Vertical random vibration analysis of vehicle–track coupled system using Green's function method

A vertical vehicle–track coupled dynamic model, consisting of a high-speed train on a continuously supported rail, is established in the frequency-domain. The solution is obtained efficiently by use of the Green's function method, which can determine the vibration response over a wide range of frequency without any limitations due to modal truncation. Moreover, real track irregularity spectra can be used conveniently as input. The effect of the flexibility of both track and car body on the entire vehicle–track coupled dynamic response is investigated. A multi-body model of a vehicle with either rigid or flexible car body is defined running on three kinds of track: a rigid rail, a track stiffness model and a Timoshenko beam model. The results show that neglecting the track flexibility leads to an overestimation of both the contact force and the whole vehicle vibration response. The car body flexibility affects the ride quality of the vehicle and the coupling through the track and can be significant in certain frequency ranges. Finally, the effect of railpad and ballast stiffness on the vehicle–track coupled vibration is analysed, indicating that the stiffness of the railpad has an influence on the system in a higher frequency range than the ballast.     

焊装车间机器人的节拍分析及优化设计

为了实现焊装车间降本增效的目标,对焊装车间自动生产线上机器人的生产节拍进行优化.通过分析机器人的工作时序逻辑,查找机器人不合理的工作时序,进而分析机器人的底层程序,修改程序上的问题,优化工作时序,消除机器人工作时序逻辑不合理产生的等待浪费,提升生产线的生产节拍,从而提高车间的生产效率,最终实现降本增效的目标.     

微分法在有限元分析中的应用

基于有限元原理及结构的平衡微分方程,提出了一种求解结构单元形函数的方法。首先,根据结构单元的变形微分方程求解结构变形的常系数解析式;其次,根据单元的边界条件求解相应的系数表达式,并将求出的系数表达式代到解析式中,形成关于单元局部坐标的解析式;最后,提取单元节点广义位移向量,形成单元的形函数矩阵。运用所提出的方法对结构典型杆单元、梁单元的形函数进行求解后发现,所获得的形函数与相关文献提供的形函数完全一致,表明所提方法正确有效,并且同样适用于其他结构单元形函数的求解,从而为有限元的进一步推广和拓展提供了一条行之有效的途径。     

汽车进气系统轰鸣声传递路径分析

为了消除进气系统带来的车内噪声问题,运用传递路径分析方法,源-路径-响应的分析思路,总结了进气系统噪声问题的传递路径,结合某轿车进气系统轰鸣声问题的改进,发现结构传递路径和空气传递路径对该进气轰鸣声均有重要贡献,通过降低空气滤清器安装点橡胶软垫的硬度和加强安装点车身侧支架,可有效降低车内轰鸣声.     

沈阳市公和立交桥交通分析及方案设计

沈阳市东西向交通被铁路分割,尤其是市区中部东西向交通没有联系,造成市区南部和北部地道桥交通压力过大。公和立交桥跨越电气化铁路,由于现状地形和铁路净高的要求。使主桥与东西两侧地面相对高差大,如何降低非机动车系统高程是设计的关键。此外东西两侧道路交通又相当复杂。针对这一情况论述了该立交桥交通功能需求及其解决办法。立交桥竣工后,充分发挥了它沟通铁路两侧交通的枢纽作用。     

Dynamics of the railway track and the underlying soil: the boundary-element solution, theoretical results and their experimental verification

A combined finite-element boundary-element method is presented in detail to calculate the dynamic interaction of the railway track and the underlying soil. A number of results are shown for ballasted and slab track, demonstrating the influence of the stiffness of the soil and the rail pads on the vertical compliance of the track. The compliance of the track is combined with a simple model of the vehicle giving the transfer function of vehicle-track interaction. An experimental verification of the theoretical results is achieved by harmonic and impulse excitation with and without static (train-) load and by combined measurements of train-track-soil interaction. A clear vehicle-track resonance is found for the slab track with elastic rail pads and for higher frequencies at highspeed traffic, the dynamic axle loads due to sleeper passage are reduced.     

小型铣刨机车体升降油缸动态过程的分析

通过对小型铣刨机车体升降系统的简化,建立了液压缸运动速度与流量的传递函数,并且在系统参数静态设计方法的基础上,考虑了系统参数对其动态特性的影响.     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

隧道衬砌可靠指标的优化求解方法

为解决JC法计算隧道衬砌可靠指标过程中极限状态选用方法的缺陷,通过随机有限元方法和Monte-Carlo法对时速350 km高速铁路双线隧道Ⅲa、Ⅳb型衬砌进行抽样计算,得到2种衬砌各截面偏心距平均值和变异系数; 通过对素混凝土和钢筋混凝土衬砌极限状态功能函数及其适用条件的分析,引入几何优化法,以约束函数表示功能函数的约束条件,建立可靠指标的优化求解模型; 选用寻优性能良好的Global Search函数,对2种衬砌各截面可靠指标进行优化求解,并与JC法进行对比,证明优化方法的优势。     

重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究

驾驶员的记忆影响视觉搜索及路径规划等驾驶行为,进而影响道路通行效率与交通安全.为了描述重复驾驶条件下驾驶员记忆变化的特征,设计模拟驾驶实验,研究同一场景下重复驾驶对驾驶员记忆的累积刺激.通过场景记忆量表衡量驾驶员的记忆程度,分析了驾驶员记忆增长与重复驾驶次数的动态变化关系,分别采用单分子式、修正Weibull方程及Richards方程建立累积刺激作用下驾驶员记忆增长模型,并以误差平方和、均方根误差和调整 R2为评价指标对模型精度进行对比分析.结果表明,3种模型均能对驾驶员记忆增长特性进行描述,其中 Richards模型精度最高,其平均调整R2为0.9884.Richards模型揭示了记忆的同化与异化作用的本质,更适合建立重复驾驶条件下驾驶员对场景的记忆增长模型.