动车组万向轴轴承润滑故障分析及轴承结构设计优化

针对动车组万向轴运用维护过程中出现的轴承润滑不良导致动平衡超标、传动系统异常振动问题,通过万向轴结构及轴承润滑原理分析、故障万向轴运用里程和季节分布、故障万向轴动平衡检测及轴承分解后状态检查、故障轴承油脂理化检测、润滑脂性能评估、万向轴运行工况及轴承运动学分析等手段,得出万向轴轴承润滑不良的原因并提出轴承结构优化方案,为提高动车组传动系统可靠性提出了建议和思路。     

粒料类基层沥青路面动力响应研究

基于新版沥青路面设计规范中对粒料类基层的重视,采用有限元软件ANSYS建立粒料类基层沥青混凝土路面的结构模型,通过两种方式加载进行动力学瞬态分析,得到:①在车辆行驶轨迹线上,同一深度、不同位置的观测点上波动荷载作用下的应力时程曲线形状、峰值相差较大,而均布荷载作用下的应力时程曲线形状、峰值几乎完全相等,但两种加载方式得到的应力极值基本相同;②不论哪种加载方式,路表向下越深,应力峰值越小、扩散作用越强,观测点对荷载的反应越滞后;③垂向应力由表向下递减;水平应力总是纵向大于横向。此结论可为粒料类基层沥青路面在不同动载作用下的应力工况提供参考依据。     

用振动状态监视法检测内燃动车辅机驱动轴的异常

介绍了基于振动测量的辅机驱动轴异常检查方法。发动机台架试验结果表明,使用振动分析仪的检测方法以及基于状态监视系统的检测方法,都能够诊断出异常的种类。     

人工冻结砾石土三轴剪切强度试验研究

为分析冷冻温度和含水量对于砾石土抗剪强度参数的影响,通过室内试验对南宁地铁联络通道砾石土层进行冻结状态下的三轴剪切强度分析,研究围压、冷冻温度以及含水量对于其强度演变的影响,分别得到几个特征围压下的砾石土冻结强度与冷冻温度及含水量的关系。试验结果表明:砾石土的三轴剪切强度随着冷冻温度的降低而升高,温度效应明显;同时,含水量变化对于其剪切强度影响也十分显著,在试验研究范围内冻结砾石土偏应力峰值与含水量成一定的正相关性,随着含水量增加,冻结冰晶体含量随之升高进而引起土体胶结能力增大,相应的强度有所提升。该三轴剪切强度符合Mohr-Column准则,黏聚力与内摩擦角随着冷冻温度的降低而增大,随着含水量的增加而增加。同时,冷冻温度对于砾石土三轴剪切强度参数的影响受土体含水量变化影响显著。     

淤泥质土及其改良土体动力特性试验研究

为探究佛山淤泥质土及掺加超细水泥改良土体的动力特性,依托佛山地铁2号线一期工程,对隧址区内的淤泥质土及掺加超细水泥的改良土体进行动三轴试验。研究结果表明:相同围压条件下,随超细水泥掺量增加,土体抗剪强度增大,动剪切模量增大,最大阻尼比减小;对于同一土样,随围压增大,土体抗剪强度增大,动剪切模量不断增大;不同围压条件下的阻尼比随剪应变的变化均可分为两个阶段,当剪应变较小时,阻尼比与围压呈负相关,在剪应变较大时,阻尼比与围压呈正相关;掺加超细水泥对淤泥质土具有较好的改良效果,掺加超细水泥400 kg/m~3土体的动黏聚力为4.4～7.5 kPa,动内摩擦角大小为1.9°～5.16°。本文测定出淤泥质土原状土及改良土体在振动作用下的各项参数,为研究隧道长期不均匀沉降特性提供基础数据。     

地铁列车作用下软黏土的动力响应试验研究

土体动力特性的研究对地铁列车荷载作用下软黏土地基变形的控制具有重要意义,通过对广州地铁饱和软黏土进行动三轴试验,研究土体的动强度、动应力-动应变关系和动模量特性。结果表明:(1)在循环荷载作用下,该软黏土的动强度低于45 kPa;稳定型和破坏型的ε_d-N曲线变化规律不一致;(2)在同一动应力幅值作用下,当动应变低于动应变极限值时,频率对动骨干曲线的影响较小;(3)其他条件相同时,在振动中期,频率对动弹性模量的影响较小;在振动后期,动弹性模量的衰减程度随频率的增大而增大;土体动弹性模量随动应力幅值的增大而增大;(4)最后通过Hardin-Drnevich模型验证本文基于实验数据得到的新的归一化的试验参数是合理的,且新模型参数可为该地区同类地铁工程的软黏土动力特性研究提供参考。     

铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价

为了更好地促进绿色铁路建设,进而促进国家实现建设资源节约型环境友好型社会的目标,必须对施工阶段铁路的节地与土地资源保护措施进行评价。通过研究相关技术标准及铁路施工特点,建立一套完善的铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价指标体系。然后,利用三角模糊数层次分析法确定各指标权重,应用灰色聚类法确定评价指标体系的综合绿色等级。最后,结合实例证明三角模糊数层次法与灰色聚类法结合可以对铁路绿色施工节地与土地资源保护措施进行很好的评价,并能找出铁路施工阶段节地与土地资源保护的不足之处并进行改进。     

基于存储论的城市轨道交通车站回收类票卡库存管理

为提高票卡管理效率,利用车站回收类票卡历史数据,构建时间序列预测模型,对票卡使用量和流动量进行预测。引入存储论的思想与策略,制定科学合理的票卡库存管理方案,以优化车站回收类票卡库存管理,减少运营成本,提高效率及服务质量。     

一种全部属性聚类和特征属性聚类相结合的无监督异常检测模型

为提高无监督异常检测系统的检测率、误报率和检测效率,将数据集划分为不同的服务集,然后对每个服务集数据包进行全部属性聚类和部分相关属性聚类(即特征属性聚类)并比较训练结果,取其中训练性能较优的方法建立对该服务的检测模型。检测实验表明,本文模型的检测率达到99.21%,误报率降低到2.2%。与不加服务划分的模型相比,本文模型的训练时间和检测时间分别降低为相应模型的21.17%和21.98%。与其他检测算法的比较结果也表明,本文模型在检测率和误报率方面具有更优的性能。