高速轮轨系统动力学研究体系及其系统建模

随着列车运行速度的提高, 列车与线路、接触网等固定设备的相互作用加剧, 而且受到气流的强烈作用, 传统的车辆系统动力学研究方法已经无法精确描述高速列车的运动特征. 提出开展高速轮轨系统动力学研究, 总结分析了高速轮轨系统动力学的研究体系, 建立了考虑线路、列车、弓网和气流耦合的高速轮轨系统动力学模型, 并具体给出了各子系统的运动方程和各子系统之间的耦合关系式. 在此基础上, 建立考虑广义失效模型的高速轮轨系统动力学模型和服役仿真体系, 从而拓展了现有车辆系统动力学研究的范围和作用.     

某型号高速列车M车的振动舒适性分析

研究了如何在高速列车设计阶段预测机车振动舒适特性.首先采用ANSYS建立某型号高速列车M车的有限元模型,在MATLAB中采用频域法对功率谱密度进行处理;然后以轨道水平不平顺为例进行瞬态分析模拟出高速列车在运行时的整车响应,采集地板上某些节点加速度响应数据,进行相关处理后得出了M车对应的舒适度和平稳性指标.这种方法使理论设计阶段进行有效地评价高速列车在不同运行工况下的振动特性和旅客乘坐舒适性成为可能     

基于智能虚拟环境的地铁站台仿真系统

实现了一个用于列车驾驶培训的地铁站台仿真系统.系统由一个可被感知的站台虚拟环境和虚拟乘客系统组成.站台环境由静态场景、动态场景两部分组成,可在用户控制下发生变化.虚拟乘客通过感知站台环境的变化做出行为判断与动作.乘客仿真模型采用分层结构,分别实现环境感知、决策、行为选择、动作实现与实时绘制.目前,该系统已用于地铁列车仿真器,成为培训司机站台操作的工具.     

基于CPN的CBTC地面数据通信系统仿真和分析

数据通信系统是影响CBTC系统的控制精度,效率和可靠性.安全性的主要因素.充分利用分层赋时有色Petri网(HCPN),综合CBTC系统的实际通信需求,建立了CBTC地面数据通信系统的分层模型,并在HCPN中引入消息的时间标志,实现对数据传输时间特性的分析.对模型进行实时仿真的结果表明基于以太网的DCS地面通信系统的实时性可以满足CBTC系统的需要,而且影响数据帧传输延迟的主要因素是数据帧长度,而与行车密度关系不大.     

铁路路基动力测试数据分析实验教学设计

在实验教学改革的背景下,采用"科学研究与实验教学相结合"思路,依托列车荷载作用下路基动力响应测试数据分析方法,结合Origin软件集成的绘图和分析功能,进行了铁路路基动力测试数据分析的实验教学设计,介绍了实验教学的流程和内容,针对教学内容进行了详细阐述并给出了操作案例.实验教学在传授传统专业知识的基础上,采用了新的实验...     

浅析列车运行控制系统

文章论述了列车运行控制系统,阐述了列车运行控制系统组成、等级划分、基本功能和速度控制模式,提出了该系统管理建议。     

铁路D时代降临

今年“五·一”期间,长三角地区居民首次在长假中享受到动车组列车快速、便捷带来的生活乐趣。在南昌吃过早饭登上动车组,不需像以往在列车上颠簸一个通宵,仅仅4小时零8分的行程,就可赶到杭州吃午饭。这种便捷,是我们以往无法想象的。自4月18日零时起,我国铁路正式实施第六次大面积提速和新的列车运行图。列车在京哈、京沪、京广、陇海、浙赣、胶济等既有铁路干线上实施时速200公里的提速,部分区段列车运行时速达到250公里,铁路已进入D时代。     

可预见大客流下的跳停轨交列车时刻表优化

在某些特定情况下,轨道交通系统内会出现可预见性大客流,对列车正常运营产生冲击,此时需要及时对列车时刻表进行调整,必要时可要求部分列车在一些站点选择跳过停止,以为大客流站点提供更充足的运能.基于此,在单条轨道交通线路上,提出了一种可跳停的轨道交通列车时刻表优化模型,以容量、链接、安全前进和可行域等作为主体约束,优化乘客总...     

基于实测数据的高铁候车厅声环境特征分析

为探究人群活动噪声、公共广播声及列车经过时的噪声对高铁候车厅声环境的影响,以1个高架候车厅和3个线下式候车厅作为研究对象,采用现场实测的方式分析了这3类声音的声压级、频谱特性以及影响因素.结果表明,人群活动噪声的A声级与候车厅内的旅客数量成对数关系.广播声能量主要分布在500～1 000 Hz的中高频率段,且信噪比为6.9～11.1 dB.列车经过时的噪声频谱曲线中,100 Hz以下存在明显的低频噪声峰值,此时的噪声能量超过相关标准限值,且对线下式候车厅的影响要高于高架候车厅.研究结果有利于进一步了解高铁候车厅声环境规律,为改善声环境提供参考意见.     

基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法

针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差;然后,针对观测粗差和动力学模型误差,分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子,通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重,从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响;最后,通过2种运行场景以及算法对比,仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明,与基于Kalman滤波的融合测速算法相比,所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景,均具有更高的精度和稳定性。