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631.
632.
为量化机车编组方式对重载列车再充气特性的影响, 结合神华铁路万吨重载列车纵向动力学试验结果, 对万吨重载列车再充气特性进行分析, 并利用基于气体流动理论的空气制动系统仿真方法, 建立列车空气制动系统模型, 通过试验对比验证仿真系统的准确性, 对不同机车编组、多机车不同滞后时间和不同减压量的再充气过程进行仿真。计算结果表明: 列车头部机车数目增加对首车再充气特性影响较小, 2种编组列车的副风缸压强差值小于15kPa; 单编列车充风时间是3辆机车编组充风时间的2.4倍; 当机车集中于列车前部时, 充风时间缩短量与机车数目增加量非正比关系, 即3辆机车集中编组的充风时间不是单编列车充风时间的3/10;机车数目对于充风时间的影响完全取决于编组方式, 分散编组减压50kPa的充风时间较集中编组节省37%~75%, 机车集中编组减压110kPa的充风时间是分散编组的1.5~3.5倍, 分散编组常用全制动的充风时间为机车集中编组的30%~63%;从控机车滞后时间对充风时间影响较小, 充风时间增长量与滞后时间相近; 得到4种机车编组方式不同减压量的充风时间的二次拟合函数, 随着减压量的增加, 4种机车编组的充风时间增长缓慢。 相似文献
633.
根据公交浮动车辆实时GPS数据, 考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响, 建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型。通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法, 改善了预测模型的精度, 并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证。计算结果表明: 该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的时间, 预测精度优于现有方法, 在高峰时段预测误差小于9%, 在非高峰时段预测误差约为6%, 并对各种道路交通条件具有较好的适应性。 相似文献
634.
为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。 相似文献
635.
636.
根据多刚体动力学理论, 运用SIMPACK仿真软件分别建立了一定装载工况和运行工况下双层集装箱车辆的单车动力学仿真模型和四车动力学仿真模型。基于铁路车辆运行安全评价指标及其标准, 将模型仿真结果与双层集装箱列车实际运行试验的结果进行了对比分析, 研究了重车重心高度与运行安全性的关系, 给出了合理的双层集装箱重车重心限制高度。仿真结果表明: 随着双层集装箱重车重心高度的增大, 轮轴横向力、轮重减载率与脱轨系数增大, 最先达到安全限度的是脱轨系数; 在最不利装载工况下, 安全的重车重心高度限值为2 480 mm。 相似文献
637.
638.
639.
基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断. 相似文献
640.
凌翔 《兰州交通大学学报》2008,27(5)
在实现规模性扩张的过程中,以就业为导向作为职业教育发展的基本原则要得到根本性的确立,这是培育和催生多层次职业教育观的主线,亦为创新甘肃省职业教育办学理念的价值取向。 相似文献