地铁车辆交流牵引电机负载试验装置的研制

对于架修阶段的地铁车辆交流牵引电机维修后,为了评价检修质量和牵引电机性能,需要对牵引电机进行负载试验,因此研制了地铁车辆交流牵引电机负载试验装置。该设备主要由安装基座、连接装置、电源柜、变频柜、发电柜、计算机检测控制系统等组成,试验装置的负载采用发电机,产生的能量反馈给变频器,形成闭路循环,节能环保。     

城轨直流牵引供电系统短路试验

阐述直流牵引供电系统短路试验的目的和意义。结合实际工程直流牵引供电系统短路试验,介绍短路点的选取、对地短路短接方式等重要的试验程序和试验方法。对实际短路情况的数据结果进行分析,为直流牵引供电系统短路试验的进一步研究提供参考。     

高速试验动车组牵引系统设计研究

试验动车组牵引系统采用满足欧标要求基于异步交流电机的牵引系统进行性能测试和高速试验,从牵引系统的系统结构组成及关键部件技术参数的设计进行分析、验证.试验动车组牵引系统部件系统性能良好,满足顶层指标的要求.     

简析城市轨道交通首列车试验工作

从首列车试验的需求出发,阐述首列车试验的分类、内容和程序,并对首列车试验的典型案例进行了分析,提出了相关建议,对地铁公司首列车的试验工作具有一定的参考和借鉴意义。     

一种新型城轨用牵引电机牵引制动性能的试验方法

在对新型城轨用牵引电机的数学模型进行分析的基础上研究了电机运行过程,分析了该电机的牵引性能、制动性能,推导了城轨用牵引电机的运行控制方法,得到了影响牵引电机运行特性的典型参数。根据其运行控制方法,通过试验完成了该新型牵引电机的牵引、制动性能测试,得到了190 kW城轨用交流变频牵引电机的牵引、制动性能测试参数及性能测试曲线,与文献的理论曲线吻合。测试结果也验证了城轨用牵引电机牵引制动性能的正确性和有效性。     

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。     

组团型大城市绕城高速公路互通立交一体化布局模型

为合理规划布置大城市绕城高速公路互通式立交工程,做到既能够提升出入境交通的可达性和便利性,又不影响过境交通及城市内部交通系统的运行效率,在对绕城高速公路出入境交通组织特性分析的基础上,提出了以系统运行时间和出入境交通可达性二者组合效应最好为目标的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,并提出了模型求解的实用方法。最后,以某城市规划年绕城高速公路互通式立交布局规划为应用案例,阐述了模型应用的具体步骤。研究结果表明,本文提出的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,不仅考虑了绕城高速公路互通式立交布局规划的实际影响因素,也便于实际应用。     

倒装型沥青路面温度场时空分布规律分析

倒装型基层是福建省常用的沥青路面结构型式,其沥青层厚度达26cm。而沥青材料性质对温度敏感,进行温度场分析很有必要。通过有限元仿真分析,对福建省夏季高温时典型日照下倒装沥青路面结构内的温度场进行计算,得到内部各层温度的时空分布,并经过经验公式和相关资料的实际监测验证。结果表明,有限元分析可以作为沥青路面结构设计和沥青材料选择时计算路面温度的快捷可靠的方法。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。