腾空行驶的火车

日本工程技术人员最近正在开发能飞速行驶的火车.新型火车应用了地翼(WIG)效应.(飞行体接近地面时,飞行体下面的空气形成高压缓冲气垫产生的效应.)设计者认为他们发明的火车只要消耗磁悬浮火车所需动力的1/4.     

水下压力测量传压管道动态特性分析

介绍了用于水下发射膛压测量的压力传感器,针对水下测压时有无充脂所出现的不同现象,以理论推导分析了产生此现象的原因。得出结论:在水下发射装置测压,必须对传感器传压管道进行充脂,以排空管道内的空气,保证传压管的固有频率满足测试要求。     

IMS研究报告称：火车车载监控系统需求将增长

IMS Research最近的市场调查预测，到2011年．全球火车和电车车载视频监控设备市场价值将接近1亿美元。 火车日常运行过程中．铁路局必须努力应付车厢内那些隐秘的蓄意破坏．偷盗．暴力侵犯等犯罪行为。     

压差驱动管道内检测器速度控制数学模型建立

管道内检测器的运行速度对于其缺陷检测精度有着重要的影响,目前国内外关于内检测器速度特性的分析多停留在数值模拟阶段,其结果无法完全为其速度控制方案提供理论依据。为了提高内检测器在管内作业时的检测精度以及效率,需保证管道内检测器运行速度稳定在一个合理范围内。为此分析了压差式管道内检测器的运动状态,根据运动方程对内检测器在管道内运动时所受的驱动力以及摩擦阻力进行了分析,并以此为根据建立了数学模型。之后通过实验对建立的模型进行了验证,得到内检测器速度与泄流开度之间的关系,并将实验数据与仿真值进行了比较,确定了所建模型的有效性。为今后设计压差式管道内检测器速度控制的算法提供了控制模型。     

输油管道微小泄漏球形检测器的设计与实现

针对输油管道微小泄漏检测方法有限、检测成本高、阻塞管道风险大等问题,提出了新的解决方案:设计了一个基于ARM—Linux和MEMS传感器的球形管道内检测器,其直径小于待检测管道直径。详细论述了该检测方案的原理、球形检测器的硬件组成、软件设计等内容。通过在输水管道内的多次模拟泄漏实验,证明该球形检测器检测流程简单、运行安全,能有效地检测出泄漏并给出较精确的定位信息,为输油管线微小泄漏的高精度、低成本的实用检测提供了有力的技术支持。     

医用管道空气探测器的研制􀀂

本文针对血浆单采仪中血液采集、回输、成份分离等过程中可能出现的输注管道内空气气泡问题 ,探讨了检测方法 ,研制了高精度、高可靠性的空气探测器 ,并在血浆单采仪上获得了成功的应用     

磁力小火车的实验与影响因素分析

探究磁力小火车实验的可行性,分析磁力小火车的运行原理,研究相关参量对小火车速度和功率的影响。     

输油管道泄漏监测的自适应数据采集系统

管道泄漏监测与控制技术已经成为管道安全运行的关键问题,目前人为破坏导致的管道泄漏已占相当的比例;管道在运行过程中有正常的运行噪声和环境因素产生的噪声,也有管道泄漏和在管道上从事破坏活动所产生的噪声;如何实现对不同噪声信号的精确采集,是对管道泄漏点进行准确定位、确保管道安全运行的关键问题;运用现场可编程门阵列(FPGA)所具有的巨大的I/O带宽和高速的运算能力,实现了对噪声监测的自适应数据采集系统设计;系统以FPGA为核心,将数据采集、数据存储处理及数据通信等功能模块集成在一块芯片上,提高了系统的集成度;经过测试证明了系统工作稳定可靠,为利用噪声监测管道泄漏提供了基础.     

粉尘浓度测量装置利用涡流发生效应的优化研究

对现阶段电荷感应法测量粉尘浓度不够精确的问题进行了研究。依据涡流发生效应和文丘里效应,对现有环状粉尘传感器的测量管道进行改造。通过在文丘里管道的喉道中间段不同对称位置加入三片三角形涡流发生器,使气流通过管道时不易产生气体分离效应;在发生器尾部产生空气旋涡,使得环式静电传感器所感应的电荷量增大。利用PROE 5.0软件建立所设计管道3D模型,并利用Fluent软件对改进的管道进行气固两相流仿真,获得改进管道内粉尘颗粒速度分布云图及喉道段内粉尘的速度值。使用环形静电传感器的数学模型,分别计算了文丘里管道和改进管道在不同粒径比下的感应电荷量。结果表明:改进管道的结构在实验中使得感应电荷量大幅提高,在各阶段测得感应电荷量提高20%以上。通过试验可知,在各个浓度情况下测量精度得到了较大的提升,大气监测和燃煤电厂粉尘浓度在线测量精度都有所提高。     

基于球形视频机器人的管道内缺陷检测方法研究

传统的压力管道内表面缺陷检测管道运行安全十分重要,目前检测方法对待检测管道的形状结构要求较高,检测方法低效耗时费力。设计了一种球形视频管道内缺陷检测机器人,通过搭载的高分辨率立体相机拍摄视管道内部频流,编制基于深度卷积神经网络软件对视频流进行带表面缺陷图片分选,采用Fast-RCNN快速区域卷积神经网络对管道缺陷进行标记,通过该标记可实现管道内部缺陷的安全评估,实验结果表明了该检测方法的有效性。     

