基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

基于关键路段的路网可靠性的改进

为简化资源约束下路网可靠性的改进问题，只选择关键路段（即被选择的概率大于预定阀值的路段）进行改进．由于出行者在事件（例如地震、洪水、飓风等）前后的路径选择行为用弹性需求随机用户平衡刻画，路段的选择概率可以基于路段水平有效求得，因而容易确定关键路段．建立了以路网净经济效益相关的可靠性最高为目标，并有资源约束的数学模型．提出了模型的一种启发式算法．算例的结果表明了该方法的有效性．     

长大列车制动系统减压特性的计算机模拟

本文根据空气动力学原理,建立了包括列车主管和支管的空气制动系统数学模型,并编制了相应程序。建模时,视管内流动为一维、有摩擦、非等熵不定常流,其数学模型的基本方程为一组偏微分方程,采用特征线法求解,应用该程序计算了不同主管直径、长度,不同支管直径、长度,以及不同初压、不同开口比及管内壁粗糙度等因素对减压特性的影响,结果和试验数据基本吻合。     

异种材料结合界面附近裂纹尖端处应变分布的模拟试验研究

在非均质体断裂行为的研究中,作者等曾提出过“裂纹尖端塑性区畸变”模型本文设计了一种模拟试验,利用莫尔法获得了异种材料界面附近裂纹尖端处的应变分布,结果证明,在非均质体的分析中,传统的断裂力学的能量判据方法是不适用的.     

基于谱载荷的高速列车转向架构架的疲劳强度

为了有效地预测高速列车转向架构架的疲劳强度或寿命，提出了一种基于试验谱载荷的疲劳强度预测方法．这种方法是用雨流计数法对UIC515-4和UIC615-4规定的构架疲劳强度试验载荷和载荷循环次数进行分级，用有限元法确定构架在每级载荷作用下的应力分布，将多轴应力转化为单轴应力，根据palmgren-Miner线性累积损伤准则计算构架的等效应力，利用S-N疲劳曲线预测构架的疲劳强度或寿命．算例表明，采用该预测方法计算的高速列车转向架构架的疲劳强度与现有文献的结果一致．     

基于谱载荷的高速列车转向架的疲劳强度

为了有效地预测高速列车转向架构架的疲劳强度或寿命,提出了一种基于试验谱载荷的疲劳强度预测方法.这种方法是用雨流计数法对UIC515-4和UIC615-4规定的构架疲劳强度试验载荷和载荷循环次数进行分级,用有限元法确定构架在每级载荷作用下的应力分布,将多轴应力转化为单轴应力,根据Palmgren-Miner线性累积损伤准则计算构架的等效应力,利用S-N疲劳曲线预测构架的疲劳强度或寿命.算例表明,采用该预测方法计算的高速列车转向架构架的疲劳强度与现有文献的结果一致.     

轻轨车辆节能途径的探讨

本文从减少列车阻力、选用牵引变流器和牵引电动机以及列车运行方式等方面探讨了城市轻轨车辆节能的可能途径和应采取的对策.     

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交通流诱导系统的应用，使得传统的路网系统随机用户平衡发生了变化。本文把交通流诱导系统的效益费用和交通流诱导条件下的随机用户平衡结合起来，以交通流诱导效果和建设费用问题之间的相互关系为基础，寻找交通流诱导系统建设和随机网络平衡的综合优化方案。文章采用双层规划模型描述了系统最优和交通流诱导条件下的随机用户平衡之间的相互作用，并给出了灵敏度分析算法。     

基于列控车载设备制动曲线的高速列车牵引计算平台

为了检算铁路客运专线闭塞分区长度与列控系统的符合性,设计基于列控车载设备制动曲线的高速列车牵引计算平台。采用HTML,CSS,JavaScript,Vue.js,Node.js和Koa等Web技术进行开发,使用MySQL作为后端数据库,构建B/S架构应用平台,包括基础数据处理、列车运行仿真、列车追踪间隔时间计算、闭塞分区检算和统计分析5个功能模块。其中,列车运行仿真模块为牵引计算平台的核心,由线路信息、列车动力学模型、列控车载设备制动曲线算法和速度控制组成;列控车载设备制动曲线算法具备列车超速防护功能,根据移动授权和列车速度距离信息生成允许速度和制动指令,实现列车运行仿真的闭环处理。选取京沪高速铁路列控工程数据和CRH3A型动车组参数进行列车牵引计算,得到高速铁路列车追踪间隔时间,验证闭塞分区设计长度满足列控车载设备制动距离要求。结果表明:该平台可用于闭塞分区长度符合性检算,从而验证闭塞分区设计与列控系统的匹配性。     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。