NSW型手制动机组装试验台设计

针对NSW型手制动机在使用中存在的问题,设计开发了手制动机组装试验台,并对它的外观样式、功能特点、工作原理和使用方法等事项进行说明。     

基于AFD算法的滚动轴承故障诊断方法

基于自适应傅里叶分解(AFD)算法,将滚动轴承的振动信号分解为一系列单一分量信号并计算它们的峭度;将峭度由大到小顺序排列,自适应寻找峭度趋于稳定的拐点,对拐点前的单一分量信号求和并取包络作共振解调;根据解调得到的频谱判断滚动轴承是否发生故障及发生故障的部位。以N205EM型滚动轴承为例进行试验验证,结果表明:在不预先确定滤波频带,不出现无物理意义的"负频"情形下,能够准确有效地提取出比传统共振解调方法有更好频谱特征的滚动轴承故障信息,从而有效地诊断出滚动轴承的故障。     

鹤大公路草炭土工程地质特性研究

草炭土是喜湿性植物群落在沼泽化环境中经过长期的自然地质作用沉积在一起,由于有机质得不到充分分解而不断积累的泥炭化过程所形成的。为了深入研究草炭土的工程地质特性,以吉林东部草炭土为研究对象,在室内试验的基础上分析总结了草炭土的特殊工程地质性质。研究表明草炭土具有高天然孔隙比、高含水率、高压缩性和低抗剪强度等性质。指出草炭土与普通泥炭土的区别,并在此基础上提出地基处理措施,为建筑施工提供科学依据和合理建议。     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。     

基于BIM的铁路信号构件库搭建与运用

针对铁路信号专业BIM正向设计过程中构件不完善的问题,充分调研了铁路信号专业BIM设计过程中所涉及的各类构件,并根据铁路工程构件分解方法完成了铁路信号BIM构件的分解;利用同类整合的方法对铁路信号BIM构件进行单元划分,并搭建了基于BIM的铁路信号构件数据库;将该构件数据库与奔特力平台相结合,完成了铁路信号BIM构件库的搭建,并将该构件库应用到铁路信号BIM正向设计中。应用实践表明,本文所搭建的铁路信号构件库能够适应目前铁路信号专业BIM正向设计的需要。     

基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题,提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型,提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号;然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优,确定最佳参数组合;最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解,得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并对最佳模态分量信号进行包络分析,识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明,基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率,通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比,可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。     

半潜式海洋钻井平台生产设计任务分解研究

文章对半潜式海洋钻井平台生产设计任务分解开展研究,将生产设计任务按阶段、区域、专业、作业类型、作业性质进行分类,基于WBS分解原理(Work Breakdown Structure),将半潜式海洋钻井平台生产设计任务逐层分解成较小的可控任务,以便落实到具体设计人员,从而有效控制生产设计进度。     

基于奇异值分解强跟踪滤波的机车黏着系数估计

提出一种基于奇异值分解的改进强跟踪滤波算法,并将其用于机车黏着系数的在线估计。针对传统的强跟踪滤波算法由于引入了渐消矩阵,在递推更新预测误差方差阵时变成不对称,可能导致滤波发散的现象,研究了基于奇异值分解的更新算法,保证其收敛性。利用改进算法在线估计机车运行过程中的干扰转矩,进而估计黏着系数。仿真试验表明,该方法能有效在线估计机车黏着系数并具有较好的鲁棒性。     

基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的城市轨道交通直流牵引供电系统短路故障辨识

针对现有保护对远端短路电流和列车充电电流区分能力较弱的问题,提出了一种基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的辨识方法.通过对暂态电流进行EMD,获得特征向量矩阵,结合SVD(奇异值分解)和信息熵理论构造奇异值熵.远端短路时,暂态短路电流信号复杂,其奇异值熵大;而列车充电电流信号单一,其熵值小.因此,可根据奇异值熵大小识别...