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Cu,Fe和SiO_(2)粉末对轮轨间摩擦性能影响试验

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 107-116页

作者：宋瑞孙丽霞张忠凯徐力吴毅沈钢同济大学铁道与城市轨道交通研究院上海201804 中铁检验认证中心有限公司北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司标准计量研究所北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心北京100081 高速铁路与城轨交通系统技术国家工程研究中心轮轨关系实验室北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所北京100081

为寻找可替代硬质氧化物颗粒且能增加摩擦系数,并能减少对轮轨表面损伤的增黏材料,利用销盘摩擦试验机,在试验压力为0.5 MPa、转速为100,200,350,500 r·min^(-1)条件下,采用向轮轨摩擦表面添加粉末并观测摩擦表面形貌的方法,比较测试Cu... 详细信息

为寻找可替代硬质氧化物颗粒且能增加摩擦系数,并能减少对轮轨表面损伤的增黏材料,利用销盘摩擦试验机,在试验压力为0.5 MPa、转速为100,200,350,500 r·min^(-1)条件下,采用向轮轨摩擦表面添加粉末并观测摩擦表面形貌的方法,比较测试Cu,Fe与SiO_(2)粉末对摩擦系数、磨损量及表面硬度影响的差异性。结果表明:Cu,Fe粉末增加轮轨间摩擦系数的作用大于硬质SiO_(2)粉末,在摩擦表面添加Cu粉后摩擦系数增加0.2~0.3,添加Fe粉后增加0.1~0.2,添加SiO_(2)粉后在转速低于200 r·min^(-1)条件下增幅低于0.1,但在转速高于200 r·min^(-1)条件下并没有增加;低转速条件下SiO_(2)和Fe粉末使磨损量增加40%以上,而在转速大于200 r·min^(-1)时Cu粉末使磨损量降低50%,原因在于高硬度粒子加剧了对摩擦表面的犁削程度,导致磨损量成倍增加,而Cu粉末在剪切力的作用下易发生大塑性变形,从而黏附在摩擦表面,起到增大摩擦力和减小磨损量的作用;低速条件下Fe粉末和SiO_(2)粉末硬度高,与摩擦表面形成咬合作用,导致摩擦系数增加,而在转速提高时Fe和SiO_(2)粉末被粉碎细化,微细颗粒具有滚动效应,弱化了摩擦表面间的剪切力,难以起到增加摩擦系数的作用。

关键词：轮轨关系轮轨摩擦粉末颗粒磨损增黏摩擦系数

基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用

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中国铁道科学 2024年第1期45卷 56-67页

作者：邓志兴谢康李泰灃苏谦韩征肖宪普中南大学土木工程学院湖南长沙410083 西南交通大学土木工程学院四川成都610000 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所北京100081 石家庄铁道大学土木工程学院河北石家庄050000

为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立Bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于Bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量... 详细信息

为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立Bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于Bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量位移预测均值和认知误差的方差,再采用BP算法度量随机误差的方差,然后将位移预测均值、认知误差和随机误差的方差3者结合在一起,量化出一定置信水平下的预测区间。最后,基于杭绍台高铁沿线边坡的监测数据,探讨BGB模型认知不确定性的响应特征,并通过对比多种区间预测模型来验证BGB模型的优越性。结果表明:BGB模型不仅能构造清晰可靠的预测区间,还能提供高精度的点预测结果;改变模型输入特征和预测算法会导致认知不确定性的改变,而BGB模型所构造的预测区间能正确地响应不确定性的变化;对比以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为核心的区间预测模型,BGB模型的区间预测和点预测性均能更优。研究成果可为高铁边坡位移发展提供可靠的预测结果,进而为高铁边坡可靠度分析提供理论基础。

关键词：边坡位移预测不确定性度量区间预测机器学习 Bootstrap算法

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风载作用下高速列车曲线通过性能研究

中国铁道科学 2024年第2期45卷 146-154页

作者：白鑫孙丽霞王友彪周春阳池长欣中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心北京100081 高速铁路与城轨交通系统技术国家工程研究中心轮轨关系实验室北京100081