远场涡流检测传感器速度效应仿真分析

为了分析远场涡流检测中传感器运行速度对缺陷响应信号的影响,采用多场有限元方法对远场涡流(RFEC)管道检测技术进行仿真研究.首先使用COMSOL有限元软件建立远场涡流管道检测频域与瞬态仿真分析模型,而后利用该模型对远场涡流检测原理以及传感器运行速度与缺陷响应信号的关系进行研究.结果表明:在采用远场涡流传感器检测管道缺陷时,传感器运行速度和行进方向对检测结果的稳定性有较大影响.当传感器运行速度过大时,缺陷检测信号与激励信号的相位差会出现较大变化;当传感器运行速度在2 m/s以下,且沿着激励线圈指向检测线圈的方向运动,检测效果较理想.     

一种新型管道内微机器人的研究

本文描述了一种微管道机器人的结构与控制,分析 了这种微管道机器人的移动原理,该机器人借用仿生学原理,结构独特、简单、新颖,运行 速度快,能方便地实现前进和后退,可以在各种形状的弯管内运行．具有自学习功能,实现 了智能控制．该机器人的直径为8mm,最小长度为16mm,最高运动速度为40mm/s,牵引力大于 0.5N．该机器人可用于核电站航天飞机等其他特殊领域的微小型管道的检查,维护．     

压力管道焊接技术与质量控制探究

在开展压力管道施工的时候,其焊接的技术是非常重要的,焊接质量对管道磨损、管道运行的安全、管道内介质的流向与流速有着直接的影响,根据研究调查,许多压力管道事故发生的原因就是因为焊接质量不够.因此,需要对压力管道的焊接技术以及质量进行探究,对焊接的质量进行控制.     

GUD18/25G矿用本安型管道液位传感器

<正>GUD18/25G矿用本安型管道液位传感器由中煤科工集团常州自动化研究院研制推出,适用于煤矿井下各种水泵、瓦斯抽放泵的供水检测,用于检测管道内是否有液体存在。该传感器可根据管道内液位情况输出开关量信号,有水时接点闭合,无水时接点断开。主要技术参数:防爆型式为矿用本质安     

用数字指令控制（DCC）火车模型

本文介绍一种智能火车模型的制作原理,采用数字命令控制和供电。可以逼真地模仿真实火车的各种运行情况。既可以作为高档玩具,也是火车仿真研究对象。     

基于多传感器数据融合技术的漏磁内检测数据分析

管道检测是发现隐患和保障油气管道安全可靠运行的重要措施,漏磁内检测是管道检测的主要手段和趋势,检测数据分析是管道检测结果的前提和保障,通过数据分析能提供金属损失和管道特征的类型、尺寸、形状、位置和方位等信息。从多传感器漏磁内检测器系统构成引出多传感器构成,采取分布式的多传感器数据融合分析技术,分别对漏磁检测器的主传感器、ID/OD传感器、轴向里程传感器、周向钟点传感器的信号进行各自特征量的数据分析,最后采取支持向量机融合分析技术实现对多传感器检测数据的融合分析,相较于传统的单类型传感器数据分析能有效提高数据分析的全面性、质量和准确性。     

空气弹簧在100%低地板轻轨车上应用可行性分析*

基于多体动力学仿真软件SIMPACK,对某型采用纵向耦合边驱电机转向架的100%低地板轻轨车三模块编组建模,在MATLAB/Simulink中对其中央悬挂部件空气弹簧的主气室、节流孔、附加气室建模.对100%低地板轻轨车运行工况进行设定,通过联合仿真的方式对空气弹簧在100%低地板轻轨车上应用可行性进行分析,得到:1)空气弹簧应用到100%低地板车上后,车辆蛇行失稳临界速度为149km/h,大于设计时速,车辆有较好的运行稳定性.2)车辆运行时,平稳性及最大加速度指标均小于2.5,车辆有较好的运行平稳性.3)车辆通过小半径曲线时,轮重减载率、脱轨系数、轮轴横向力、轮轨横向力指标均小于评判标准限值,车辆有较好的曲线通过能力.4)空气弹簧在通过工况设定的小半径曲线时,各项性能指标均符合该型空气弹簧技术标准,空气弹簧在100%低地板轻轨车上应用可行.     

支持向量机在管道中的应用研究

文章采用支持向量机理论对天然气管道内腐蚀情况进行科学预测.实验结果表明使用支持向量机新理论能取得更高的模拟精度,能够为管道在现有条件或升级条件下稳定运行提供可靠的理论依据.     

基于Android的“铁路即时通”手机应用软件设计与实现

在快节奏的生活中,火车成为我们重要的交通工具,我们需要随时了解火车动态,获取火车运行信息,以便随时改变我们的行程,"铁路即时通"就是一款通过Android平台来实现这个目的的应用程序。这是一款商务类应用,它拥有在线更新动态、实时提醒等功能。     

基于LabVIEW逐点分析库的火车车轮状态实时检测系统

利用LabVIEW8.20的逐点分析数据库,搭建了火车车轮状态实时检测系统,实现了在火车正常运行情况下车轮状态的自动快速检测。仿真实验结果表明,检测结果精确快速,具有较高的实用价值。