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1.
针对高速列车在进一步发展过程中面临的轮轨黏着力不足的问题,基于电磁作用原理,提出一种电磁增压装置,利用电磁线圈在车轮和钢轨之间产生吸力,增加列车黏着力。首先建立电磁增压装置基本结构模型,进行电磁吸力计算,仿真分析研究列车速度、励磁电流、缠绕线圈形状和匝数分布、线圈距轨面高度等对电磁吸力的影响。研制了电磁试验装置对模型进行试验,验证了电磁场仿真结果的准确性,得到电磁吸力随速度、电流、线圈距轨面高度、线圈形状变化的规律。结果表明电磁增压装置能满足不同速度阶段的增加黏着力需求,并在需要时可对车轮添加反向励磁电流进行消磁。研究表明通过合理调节励磁电流大小可实现对转向架各车轮电磁吸力的稳定控制,可有效改善列车运行平稳性,提高列车运行的安全性。 相似文献
2.
针对某种小型轿车,基于计算流体力学(CFD)方法研究了不同轮拱罩充满率时旋转车轮对整车气动特性的影响,并与现有理想模型的试验结果对比.结果表明:在其他参数不变的情况下,随着轮拱罩充满率的下降,整车阻力系数上升,升力系数下降,当充满率下降27%时,阻力系数上升接近20%,升力系数下降接近30%.阻力上升主要是由于轮拱罩中的气流量增加,并且受轮拱罩结构的影响,内部流动分离加剧,导致尾流区的涡量均上升,车辆背压下降;升力下降主要是因为下车身气流速度加快,导致下车身压力减小. 相似文献
3.
近年来海上风电发展迅速,装机容量不断增大,传统单桩基础受荷负担加重,故以单桩基础和安装在桩体外围的桶型基础(摩擦轮)组合而成的复合桩基础被逐渐采用,以保证风机服役期间的安全稳定。为研究复合桩基础承载性能,通过ABAQUS有限元软件开展复合桩基础水平承载性能的研究,分析其相较于传统单桩基础的承载力优势,并进一步进行优化设计。结果表明:相同受荷情况下,复合桩基础由于摩擦轮的存在,桩身泥面处位移和桩身弯矩均大幅减小,水平承载能力明显优于单桩基础;复合桩基础中摩擦轮直径和高度对其水平承载能力影响较明显,但其厚度对复合桩基础水平承载能力影响有限。可见复合桩基础承载能力明显优于单桩。 相似文献
4.
针对陶瓷结合剂CBN砂轮磨粒取向随机,砂轮强度低的问题,将强磁场引入砂轮制备工艺.制备过程中添加了镀镍CBN磨粒,研究发现,适当磁场强度可以实现镀镍CBN磨粒的偏转;另外,适宜的磁场强度有利于提高陶瓷CBN复合材料的强度,当磁感应强度为6 T时,陶瓷CBN复合材料的抗折强度最高,强度值达到79.5MPa.通过开展磨削试验,证实了强磁场陶瓷结合剂CBN砂轮在磨削钛合金TC4时,其磨削比能略低于普通陶瓷结合剂CBN砂轮的比能,此项研究对提高陶瓷结合剂CBN砂轮性能以及探索新的制备工艺均有现实意义. 相似文献
5.
基于阶次自分离的轮毂电机故障诊断方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
轮毂电机作为电动汽车四轮独立驱动系统的动力源,其运行状态直接关系着整车安全。为了逐步实现对轮毂电机运行状态的监测,本文提出一种新的方法--阶次自分离方法,以适应其复杂多变的行驶工况。本方法克服了传统阶次跟踪方法需同时采集转速信号和振动信号的局限性,仅针对转速信号进行研究,并提取其中蕴藏的非正常波动成分,同时借鉴传统阶次跟踪方法对时域非平稳信号的处理方式,对波动成分进行角域重采样和傅里叶变换,凸显出蕴藏于转速信号中的故障特征,进而实现对轮毂电机的故障诊断。结合Matlab仿真分析和轮毂电机漏电故障试验,结果表明阶次自分离方法可有效识别出轮毂电机漏电故障特征。 相似文献
6.
为探究中国350 km/h的动车组的车轮磨耗变化及其动力学性能变化,对运营中的某350 km/h的新型动车组进行踏面磨耗跟踪测量,发现车轮在镟修周期内出现了踏面凹型磨耗和轮缘根部磨耗问题。从轮轨接触关系开始对上述发现进行研究,并通过SIMPACK软件仿真模拟,探究在高速下该型车轮磨耗的增加对车辆的动力学性能(包括非线性临界速度、曲线脱轨系数、车辆平稳性指标、磨耗功率)的影响。研究结果表明:350 km/h高速运行的新型动车组,其车轮磨耗主要为踏面滚动圆处的凹型磨耗与轮缘根部磨耗;伴随着车轮磨耗的增加,轮轨接触发生改变,滚动圆两侧的疲劳损伤愈加明显,车辆的动力学性能不断恶化。最后就车轮的磨耗的发生位置与其特点提出了几点建议。 相似文献
7.
为解决传统液力变矩器泵轮转矩静态模型与其实际载荷特征的非关联性问题,实现液力变矩器在初始配置设计中与发动机的动态性能匹配,提出面向液力变矩器负载特征的泵轮动态转矩估计模型.在对现有液力变矩器模型分析的基础上,得出一元束流理论模型比质量弹簧阻尼系统模型更全面,其泵轮动态转矩考虑了液力变矩器的载荷特征,以此提出液力变矩器泵轮转矩模型的载荷波动项概念;通过基于控制变量法的载荷波动项解析,与全面流体动力学仿真试验结果的比较,证明了面向液力变矩器负载特征的泵轮动态转矩估计模型的有效性.该模型对液力变矩器在关联整机载荷特征的动态初始配置设计中具有较好的指导作用. 相似文献
8.
针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,本文提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。本文依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。实验表明本方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。 相似文献
9.
提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果,包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成:前者基于车辆运动学模型,高频、实时估计位姿增量,用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值;后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化,以补偿前者累计的误差,其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图,包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子,通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹,在线生成全局地图,其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系,逐步融合GPS测量值,解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估,并和已开源的部分相关工作进行对比,结果表明它具有更低的漂移率,在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考(https://github.com/Saki-Chen/W-LOAM )。 相似文献
10.