在风载和曲线欠超高叠加的不利工况下,高速列车的运行安全性表现出复杂的变化规律,因此需要针对风载作用下高速列车的曲线通过安全性进行深入研究。采用空气动力学和车辆动力学相结合的分析方法,考虑车速和风速变化、实际轮轨匹配及线... 详细信息

在风载和曲线欠超高叠加的不利工况下,高速列车的运行安全性表现出复杂的变化规律,因此需要针对风载作用下高速列车的曲线通过安全性进行深入研究。采用空气动力学和车辆动力学相结合的分析方法,考虑车速和风速变化、实际轮轨匹配及线路激励情况,建立瞬态风载模型、横风作用下高速列车空气动力学模型及车辆动力学模型;对高速列车在不同车速和风速作用下的气动载荷变化规律进行分析,并对其以不同速度通过不同欠超高曲线线路时的脱轨系数、轮重减载率和轮轴横向力等车辆关键动力学参数的变化规律进行分析,研究风载和曲线欠超高对高速列车脱轨和倾覆的影响。结果表明:风速变化引起的侧向力系数变化幅度大于车速;在风载和曲线欠超高叠加的不利工况下,除轮重减载率安全裕量明显降低外,轮轴横向力的安全裕量也降低,且车辆关键悬挂部件工作状态恶化,其中二系横向止档的位移迅速增大且工作状态接近压并,左右两侧空气弹簧压力差也迅速增大,车辆动力学性能的安全裕量明显下降。

关键词：高速列车风载曲线通过性能曲线欠超高侧向力系数脱轨系数轮重减载率轮轴横向力

基于维纳过程的低温环境下齿轮泵性能退化研究

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中国铁道科学 2024年第2期45卷 155-163页

作者：邱战国胡淼邢群雁宋宏智中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081 中国铁路电务技术中心北京100081

针对低温环境下(5℃以下)温度对齿轮泵性能退化的影响,以驼峰车辆减速器齿轮泵为研究对象,以流量为性能退化分析指标,建立齿轮泵流量计算模型;采用带有线性函数或指数函数漂移项的维纳过程模型,建立包含工作压力、温度和等效磨损间隙的... 详细信息

针对低温环境下(5℃以下)温度对齿轮泵性能退化的影响,以驼峰车辆减速器齿轮泵为研究对象,以流量为性能退化分析指标,建立齿轮泵流量计算模型;采用带有线性函数或指数函数漂移项的维纳过程模型,建立包含工作压力、温度和等效磨损间隙的多参数齿轮泵性能退化过程模型;通过齿轮泵流量计算模型的分析结果与现场试验数据对比,建模分析低温环境下齿轮泵性能退化过程中环境温度、工作压力对齿轮泵性能退化的影响。结果表明:低温环境下齿轮泵的性能退化与环境温度存在强相关性;线性漂移模型较指数漂移模型有更优的统计拟合效果;包含多参数带漂移的维纳过程模型能有效表征齿轮泵的性能退化过程。

关键词：齿轮泵驼峰车辆减速器维纳过程模型性能退化模型环境温度

针对高速列车受电弓气动特性仿真的不同湍流模型适用性研究

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中国铁道科学 2024年第2期45卷 164-174页

作者：宋诗扬韩通新中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京100081

为探究高速受电弓气动特性仿真时不同湍流模型在不同运行环境中的适用性,基于k-ε,SST k-ω和Spalart-Allmaras 3个湍流模型的理论基础和计算流体力学仿真方法,通过线路试验对仿真结果进行验证后,对比不同模型在开阔环境和隧道环境中的... 详细信息

