作性.本文针对司机驾驶仿真子系统,从功能需求、列车速度模型建立、软件仿真等方面对该子系统进行分析,引入AV8R-01型摇杆及SST辅助编程技术,利用Visual Studi0 2010编程环境实现了该子系统.本文利用较低成本的硬件平台辅以软件界面代替传统的驾驶实物平台,在CTCS仿真测试与司机培训等仿真平台搭建过程中既节省了成本,又能够起到驾驶仿真的作用.     

基于模拟驾驶器的HUD信息分析

导航系统等车栽设备的日益增加,引起驾驶员的注意力分散,减弱驾驶员的避险能力.结合模拟驾驶器和脑电波测试仪的实验方法,对车载平视显示仪发布的信息进行了分析,研究结果可为HUD信息及界面设计提供参考.     

CRH3动车虚拟驾驶仿真系统的设计与实现

CRH3动车采用众多高新技术,给动车驾驶带来了极大挑战.CRH3动车虚拟驾驶仿真系统的开发,旨在对动车司机进行模拟驾驶、故障处理、非正常行车处理等方面的多媒体教学培训,培养动车司机的操作应变能力.CRH3动车虚拟驾驶仿真系统采用虚拟现实技术,对CRH3动车组驾驶进行全三维虚拟化列车逻辑模型仿真,可以展示不可视、不可摸、不可入列车部位的结构、布局及连接方式,轻松设置现实中不经常遇到而采用实物方式设置又很麻烦的故障,能反复无破坏地设置、查找和排除电气设备等系统故障,提高了培训效率、降低了培训成本,解决了铁路部门在高速铁路现场难以进行司机培训的问题培训,效果良好.     

基于自动恒速的客运专线列车牵引计算模型与算法研究

客运专线列车的控制模式与普通铁路的相比较存在较大差异,这使得普通铁路列车牵引计算模型不适于客运专线。论文在对客运专线、普通铁路及地铁差异分析的基础上,构造了自动恒速的列车牵引计算的模型与算法。将列车运行过程分为起动和牵引加速过程、恒速牵引过程、调速制动过程及进站制动过程四部分,对各部分分别建立了计算流程。最后对照非恒速牵引计算模型,测试了所造模型和算法的有效性。     

基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型

公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。