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SLM成形钛合金薄壁结构边缘挂渣及中心凹陷研究

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表面技术 2024年第13期53卷 187-197页

作者：刘琪袁美霞寇莛彧柳校可蒋林林北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

目的探讨激光功率和扫描速度对选区激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)成形钛合金Ti-6Al-4V薄壁结构边缘挂渣及尺寸精度的影响规律,分析薄壁中心凹陷的主要原因。方法设计两因素三水平试验,对比不同工艺参数下成形薄壁上表面微观形... 详细信息

目的探讨激光功率和扫描速度对选区激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)成形钛合金Ti-6Al-4V薄壁结构边缘挂渣及尺寸精度的影响规律,分析薄壁中心凹陷的主要原因。方法设计两因素三水平试验,对比不同工艺参数下成形薄壁上表面微观形貌及壁厚,提出影响薄壁边缘挂渣和中心凹陷的机理,并得到较优的成形工艺参数。结果挂渣现象对薄壁尺寸精度的影响较大,薄壁的厚度越小,影响越大。当薄壁厚度达到2 mm时,边缘挂渣区域厚度明显减小。相较于扫描速度,激光功率对挂渣区域厚度的影响更大。采用低激光功率、较高扫描速度有助于减小挂渣区域厚度。激光能量密度越大,SLM成形薄壁尺寸误差越大,二者存在三次非线性关系。结论在低激光功率对应的低能量密度下,成形薄壁尺寸误差较小,当能量密度为44.44 J/mm^(3)时,薄壁获得了最小壁厚(529.37μm)。试验获得的成形薄壁结构误差最小的工艺参数为P=200 W,v=900 mm/s,h=50μm。SLM成形过程中的勾边扫描策略及残余应力导致的翘曲变形是造成薄壁中心凹陷的主要原因。

关键词：选区激光熔化钛合金Ti-6Al-4V 薄壁结构边缘挂渣中心凹陷激光功率扫描速度

轨底坡耦合轮径差对地铁车辆动力学性能及轮轨接触特性的影响

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现代制造工程 2024年第3期 45-53页

作者：李欣朱爱华孟宇轩杨建伟白堂博北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

为了研究轨底坡耦合轮径差对于地铁车辆动力学性能及轮轨接触特性的影响规律,设置了3种轨底坡工况(1/20、1/30和1/40)和5种轮径差工况,通过建立地铁车辆动力学仿真模型和轮轨接触三维弹性有限元模型,分析轨底坡耦合轮径差对地铁车辆直... 详细信息

为了研究轨底坡耦合轮径差对于地铁车辆动力学性能及轮轨接触特性的影响规律,设置了3种轨底坡工况(1/20、1/30和1/40)和5种轮径差工况,通过建立地铁车辆动力学仿真模型和轮轨接触三维弹性有限元模型,分析轨底坡耦合轮径差对地铁车辆直线平稳性和曲线通过性能的影响。结果表明:直线路段车辆平稳性指标受到轮径差变化的影响大于轨底坡变化的影响,轮轨等效应力和接触应力会随着轮径差的增加而增大;曲线路段的各个动力学指标会随着轮径差的增加而增大;综合考虑动力学指标和轮轨接触特性,直线路段下尽量减少使用1/20轨底坡;曲线路段下,可以选择1/30轨底坡,减少轮径差对车辆的影响。

关键词：地铁车轮轨底坡轮径差动力学性能轮轨接触特性

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不同曲线半径下轨底坡与轮径差最佳匹配研究

浙江工业大学学报 2024年第1期52卷 77-85页

作者：朱爱华孟宇轩张帆杨建伟郭宇轩北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

为了研究不同曲线半径下地铁车辆动力学性能最优的轨底坡与轮径差最佳匹配,运用SIMPACK软件建立了地铁车辆动力学仿真模型,设置9种轨底坡工况和5种轮径差工况,以轮轨横向力、轮对横移量、脱轨系数、轮重减载率和轮轨磨耗指数作为车辆动... 详细信息

为了研究不同曲线半径下地铁车辆动力学性能最优的轨底坡与轮径差最佳匹配,运用SIMPACK软件建立了地铁车辆动力学仿真模型,设置9种轨底坡工况和5种轮径差工况,以轮轨横向力、轮对横移量、脱轨系数、轮重减载率和轮轨磨耗指数作为车辆动力学性能的评价指标,以4种不同C型曲线半径作为研究对象,分析45种轨底坡和轮径差耦合工况下各指标的变化规律。采用熵权法对各指标进行加权求和处理,得到不同工况下的车辆动力学性能综合得分,最终分析得出车辆在不同半径曲线下轨底坡和轮径差的最佳匹配。研究结果表明:在300,400,500,600 m这4种曲线半径下,外轨轨底坡、内轨轨底坡和轮径差最优匹配方案分别为(1/20,1/40,+1),(1/20,1/40,+1),(1/30,1/30,-1),(1/40,1/30,-1)。