为探究高速受电弓气动特性仿真时不同湍流模型在不同运行环境中的适用性,基于k-ε,SST k-ω和Spalart-Allmaras 3个湍流模型的理论基础和计算流体力学仿真方法,通过线路试验对仿真结果进行验证后,对比不同模型在开阔环境和隧道环境中的精确度和计算效率。结果表明:在300 km·h^(-1)速度下,SST k-ω与k-ε模型在开阔环境中的闭口和开口方向气动抬升力计算结果差异分别为0.7%和1.5%,与Spalart-Allmaras模型计算结果差异分别为7.1%和5.5%;SST k-ω和k-ε模型在边界层预测均匀,Spalart-Allmaras模型在边界层分离区的预测准确性较低,但在隧道环境中它的精确度高于k-ε模型;在计算效率方面,Spalart-Allmaras模型的迭代次数和收敛速度优于SST k-ω模型;在适用性方面,开阔环境中k-ε模型的精确度和计算效率表现优异,更为适用,而在隧道环境中Spalart-Allmaras模型具有较高的精确度和计算效率,更为适用,但在对精确度要求高且可忽略计算效率因素的情况下SST k-ω模型具有较好适用性和高精确度,更为适用。

关键词：高速列车受电弓气动特性湍流模型适用性气动抬升力计算流体力学仿真

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高速铁路声屏障动力特性试验与理论研究

铁道工程学报 2024年第1期41卷 93-98页

作者：陈兴张毅超陈迎庆邢星伍向阳李耀增刘兰华中国铁道科学研究院集团有限公司北京100081

研究目的:为更好地指导高速铁路声屏障结构设计与性能评估,通过开展声屏障结构动力响应现场试验,分析动力作用的传递方式,识别钢立柱与单元板等主要构件的动力行为,揭示声屏障动力作用机理,并进一步构建声屏障非线性动力分析模型,讨论板... 详细信息

研究目的:为更好地指导高速铁路声屏障结构设计与性能评估,通过开展声屏障结构动力响应现场试验,分析动力作用的传递方式,识别钢立柱与单元板等主要构件的动力行为,揭示声屏障动力作用机理,并进一步构建声屏障非线性动力分析模型,讨论板-柱连接刚度对结构动力性能的影响,研究声屏障结构频响特性,提出声屏障动力性能提升的相关建议。研究结论:(1)列车气动荷载作用下,立柱和单元板分别以弯曲振动和刚体运动为主,结构呈现非线性振动特征;(2)提出的高速铁路声屏障结构动力分析模型揭示了非线性振动作用机理,理论分析与现场实测结果基本吻合;(3)板-柱连接刚度是表征单元板约束状态和影响结构动力响应的关键参数,建议增加板-柱连接刚度相关控制要求;(4)声屏障结构动力分析方法可用于指导声屏障结构的优化设计与性能评估。

关键词：高速铁路动力特性试验与理论研究声屏障作用机理

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高速铁路列车运行图一体化自动编制方法研究

铁道学报 2024年第2期46卷 12-21页

作者：安迪武晋飞张宇墨中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 中国铁路经济规划研究院有限公司科技管理部北京100038

高速铁路列车运行图编制不仅要在图面上生成列车运行线,还要考虑客运需求、车底交路运用、车站股道运用等问题,影响因素众多,且各影响因素相关性较强,因而我国高速铁路列车运行图一直以来都采用人工铺画方式,缺少计算机一体化自动编制... 详细信息

高速铁路列车运行图编制不仅要在图面上生成列车运行线,还要考虑客运需求、车底交路运用、车站股道运用等问题,影响因素众多,且各影响因素相关性较强,因而我国高速铁路列车运行图一直以来都采用人工铺画方式,缺少计算机一体化自动编制方法。为进一步提高高速铁路运行图编制效率,在借鉴人工编图经验的基础上,提出基于车底交路方案、列车结构方案及调整策略的高速铁路列车运行图一体化自动编制流程,同时生成列车时刻表、车底交路方案、车站股道运用方案。针对不易处理的列车运行图结构优化问题,设计微观站场进路占用策略与运行图优化编制模型,并以京沪高速铁路为例进行验证,用时48 h重新铺画运行图,各项指标与真实运行图相近,大幅减少了现有运行图编制模式对人力物力的消耗,为高速铁路列车运行图编制提供一种自动化的理论与技术支撑。

