长春轻轨3号线钢轨轨底坡对列车车轮磨耗的影响

摘要： 为探究小半径曲线钢轨轨底坡对车轮磨耗的影响规律,建立长春市轻轨3号线70%低地板轻轨列车车轮磨耗预测分析模型,包括独立旋转轮对的车辆 轨道耦合动力学计算模型、轮轨接触模型和Archard材料磨耗模型,并采用这些模型分析轻轨列车通过小半径曲线轨道时轨底坡对车轮磨耗的影响。分析结果表明：轻轨列车通过小半径曲线轨道时,动车轮对的磨耗程度比拖车轮对更严重,动车轮对总磨耗量为拖车轮对总磨耗量的159%;从轮对自身来看,内侧车轮的磨耗均比外侧车轮的磨耗严重,内侧车轮总磨耗量为外侧车轮总磨耗量的165%;钢轨轨底坡对车轮磨耗的影响显著,车轮踏面最大磨耗量出现位置随轨底坡变化的规律较为复杂,车轮轮缘磨耗量在轨底坡为1/20时最小。     

基于数据挖掘的高速列车车轮安全预测

为了保障高速列车安全运行,采用ARIMA数据挖掘理论,研究了高速列车运动部件车轮的直径和磨耗的变化规律和安全预测。实验结果表明,ARIMA模型适用于车轮尺寸预测,随着输入数据量的增加,预测结果越好,而列车轮径比踏面磨耗的预测精度更高;同时与Least Square Estimation的预测结果进行了比较,结果优于Least Square Estimation。这为进一步将ARIMA应用于铁道领域列车关键部件的寿命和安全预测的研究提供参考。     

基于梯度提升决策树的车轮轮缘厚度磨耗预测

轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用，其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理，分析车轮尺寸数据特点，针对轮缘厚度这一型面参数，基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上，任意选取某轮对数据进行验证分析，结果表明：基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度，可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围，预测时间范围较长，可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。     

轻轨线路曲线半径对车轮磨耗的影响

为分析线路曲线半径对轻轨列车车轮磨耗的影响,以长春市轻轨3号线70％低地板轻轨列车车轮为研究对象,建立独立旋转轮对的轻轨车辆-轨道耦合动力学计算模型、轮轨接触模型和Archard材料磨耗模型,对轻轨列车车轮磨耗进行仿真分析.计算结果表明:轻轨列车通过半径为50 m的曲线时,圆曲线上的车轮磨耗比缓和曲线更严重,整体轮对比独立轮对磨耗更严重;曲线半径大于150 m时,内、外侧车轮磨耗随着曲线半径增大而减小,并且在曲线半径相同的条件下,独立轮对各车轮磨耗量均比整体轮对各车轮磨耗量约大2 ～3 mm;随着列车行驶里程的增加,车轮磨耗率有先增大后减小的变化趋势,即可以将车轮磨耗分为快速磨耗和稳定磨耗2个阶段.轻轨车辆外侧车轮的磨耗率大于内侧车轮,说明车轮磨耗主要发生在外侧车轮.     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

车轮滑行轮轨热接触耦合有限元分析

为研究轮轨接触温升和热应力规律,用有限元法分别建立锥型踏面车轮和磨耗型踏面车轮在60kg／m钢轨上滑行的三维热接触耦合模型．考虑温度场与结构场相互影响、相关材料参数随温度变化以及轮轨接触问题,对在一定速度下抱死滑行时轮轨温度场和应力场的热一结构直接耦合进行分析．结果表明磨耗型踏面车轮的接触斑面积大于锥型踏面车轮的接触斑面积,且前者接触斑趋近于圆形,后者接触斑为细长椭圆形;材料参数随温度的变化对轮轨温度场和应力场影响很大,不可忽略;温度场对应力场的影响很大,温度升高的趋势与应力升高的趋势相同;磨耗型踏面对轮轨的热损伤比锥型踏面小很多．     

基于变分模态分解的货运列车车轮踏面擦伤故障诊断方法研究

针对采用现有方法诊断所得车轮踏面擦伤的测量值和实际值之间差距较大的问题,提出基于变分模态分解的货运列车车轮踏面擦伤故障诊断方法.将变分模态分解中的本征模态函数定义成一个调幅-调频信号,利用该信号获取窄带的IMF分量,实现对擦伤故障特征的提取.基于特征提取结果,分别计算货运列车低速行驶与高速行驶时的冲击速度,得出踏面擦伤长度.通过振动加速度法计算临界速度与货运列车的行驶速度,得出擦伤深度,以此完成对车轮踏面擦伤故障的诊断.经过实验证明,所设计方法测量结果与实际结果之间误差较小,说明该方法的诊断结果可靠性较高.     

