E955型新干线高速试验列车(FASTECH360Z)概述

介绍了E955型高速试验列车的开发难点及其应对措施,概述了其基本结构和技术特点。     

市域列车救援工况溜逸风险分析及制动策略优化

针对市域铁路在运营过程中的救援场景研究缺乏及现有市域动车组能力不能完全满足救援的及时性要求等问题,本文研究了市域列车救援工况的溜逸风险及制动策略。首先,建立多编组列车连挂时的纵向动力学模型;然后,以北京大兴机场线为例,分析在救援工况下现有运营方式可能带来的列车溜逸风险;最后,结合相关标准,分析救援过程不同制动模式下乘客的舒适性。研究结果表明：在 33‰坡道上救援车以 5 km/h 连挂时,保持制动模式下列车加速度和冲击率将会达到 10.5 m/s2和 9.9 m/s3,且发生溜逸,而采用紧急制动模式时,列车的加速度和冲击率分别下降了 63.1%和 54.7%,未发生溜逸;当救援车连挂速度降低至 3 km/h 后,列车最大加速度和最大冲击率分别降低至 2.1 m/s2和 2.4 m/s3,乘客舒适性明显提高。在坡道停车时,由于存在制动-牵引切换过程,为保证在最大坡道上不溜车,列车保持制动力需达到 60%最大常用制动力以上。     

基于IEC 61373:2010的轨道交通列车车轮踏面清扫器振动冲击试验

介绍了轨道交通列车车轮踏面清扫器的结构与功能。参照IEC 61373:2010的要求,对实车采集的振动载荷进行了等效计算。设计了试验方案,对踏面清扫器进行了横向、纵向和垂向等3个方向的模拟长寿命振动试验、冲击试验和功能性随机振动试验。结果表明,在目前的试验条件下,踏面清扫器各零部件未出现明显裂痕,性能未受到影响。     

新型四冲程发动机液压可变配气机构的动态仿真与分析

提出一种新型的四冲程发动机液压可变配气机构。建立系统非线性数学模型,并分析配气机构的动态特性。仿真和试验结果表明,新的液压配气机构能实现可变气门正时及开度的控制,可适用于高转速发动机,具有一定的实用性。     

磁动力在新能源汽车上的应用

电磁汽车发动机是一款,利用永磁铁和电磁铁同磁极之间,相互排斥的原理,设计出来的一款全新理念的汽车发动机。     

纯电动汽车动力系统参数选择与匹配

动力系统参数选择与匹配对电动汽车的动力性和经济性会产生很大的影响。文章在理论计算和工程分析的基础上。对电机、电池以及传动系传动比进行了参数匹配,分析了纯电动汽车传动系参数的选择对电动汽车性能的影响。ADVISOR仿真结果表明,所选动力总成部件与整车匹配后能够满足纯电动轿车动力性的要求。为纯电动汽车动力系统参数选择与匹配提供了参考。     

充填型岩溶突水突泥灾害源的核磁共振表征与泥水识别方法

隧道穿越富水岩溶地层时,为预报可能遭遇的突水突泥灾害类型、水量以及突出物信息,需提前探明掌子面前方地层含水量、渗透系数、导水系数等水文地质参数,从而对灾害源进行泥水识别。核磁共振探测（Magnetic Resonance Sounding,MRS）是一种能够直接探明地层水文地质特征的物探方法,基于MRS方法的这一优势,提出一种针对充填型岩溶突水突泥灾害源的核磁共振表征与泥水识别的方法,以期对突水突泥灾害进行预报并加以区分。通过引入Log-Gauss分布函数构建MRS弛豫时间的时空分布函数,用以表征不同灾害所对应的充填物特征;并对掌子面前方电阻率、含水量以及MRS弛豫时间分布进行三维离散,实现了对充填型岩溶突水突泥灾害源的核磁共振表征与建模。在此基础上,正演模拟了不同类型突水突泥灾害源的MRS响应信号,并分析了其响应特征与影响因素。基于灾害源的MRS响应信号特征,利用充填物含水量和MRS弛豫时间的时空分布函数建立了以充填型岩溶突水突泥灾害源的泥水识别因子作为对灾害源进行泥水识别的判据。     

城市轨道交通全自动运行列车的需求分析

从功能需求、RAMS(可靠性、可用性、可维护性和安全性)需求及列车设计需求等方面,对全自动无人驾驶列车的需求进行分析.着重讨论了全自动无人驾驶列车在运行模式、控制方式、列车状态监控、安全需求等方面的功能特点及优势.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想，研究多条线路列车运行图的协同优化，并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性，对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中，将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究，提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析，结果表明，该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

Aural comfort prediction method for high-speed trains under complex tunnel environments

Aural comfort is negatively affected during a train’s passage through various tunnel environments. The objective of this study was to propose a prediction model for determining optimal operation parameter combinations to improve train occupants’ aural comfort. High-speed train model tests, combined with a mathematical transfer model, were used to obtain the interior pressure transients under varying speeds, tunnel lengths and seal indexes. Then, a middle ear finite element model was used to simulate the dynamic responses under the pressure transients, and three indicators were employed to assess the severity of aural sensations. Meanwhile, the aural discomfort were classified into four groups according to the duration. Based on the simulation results, the ordinal regression analysis method was used to reveal the effects of the considered factors on aural comfort. The results indicate that aural discomfort sensations begin when a train runs in the middle of a tunnel but are mitigated when it approaches the tunnel exit. Furthermore, aural discomfort is positively correlated with the train speed and the distance from the driver cabin of the head car but negatively correlated with the seal index and tunnel length. As a conclusion, a mathematical prediction model was established that incorporates factors including the train speed, seal index, tunnel length and car position. It can not only forecast aural sensations under certain operation parameters and tunnel environments but also be used for determining the optimal operation parameters to ensure the best aural sensations for high-speed-train occupants.