关键词：轨底坡轮径差动力学性能车轮磨耗熵权法

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地铁车辆以磨耗车轮通过钢弹簧浮置板轨道时的较好平稳性速度

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城市轨道交通研究 2024年第1期27卷 111-115,120页

作者：张劲明于蒻丹马贺张军王稳北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100040

[目的]为使地铁乘客获得较好的乘车体验,探究轨道线路铺设浮置板时车体平稳性较好的通过速度区间。[方法]利用仿真软件建立了地铁车辆-浮置板轨道-路基的动力学模型,分析了标准车轮及磨耗车轮通过地铁有无钢弹簧浮置板轨道时的车体振动... 详细信息

[目的]为使地铁乘客获得较好的乘车体验,探究轨道线路铺设浮置板时车体平稳性较好的通过速度区间。[方法]利用仿真软件建立了地铁车辆-浮置板轨道-路基的动力学模型,分析了标准车轮及磨耗车轮通过地铁有无钢弹簧浮置板轨道时的车体振动状况。对比了不同速度条件下,增设浮置板前后车体垂向平稳性指标时域及频域的变化;对比了车体在浮置板轨道系统下,车体以磨耗车轮与标准车轮通过时,车体的垂向振动加速度等参数时域及频域的变化规律。[结果及结论]不同速度时,浮置板会使列车的平稳性指标增大,相比无浮置板时平均增长了5.8%;横向平稳性指标在速度低于60 km/h时,其对平稳性指标有减小作用。浮置板系统中,磨耗车轮的存在会加剧车体垂向振动,这种现象在列车高速行驶时表现更突出。地铁车辆通过轨道时的垂向振动加速度频率主要集中在低频区段的0~10 Hz,横向振动加速度频率区段主要集中在0~30 Hz。地铁车辆通过存在浮置板路段且速度在48~60 km/h区间时,磨耗车轮的车体垂向平稳性指标在1.8左右,横向平稳性指标在1.1左右,数值均较低,即车体振动及横向运动较小,平稳性较好。

关键词：地铁磨耗钢板弹簧浮置板振动

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轨底坡耦合车轮动态型面下地铁轮轨接触特性

铁道建筑 2024年第7期64卷 50-56页

作者：朱爱华李嘉祺孟宇轩杨建伟白堂博北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

为探究地铁车轮型面动态变化与轨底坡设置的关系,跟踪测试了运行里程5万、8万、14万公里车轮磨耗型面,研究轨底坡耦合车轮动态型面时的轮轨接触特性;以车辆动力学理论为依据,根据实测地铁车辆参数,建立了车辆系统动力学模型;基于轮轨接... 详细信息

为探究地铁车轮型面动态变化与轨底坡设置的关系,跟踪测试了运行里程5万、8万、14万公里车轮磨耗型面,研究轨底坡耦合车轮动态型面时的轮轨接触特性;以车辆动力学理论为依据,根据实测地铁车辆参数,建立了车辆系统动力学模型;基于轮轨接触几何关系和非赫兹滚动接触理论,建立了轮轨滚动接触计算模型;以轮轨接触点和接触位置、滚动圆半径差、接触角、等效锥度、蠕滑率、接触斑面积和最大接触压力作为轮轨接触几何和力学性能指标,分析轨底坡耦合车轮动态型面对轮轨接触特性的影响规律。结果表明:LM标准型面和5万公里车轮磨耗型面与1/20轨底坡匹配时轮轨接触点分布均匀;随着运行里程增加,车轮磨耗型面变化,轮轨接触恶化,轮对横移量4 mm下,8万和14万公里车轮磨耗型面与1/20轨底坡匹配时各指标出现断点。

关键词：地铁轮轨接触特性模型试验轨底坡车轮型面动态变化

基于Transformer-LSTM网络的轴承寿命预测

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振动与冲击 2024年第6期43卷 320-328页

作者：张帆姚德臣姚圣卓杨建伟王琰亮魏明辉胡忠硕北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能... 详细信息

轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能够预测不同寿命时长的Transformer-LSTM串并行神经网络预测模型。通过将Transformer解码层进行重构,并与长短期记忆时序神经网络(long short-term memory,LSTM)网络结构融合,实现轴承寿命数据的串并行预测处理。试验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同寿命时长的轴承失效时间,具有较强的模型泛化能力,提升轴承寿命预测精度与模型的泛化能力。

关键词：滚动轴承轴承寿命预测 Transformer神经网络 LSTM神经网络非线性时间序列预测

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基于多因子进化稀疏重构的轴承故障诊断研究

电子测量与仪器学报 2024年

作者：李志星李天昊北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室

针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征提取困难的问题，基于稀疏表示基本理论，提出一种使用多因子进化算法求解的多正则化稀疏重构降噪模型。首先，将多正则化模型的求解划分为多3个目标子任务，即l0范数约束优化主任务和l1、l1/2范... 详细信息

针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征提取困难的问题，基于稀疏表示基本理论，提出一种使用多因子进化算法求解的多正则化稀疏重构降噪模型。首先，将多正则化模型的求解划分为多3个目标子任务，即l0范数约束优化主任务和l1、l1/2范数正则化额外任务，以上任务分别构成3个不同目标的多因子优化稀疏重构算法；其次，根据在进化过程中不同正则化任务的优先级，采用黄金分割搜索策略保证每个族群包含相似适应度的个体，通过两点交叉遗传算子保证样本的稀疏性特征；最后，将阈值迭代算法应用于局部搜索过程加速子任务中的种群收敛。在此理论基础之上，分别通过仿真信号和实际轴承数据验证本文方法可行性，发现在-10dB的高斯噪声干扰下，重构信号的信噪比依然达到5dB。试验结果表明：该方法可有效提取强噪声背景下的冲击特征，为进一步的故障诊断提供可靠先验知识。

关键词：多因子进化算法稀疏重构信号降噪故障诊断

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语义数据标注的轻量化轨道扣件故障检测方法

振动．测试与诊断 2024年第1期44卷 52-59,196页

作者：姚德臣王琰亮杨建伟徐立新张帆北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044 东平湖管理局供水局陈垓闸管理所泰安271599

针对常规深度学习网络规模大、对现场设备硬件要求高且人工标注位置数据复杂费时等问题,提出了一种语义数据标注的轻量化轨道扣件故障检测方法。该方法仅对训练数据做语义标注,改进轻量化Transformer模型,嵌入梯度加权类激活映射(gradie... 详细信息

针对常规深度学习网络规模大、对现场设备硬件要求高且人工标注位置数据复杂费时等问题,提出了一种语义数据标注的轻量化轨道扣件故障检测方法。该方法仅对训练数据做语义标注,改进轻量化Transformer模型,嵌入梯度加权类激活映射(gradient-weighted class activation mapping,简称Grad-CAM)模块对模型输出的特征图权重作映射处理,可将模型对轨道扣件检测效果可视化。将获得的激活图进行二值化定位检测目标位置,实验结果表明,在真实铁路环境下,改进的轻量化轨道扣件模型的准确率为94.31%。

关键词：轨道扣件智能故障诊断深度学习轻量化网络

基于EfficientDet的轨道扣件识别与检测

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武汉大学学报（工学版） 2024年第7期57卷 1006-1012页

作者：邹文武许贵阳白堂博北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

扣件作为轨道线路的重要部件,其缺陷状态复杂多变,当前在实际运维中主要采用人工巡检的方式检测,该方式效率低、耗时长,检测结果依赖人员的熟练程度。针对以上问题,提出一种基于改进EfficientDet的扣件状态检测方法。首先,对图像数据集... 详细信息

扣件作为轨道线路的重要部件,其缺陷状态复杂多变,当前在实际运维中主要采用人工巡检的方式检测,该方式效率低、耗时长,检测结果依赖人员的熟练程度。针对以上问题,提出一种基于改进EfficientDet的扣件状态检测方法。首先,对图像数据集进行标注与数据增强;然后利用信道修剪算法对EfficientDet网络进行优化、训练与识别;最后进行实际轨道线路图像采集实验,并与YOLOv3(you only look once v3)和Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)进行对比,选择合适的评价模型和标准进行结果分析。结果表明:所提出的改进方法对铁路缺陷扣件的检测准确率达到96.82%,检测效率和检测精度较其他2种方法有明显提高,且参数量是YOLOv3的1/5,表明其在目标检测应用中具有很高的潜力。

关键词： EfficientDet 扣件检测通道修剪数据增强深度学习