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1.
随着高速列车运行速度的不断提高,受电弓气动噪声也愈加严重。针对这一问题,文中采用LES大涡模拟、边界层噪声源模型和FW-H声类比法,通过建立某型号受电弓局部1:1气动噪声分析模型进行数值模拟。文中研究了受电弓各部位的气动噪声贡献量,还探究了针对较大噪声位置空腔采用射流降噪方法的降噪效果。结果表明,当网格总数为4 323万个时,数值模拟精确度满足要求。受电弓空腔上游和空腔中部绝缘子是气动噪声的主要来源。在射流降噪前后,空腔内部气动噪声均为宽频带噪声,主要能量集中在0~4 500 Hz。对250 km·h-1行驶速度下的空腔进行主动射流降噪,距列车25 m远处的垂向监测点声压级最小值为81.65 dB,比降噪前降低了2.64 dB。 相似文献
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《国际计算机数学杂志》2012,89(14):2955-2968
The stochastic pantograph equations (SPEs) are very special stochastic delay differential equations (SDDEs) with unbounded memory. When the numerical methods with a constant step size are applied to the pantograph equations, the most difficult problem is the limited computer memory. In this paper, we construct methods with variable step size to solve SPEs. The analysis is motivated by the example of a mean-square stable linear SPE for which the Euler–Maruyama (EM) method with variable step size fails to reproduce this behaviour for any nonzero timestep. Then we consider the Backward Euler (BE) method with variable step size and develop the fundamental numerical analysis concerning its strong convergence and mean-square linear stability. It is proved that the numerical solutions produced by the BE method with variable step size converge to the exact solution under the local Lipschitz condition and the Bounded condition. Furthermore, the order of convergence p=½ is given under the Lipschitz condition. The result of the mean-square linear stability is given. Some illustrative numerical examples are presented to demonstrate the order of strong convergence and the mean-square linear stability of the BE method. 相似文献
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良好的弓网关系是电气化铁路正常运行的重要因素之一,应用机器视觉技术对滑板厚度进行测量,可以减少由人为误差导致的弓网事故。通过对实验室环境下拍摄的滑板图片进行图像灰度处理、透视校正、滑板图像滤波、滑板图像增强处理完成图像预处理,本文提出对滑板图像进行边缘检测和形态学开闭运算后采用图像追踪的方法,实现滑板边缘提取和定位,计算得到滑板厚度最小值。对滑板进行测量实验,由本方法得到的数值与实测值进行对比分析,得到的测量结果误差基本在±0.5mm。结果表明本文提出的图像处理方法可以实现滑板磨耗检测,对现场实际应用研究有很大的价值。 相似文献
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从实际试验出发,阐述了在目前电气化铁路弓网系统中,对弓网保护装置所起作用的一种验证方法,同时构思和设计了一种新型的受电弓滑板掉块控制系统,并介绍了一次国内少有的、在繁忙主干线上控制受电弓滑板掉块造成人为弓网关系再现的真实过程,为进一步开展弓网保护系统研究提供参考. 相似文献
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