桥上CRTSⅡ型板式无砟轨道台后锚固体系端刺结构受力变形特性

通过在高速铁路正线上开展长期温度荷载下的原位监测和列车制动荷载下的实车试验,以及运用ABAQUS有限元软件的数值计算,进行高速铁路桥上CRTSⅡ型板式无砟轨道倒T型和Π型台后锚固体系的端刺结构在温度力和制动力作用下的受力变形特性研究。结果表明:在降温和升温过程中,端刺结构周围土体压应力较大值主要出现在主端刺摩擦板的下部和桥台方向首个小端刺的位置,端刺结构变形主要以顶部弯拉为主,整体纵向变形较小;在紧急制动荷载的作用下,钢轨纵向应力、端刺纵向位移均随着轴重的增加而明显增大,但端刺纵向位移绝对值较小,与温度荷载作用相比,紧急制动荷载作用对端刺结构的影响小。     

高速铁路钢轨打磨关键技术研究

根据我国高速铁路上运行车辆的车轮型面设计钢轨的预打磨轨头廓面.按照该预打磨轨头廓面对钢轨进行预打磨,可有效改善轮轨的接触状态.给出了适用于不同车轮型面的钢轨预打磨深度理论设计值以及适用于LMA和S1002G车轮型面的钢轨预打磨轨头廓面.关于预打磨后的实际轨头廓面与预打磨设计廓面的误差,在轨距角部位应控制在-0.1～0.3 mm范围内.建议我国高速铁路的钢轨打磨周期为每30～50 Mt通过总重打磨1次,对于无砟轨道取上限,有砟轨道取下限;关于60kg·m-1钢轨的预打磨深度,在轨距角部位应达到0.8～1.5 mm,在主要轮轨接触部位应大于0.3 mm;钢轨打磨后的表面粗糙度应小于10μm;采用48磨头打磨车时应打磨3～4遍,采用96磨头打磨车时应打磨2遍.     

智能分析系统在高速铁路信号系统中的应用

描述了智能分析系统在高速铁路信号系统中的应用。智能分析系统能实时地发现设备隐患,发现设备故障并定位和告知原因。能推动高速铁路维修实现"状态修"和"预防修"。     

浅谈高铁建设中区间信号光、电缆的施工安全

总结京津城际、京沪高铁光、电缆施工中的问题,分析信号电缆绝缘性能,浅谈高铁建设中区间信号光、电缆的施工安全,提出改进高铁光、电缆施工方法的建议。     

列车运行状态信息系统(LAIS)研究与设计

列车运行状态信息系统作为铁路调度生产和辅助决策的重要支撑手段,是提高机车运用效率、保障列车运行安全、充分发挥运用与检修一体化管理模式的优势、提高铁路运营管理能力的必不可少的重要环节。建立符合我国国情和安全装置现状要求并具有高度扩展性的"车对地"、"地对车"、"地对地"的机车运行安全监控闭环系统,全面实现列车实时状态追踪,为运输组织和机车管理提供及时、可靠的指挥依据,为维修、救援等提供决策支持,充分利用现代化的技术手段实现对列车运行状态的监控。收稿日期     

海外铁路信号设计与传统的差异

我国铁路工程项目承包长期停留在设计、采购、施工平行建设承包模式上,而国际市场普遍采用＂设计—采购—施工总承包＂模式（简称EPC总承包）。对海外EPC铁路信号项目设计与传统的差异进行研究,对其理念和工作过程进行分析解释。     

地铁盾构隧道下穿既有铁路变形控制研究

盾构隧道下穿既有铁路线路会造成铁路线路沉降变形,影响列车的正常运行。基于此,在某实际工程的基础上,对地基加固、盾构下穿过程中铁路线路沉降情况进行监测分析。结果表明：旋喷桩加固注浆施工对铁路线路影响很小,当旋喷桩加固施工完成后,主加固区施工对铁路线路影响较大;地基加固对盾构下穿时铁路线路变形控制有较好效果,隧道穿越施工期间,路基最大沉降量为36．52mm,轨面最大沉降量为15．88mm,满足规范要求。     

“教学做合一”教学模式在汽车维修专业课教学中的实践

随着我国中等职业教育的发展与普及,学校对于学生的成绩要求降低,这也就在一定程度上导致所招收的学生综合素质能力水平不足。而在学习过程中,由于学生的学习基础较差、学习兴趣不足,影响专业技术的教学,不利于中职院校课堂教学的发展与进步。要想当前对教育教学形式,满足老师老师的教学需求,就要对中职院校的教学模式进行改变与创新。而"教学做合一"的教学模式能够通过实践活动、以学生为教学中心,引导学生主动参与到课堂教学当中,有效的提高课堂教学质量与效率。本文通过对"教学做合一"的教学模式的内涵和特征进行分析,进一步进行"教学做合一"教学模式在汽车维修专业课教学中的探索与实践。     

新能源汽车维修中电子诊断技术的应用

新能源汽车属于新型汽车,近几年开始进入到我国汽车行业中并不断发展。为此,本文首先分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用优势,其次分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用类型及方式,旨在为电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用提供参考,以此来提高新能源汽车维修质量和效率。     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。