直线电机地铁车辆转向架

介绍了直线电机地铁车辆转向架的功能和组成、径向转向架的采用、直线感应电机悬挂技术、直线感应电机气隙调节装置,最后提出了目前直线电机地铁车辆转向架设计建议。     

广州地铁三号线车辆空压机油乳化原因分析及对策

广州地铁三号线车辆由于列车的编组形式、系统性能等多方面的原因,空压机润滑油乳化现象极其严重。文章通过对空压机油乳化的原因分析,找出了一种有效的解决措施,并对如何避免乳化现象提出了建议。     

上海轨道交通一号线102号列车C1车体顶盖结构设计

介绍上海轨道交通一号线102号列车C1车体顶盖结构的设计原理、顶盖各结构件的组成,并阐述大断面铝型材在车体顶盖中的应用,以及标准化、模块化的先进设计理念在顶盖设计中的应用。     

考虑疲劳损伤约束的车辆焊接结构轻量化设计

针对车辆焊接结构轻量化与疲劳寿命问题,提出考虑焊缝疲劳损伤约束的轻量化设计方法.采用国际焊接学会(IIW)的焊接接头与部件的疲劳设计评估标准,基于迈纳尔损伤累积理论,预测焊缝的疲劳累积损伤;以结构质量最小为目标,在应力、位移等常规约束基础上,加入焊缝疲劳累积损伤约束,建立了车辆焊接结构的轻量化模型.研究基于有限元分析的结构轻量化优化设计策略,采用试验设计方法对设计空间合理抽样,以样本数据建立近似响应模型,采用数值优化算法寻优,提高复杂工程问题优化计算的效率.利用该方法对某焊接构架进行了考虑焊缝疲劳损伤约束的轻量化设计,采用均匀设计法对14个设计变量进行50次试验,以样本数据及响应值建立径向基神经网络近似模型,采用序列二次规划算法进行优化设计,质量减轻12.5%.对实例的计算证明该方法的可行性与实用性.     

城市轨道交通车辆最高运行速度的选择

研究目的:通过对影响列车最高运行速度的几大要素进行分析,寻找轨道交通车辆选型时确定列车最高运行速度等级的一般规律,从而达到节约能源、减少车底数的目的.研究结论:确定城市轨道交通车辆最高运行速度等级时一般以平均车站间距作为首要依据,车站间距约为3.4 km时,推荐选择列车最高运行速度120 km/h;当车站站间距约为2.3 km时,推荐选择列车最高运行速度100 km/h;当车站站间距约为1.5 km时,推荐选择列车最高运行速度80 km/h.     

ZTQ5050XGX流动LED广告宣传车的设计

提出广告宣传车的设计依据和思路,介绍为满足功能而实施的方案。     

槽型轨道清洁车行进速度和滚刷转速关系研究

针对现代有轨电车轨道清洁的需求、国内外清洁车发展现状以及槽型轨的特殊结构,介绍一款多功能槽型轨道清洁车,简要介绍清洁车的结构组成和工作原理。建立清洁车行进速度和滚刷最小转速的数学模型,并通过虚拟样机的方法,以块状颗粒模拟污物,对3种清洁车行进速度和其相应的最小滚刷转速,进行滚刷对污物的清扫仿真实验,并分析滚刷转速和清洁车行进速度2个因子的影响。实验证明,使用该数学模型可以使滚刷转速和清洁车行进速度相匹配,当清洁车行进速度在14~30 km/h,滚刷转速n在100 r/min以上时,颗粒抛射高度较高,对槽型轨清洁效果较好。     

多车道道路改扩建工程中最优施工区长度的研究

针对道路改扩建工程,在分析施工区总费用的基础上,通过对交通流运行特征的研究,对车辆通过施工区所产生的各种延误分别进行推导,建立了由施工费用以及车辆延误费用构成的总费用函数模型,得到了道路改扩建工程中不同施工组织条件下最优施工区长度计算公式。微观仿真研究示例表明,最优施工区长度计算方法具有较好的适用性和正确性。有效指导道路维护部门的施工作业,起到节约社会总成本的作用。     

高等级自动驾驶汽车虚拟测试：研究进展与前沿

安全性测试是高等级自动驾驶汽车（Highly Automated Vehicles，HAV，指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车）规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革，传统基于里程的车辆测试方法论不再适用，场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上，针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面，围绕场景覆盖度的要求，需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面，在构建HAV自动驾驶系统“环境感知-规划决策-运动执行”一体化仿真工具的基础上，需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面，针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征，亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外，在上述研究挑战的基础上，面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求，提出HAV虚拟测试仿真即服务（Simulation as a Service，SAAS）的系统架构，并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。     

Evaluation of detection sensitivity and count performance of advanced vehicle detection technologies at a signalized intersection

This article evaluates the stop-bar detection and count performance of three advanced vehicle detection sensors under various environmental conditions at a signalized intersection. Continuing advancements to vehicle detection technologies and improvements to their detection capabilities to overcome issues from impacting conditions necessitates testing the performance of new and upgraded sensor products to evaluate their performance and identify the most suitable products for various climates and weather conditions. The three evaluated sensors were Autoscope Encore video, Iteris Vantage Edge 2 video, and Wavetronix SmartSensor Matrix microwave sensors. The three sensors performed with high detection sensitivity during ideal environmental conditions with up to 99.9% detection accuracy levels and are suitable for traffic monitoring centers that rely on remote access to the monitored sites and the collected data. However, they were affected by some extreme adverse weather conditions, mainly daytime and nighttime snow, daytime fog, dawn lighting, and strong winds (for high mounted devices). The selection of a sensor product will depend on the type of application and the priority given to the type of traffic data being collected. Overall, the Iteris video sensor performed with the highest detection sensitivity levels, with the Wavetronix Matrix microwave sensor performing similarly under most conditions (14 of 19 evaluated conditions). Autoscope video provided the highest count accuracies and also provides a much broader data collection capability. The results of this study will help transportation agencies in selecting suitable vehicle detection sensor technologies for future installations within their jurisdiction and improved data collection.