基于视觉的列车车轮踏面擦伤定位方法

为了实现列车车轮踏面擦伤检测,建立了基于机器视觉的踏面擦伤动态检测系统.对该系统中踏面擦伤可疑图像区域定位技术进行了研究.首先,采用快速中值滤波算法平滑原始图像,然后采用基于Canny算法的踏面区域分割算法提取踏面区域,再根据踏面擦伤图像特征设计了基于踏面边缘线扫描搜索擦伤可疑区域的方法提取擦伤可疑图像区域.实验结果表...     

模式识别在轮对踏面磨耗检测中的应用

轮对踏面磨耗是危及列车运行安全的主要原因之一，提出了将差影法的模式识别方法应用于火车轮对踏面磨耗检测中。目前我国对火车轮对踏面的检测还停留在手工机械式测量阶段，检测技术落后，人为检测误差大，自动化水平低。将模式识别技术应用于踏面磨耗检测中，方法简单，直观，智能化程度高。本文详细介绍了机器视觉检测原理和差影算法，阐述了将差影法应用于踏面磨耗检测中的具体方法，使踏面磨耗检测进入全面自动化。     

差影算法在轮对踏面磨耗检测中的应用

本文提出了将图像差影算法的模式识别方法应用于火车轮对踏面磨耗检测中,解决了踏面磨耗检测技术落后,任务繁重,错检率高的难题.本文详细介绍了机器视觉检测原理和差影算法,阐述了将差影法应用于踏面磨耗检测中的具体方法,并给出了试验结果,从理论和试验上证明了差影算法运用于踏面磨耗检测的可行性和正确性.     

闸瓦磨耗的图像检测方法

本文研究了火车运行过程中获得的闸瓦图像的识别、磨耗的自动检测方法。根据图像中车轮踏面与闸瓦之间存在弧形缝隙的特征,提出了闸瓦磨耗的图像检测方法。实验结果证明,该方法识别率高、鲁棒性好、检测精度高、执行速度快,能够满足实际检测要求。     

不同地铁车轮结构几何参数下踏面制动热负荷分析

针对频繁踏面制动产生的热负荷易导致地铁车轮损伤失效的问题,从制动热负荷分析的角度研究车轮设计.采用有限元法建立地铁车轮的踏面制动热负荷分析的数值模型,分析闸瓦宽度、轮辋厚度和辐板形式等结构参数对车轮的三维瞬态温度场及热应力场的影响,提出基于较小制动热负荷的车轮结构几何参数设计建议.     

基于GA-RBFNN算法的列车车轮踏面损伤识别

为了实现列车车轮踏面损伤识别,提出了一种基于GA-RBFNN算法的货车车轮踏面损伤识别方法。该算法采用浮点数编码将RBFNN的中心参数和宽度进行了编码,利用GA的选择、交叉和变异操作优化网络参数,权值采用最小二乘法确定。利用该算法和BP算法、传统的RBFNN算法进行了剥离和擦伤识别的对比实验,结果表明：GA-RBFNN算法对剥离、擦伤和非损伤三类样本的测试集的识别率高于传统的RBFNN算法和BP算法,而且GA-RBFNN算法的进化代数远远小于BP算法和传统的RBFNN算法迭代次数。     

变轨距货车转向架的动力学分析

建立了考虑轮轴间隙的三大件式变轨距货车转向架动力学模型,研究车辆在准轨和宽轨线路上的动力学性能和LM踏面在不同轨距线路上的轮轨接触关系.考虑轨距为1435mm和1520mm、轨底坡为1/40和1/20、标准和打磨后的多种钢轨廓形与LM踏面匹配,发现LM踏面对两种轨底坡的兼容性较好,而踏面磨耗后对轨底坡变化较敏感;LM踏面在准轨线路上对轮轴横向间隙比较敏感,而在宽轨线路上则不存在这个问题.轮轴之间的横向和旋转间隙会导致车辆临界速度降低,建议控制间隙在0.6mm和0.5mrad以内;轮轴间隙不影响车辆运行安全性和平稳性,且在准轨和宽轨线路上的动力学指标基本无差异.变轨距车辆运行过程中,轮轨横向力和纵向蠕滑力会导致轮轴横向间隙和旋转间隙动态变化,变化量为间隙值;给出轮轴间隙与轮轨载荷的正态分布统计,发现轮轴间隙载荷与轮轨载荷相当.