关键词：车底交路方案列车结构方案一体化优化模型

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典型气候环境对弓网动态耦合特性的影响研究

铁道工程学报 2024年第6期41卷 71-75,92页

作者：姚永明杨佳邵智伟王婧杨志鹏张文轩中国铁道科学研究院集团有限公司北京100081 中铁二院工程集团有限责任公司成都610031

研究目的:针对复杂的气候环境对电气化铁路受电弓-接触网系统的影响展开讨论,重点围绕环境温度、横风和覆冰条件三个方面对弓网系统动态耦合性能影响的研究现状和进展进行阐述,并针对目前的研究,展望了关于复杂气候条件下弓网关系在后... 详细信息

研究目的:针对复杂的气候环境对电气化铁路受电弓-接触网系统的影响展开讨论,重点围绕环境温度、横风和覆冰条件三个方面对弓网系统动态耦合性能影响的研究现状和进展进行阐述,并针对目前的研究,展望了关于复杂气候条件下弓网关系在后续应该重点关注的研究方向和发展趋势。研究结论:(1)结合弓网受流过程的动力学特性,丰富环境与电弧温度场的传递特性,加深横风、覆冰条件下接触网振动特性研究;(2)建立多物理场耦合的弓网模型与仿真,充分考虑温度、机械系统、流体和电流等多场耦合效应;(3)改进现有的检测手段与检测算法,及时预测和识别环境因素对弓网系统造成的故障;(4)开发抑制横风引起接触网舞动的装置,研究接触网防冰和除冰技术,减小横风、覆冰对弓网动态受流性能的影响;(5)本研究成果可为弓网关系研究方向提供参考。

关键词：弓网系统气候温度横风覆冰

基于1D-CNN的无砟轨道CA砂浆脱空识别

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铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1645-1655页

作者：陈宪麦李鑫海徐磊邓燚黄厚龙邓云强中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为解决水泥乳化沥青砂浆(CA砂浆)脱空位置识别的难题,提出考虑CA砂浆脱空的无砟轨道模型建模与计算方案。首先,基于CRTS I型板式无砟轨道“梁-板-板”建模理论,使用非线性弹簧模拟CA砂浆脱空病害,输入扣件支点反力作为模型的激励,得到... 详细信息

为解决水泥乳化沥青砂浆(CA砂浆)脱空位置识别的难题,提出考虑CA砂浆脱空的无砟轨道模型建模与计算方案。首先,基于CRTS I型板式无砟轨道“梁-板-板”建模理论,使用非线性弹簧模拟CA砂浆脱空病害,输入扣件支点反力作为模型的激励,得到监测点位的垂向加速度数据集。其次,通过对数据集缩放、添加噪声的方式进行数据增强,增强数据集的差异,以增强识别模型的泛化性,获得更加准确的识别结果。最后,建立脱空病害的识别方法,搭建一维卷积神经网络(1D-CNN)进行CA砂浆的脱空位置识别,构建准确率、查准率和查全率等评价指标评估识别结果,使用t-SNE降维算法对结果进行可视化。对比其他3种神经网络的表现,探讨1D-CNN应用于CA砂浆脱空位置识别的优势。研究结果表明:“梁-板-板”模型反映了无砟轨道的力学本征,用于CA砂浆脱空问题的仿真模拟是可行的;通过对数据集信号缩放、添加噪声的方式进行数据增强可提高深度学习模型的性能;从深度学习的角度来看,CA砂浆脱空发生在板中造成的危害较小,应重点关注板端CA砂浆脱空的养护与维修问题;1D-CNN相比其他3种模型运算时间短,在CA砂浆脱空位置识别数据集上优势更大,识别准确率可达95%以上。研究结果为进一步提高无砟轨道结构监测的自动化和智能化水平提供参考。

关键词：无砟轨道有限元模型 CA砂浆深度学习脱空识别