【摘 要】
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利用高速轮轨关系试验台,接入制动气路设备,建立试验台与制动防滑器间的信号和指令传递,进行高速制动防滑试验.首先,采用电惯量模拟的方式,实现制动条件下试验台轨道轮的运动惯量与实车试验车辆轴重的运动惯量一致,通过控制轨道轮的圆周速度,使试验台试验车速与实车试验车速保持一致,并将其作为防滑控制系统的参考速度;然后,依据试验台制动防滑试验流程,通过干燥条件下的纯空气紧急制动试验结果对试验方法的可靠性进行验证;在此基础上,试验某动车组制动防滑器在200和300 km·h-1制动初速度及在喷水和喷防冻液条件下的制动防
【机 构】
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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;高速铁路系统试验国家工程实验室高速轮轨关系试验室,北京100081;北京纵横机电科技有限公司,北京100094;中车青岛四方车
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利用高速轮轨关系试验台,接入制动气路设备,建立试验台与制动防滑器间的信号和指令传递,进行高速制动防滑试验.首先,采用电惯量模拟的方式,实现制动条件下试验台轨道轮的运动惯量与实车试验车辆轴重的运动惯量一致,通过控制轨道轮的圆周速度,使试验台试验车速与实车试验车速保持一致,并将其作为防滑控制系统的参考速度;然后,依据试验台制动防滑试验流程,通过干燥条件下的纯空气紧急制动试验结果对试验方法的可靠性进行验证;在此基础上,试验某动车组制动防滑器在200和300 km·h-1制动初速度及在喷水和喷防冻液条件下的制动防滑特性.结果 表明:干燥条件下的纯空气紧急制动试验,实际减速度与目标减速度基本吻合,试验台试验的制动距离较实车试验的相对误差满足标准要求,试验方法可靠;喷水条件下,制动初速度为200km· h-1时初始滑行阶段的制动率更高,而喷防冻液条件下,制动初速度为300km· h-1时初始滑行阶段的制动率更高;喷防冻液条件下的轮轨黏着利用比喷水条件下更充分,制动率更高,制动距离更短.
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为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络.进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测.结果 表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05％和98.36％,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-
为应对城市轨道交通客流潮汐现象中因客流断面与客流方向不均衡而引起的列车牵引能耗高和乘客等待时间长的问题,提出一种考虑大小交路和列车放空运行的列车节能和乘客节时运行图优化模型.先通过优化上、下行方向大小交路站站停载客列车和非站站停放空列车开行序列,设计满足实际运营环境的6项约束条件,实现列车总牵引能耗和乘客总等待时间的双目标最小化;再采用非支配排序遗传算法Ⅱ与熵权法相结合的方法进行求解;最后以具有潮汐客流特征的某地铁线为背景,验证模型的适用性及其优化效果.结果 表明:优化后的运行图不仅缩短了大客流方向乘客总
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针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法.在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分.通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数.改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可
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为推动噪声地图在高速铁路噪声管理中的应用,研究噪声预测模型与地理信息系统(GIS)相结合的高速铁路噪声地图绘制技术.首先,根据高速铁路噪声源分布特征和线路结构特征,优化高速铁路多等效声源预测模型和声屏障插入损失计算方法;其次,在GIS软件中搭建某高速铁路三维地理信息模型,二次开发基于该模型的铁路噪声预测技术;然后,进行离散节点的噪声计算,并通过空间插值绘制连续的噪声分布地图.研究结果表明:采用该技术绘制的我国某高速铁路噪声地图与实测结果对比误差小于1 dB (A),验证了该高速铁路噪声地图的准确性和实用性
2007年1月至2022年1月.rn时间勾勒出艰苦奋斗的历程,岁月镌刻下砥砺前行的足迹.十五载风雨兼程,成都点阵科技有限公司走出了一条不平凡的发展之路!rn创新为魂.公司坚持以“自主创新”为立足点,凭借对无线电管理行业需求的深刻理解,创造性地研发出具有自主知识产权的特色技术和产品.如今,公司拥有国家发明和新型专利及软件著作权116项,成为集设备研制、软件开发、系统集成、技术服务于一体的全业务供应商.