高寒动车组粉末冶金闸片研制

针对冬季冰雪天气CRH380B型高寒动车组制动盘易发生划伤的实际情况,对制动盘异常划伤原因进行研究,优化闸片结构,设计出适用于冬季的大间隙粉末冶金闸片。干燥及冰雪工况的1∶1制动动力试验结果显示,新研制闸片瞬时摩擦系数平稳、平均摩擦系数符合既有车辆要求,与其对偶的制动盘摩擦面状态良好;装有大间隙粉末冶金闸片的整车紧急制动试验结果显示,制动初速度200 km/h纯空气紧急制动距离为1 525 m,小于2 000 m评价指标要求,制动初速度300 km/h纯空气紧急制动距离为3 711 m,小于3 800 m评价指标要求;正线载客运营结果表明,大间隙粉末冶金闸片对改善高寒地区冬季动车组运营中出现的制动盘异常划伤问题有较好的效果。     

轨道交通真空断路器触头弹簧位置的设置

轨道交通真空断路器的触头弹簧布置形式及弹簧位置对电性能影响很大.通过分析目前轨道交通的真空断路器触头弹簧布置的4种典型形式,来合理布置真空断路器触头弹簧的位置,不断完善真空断路器的分闸运动,使机械运动、电弧运动和热运动协调起来,从而使真空断路器的电性能得到进一步提高.     

基于Timed-UML顺序图的RBC交接形式化建模与分析

在CTCS-3级列控系统中,采用RBC技术将线路划分成多个管辖区段。当列车行驶并跨越相邻RBC交界区域时,控制权将会移交至前方相邻RBC,整个过程称为RBC交接。在运行中,RBC交接过程能否实时安全可靠地执行,直接影响着列车的行车效率和乘客的生命安全。采用一种基于添加实时约束的UML顺序图与时间自动机结合的模型来建立RBC交接场景。以双车载电台的RBC切换策略出发,建立切换的Timed-UML顺序图模型,然后按照UML-TA转换规则,建立得到完整的时间自动机网络模型。并利用UPPAAL验证工具对RBC交接模型进行形式化建模及分析,对模型的死锁和功能实现做了验证,从而达到对CTCS-3级RBC子系统的实时性以及设计规范合理性的验证目的。     

高速动车组制动摩擦副的仿真分析

基于ABAQUS6.10非线性有限元软件建立高速列车轮装制动盘摩擦副生热有限元模型。根据高速列车运用的实际情况施行热交换边界条件。计算了380km/h列车在紧急制动过程的温度场、应力场分布情况。仿真结果表明,一次紧急制动,制动盘磨擦升温最高可达795℃,且高温区域集中在制动盘摩擦表面的中部区域,应力最大值达到450MPa,在所选铸钢材料的强度限制范围内,满足高速列车制动基本技术条件要求。     

和谐号动车组基础制动装置

和谐号动车组基础制动装置是高速列车在制动系统其他制动措施失效情况下的最后一道安全保障。在分析高速动车组基础制动装置基本要求的基础上,介绍了和谐号动车组基础制动装置的工作原理、组成、选型原则及试验方法。     

变电所交流操作电源故障分析及完善措施

在牵引变电所中,交流操作电源系统作为一二次设备、通讯机械室的唯一交流电源,其作用是非常重要的。但是,石家庄供电段京九线牵引变电所交流电源在运行中存在一些问题,造成变电所交流电源失电、交流自投回路工作不正常等故障现象,使交流电源系统的供电可靠性降低,直接影响着远动系统操作和一二次设备正常运行。     

隧道边仰坡滑塌处治及二次进洞施工技术实例研究

以太真隧道工程为例,采用现场调查、数值模拟和现场监测技术,针对隧道进洞施工过程中的边仰坡滑塌机理、处治措施以及二次进洞技术开展研究。研究结果表明:软弱地层条件下,强降雨是诱发依托工程边仰坡滑塌的主要原因。雨水下渗弱化岩土体强度,在隧道进洞施工扰动下,形成贯通性塑性带,进而导致山体大范围坍塌。综合考虑滑塌体本身的稳定性以及隧道再次进洞施工的扰动影响,系统性地提出边仰坡处治以及隧道二次进洞方案,包括:适度清除坍塌体、局部刷方减重+抗滑桩、锚索(杆)加固以及反压回填的边仰坡防护措施;基坑明洞法穿越坍塌体、浅埋暗挖法(加强支护结构和采用双侧壁导坑开挖法)穿越塌方影响段的隧道二次进洞施工技术。数值模拟和现场实测均表明,经综合处治后的边仰坡在隧道二次进洞过程中处于稳定状态,上述方案是可靠的。     

牵引变电所二次设备防高压侵入技术研究

目前牵引变电所有较为完善的防雷电和接地设计,但针对二次设备烧损的事故仍有发生,影响到牵引变电所的安全运行。针对牵引变电所馈出供电线防雷、接触网隔离开关接地方案和所内综合自动化系统的电源回路进行深入分析,研究出多项影响牵引变电所二次设备安全的因素和机理,提出接触网架设避雷线、完善隔离开关接地、改进综合自动化系统电源回路等提高牵引变电所二次设备可靠性的措施。这些措施能够提高牵引变电所设备防强电侵入的综合能力。     

基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。