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铁路列车制动摩擦块的高温磨损对列车制动安全影响显著,现有对于制动摩擦块高温磨损的研究一般通过环境温度控制来模拟制动界面高温条件,而在摩擦生热条件下对制动摩擦块高温磨损机理及演变规律的研究较少。在多模式制动性能试验台上进行摩擦拖曳制动试验,利用显微特征观测仪器、界面几何特征测量设备等,对制动摩擦块的高温磨损机理和演变进行分析探讨。结果表明,在摩擦生热条件下,当制动界面温度从室温上升至460℃时,摩擦块的主要磨损机制依次为磨粒磨损、氧化磨损和黏着磨损。当磨损机制以磨粒磨损为主时,摩擦块表面的缺陷数量多但尺寸小,摩擦因数与常温下接近;当氧化磨损占主导时,形成的氧化膜会提高耐磨性,摩擦块表面损伤较轻。此时,界面接触状态较好,摩擦因数较高,制动性能有所提高;当高温导致摩擦块材料发生软化和塑性流动时,摩擦块接触平台尺寸较大且极为平整,软化的材料充当润滑剂使摩擦因数下降、制动性能降低。同时,塑性流动会造成材料延展性能耗尽和表面材料撕裂,摩擦块表面严重的局部损伤导致接触界面状态较差,磨损机制以黏着磨损为主。在更接近于真实制动工况的条件下进行研究,揭示了摩擦升温过程中铁路列车制动摩擦块高温磨损机制的演变... 相似文献
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在神经网络的片上学习中 ,需要将神经元激活函数及其导数都映射为硬件。为满足这种需求 ,利用前向差分的原理 ,提出了一种新型的神经元激活函数及其导数的可编程发生器。该发生器采用模拟电路 ,具有结构简单、速度快、功耗小的优点。它产生的函数不仅与理想函数的拟合程度很好 ,而且可对阈值和增益因子进行编程 ,从而克服了一般模拟电路可编程性差、适用范围窄的缺点。采用标准 1 .2μm CMOS工艺的第 47级模型 ,对电路进行的 HSPICE模拟结果表明该发生器性能优越 相似文献
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针对铁路列车制动闸片摩擦块排布方式对制动盘热机耦合响应状态影响显著的问题,提出了一种考虑接触压力分布和非均匀热流密度的热机耦合仿真分析方法。通过在轨道车辆制动性能试验台上进行的制动台架试验,从温度的角度验证了所提方法的正确性。在此基础上,建立了列车全尺寸盘型制动系统有限元仿真分析模型,对现有铁路列车制动闸片摩擦块的排布方式进行了优化分析。结果表明,合理的制动闸片摩擦块排布方式可以显著降低制动盘面的温度和应力峰值,在改善制动盘面温度和应力分布的同时,提供较为优异的制动性能。研究成果可为铁路列车盘型制动系统热机耦合分析提供一种快速有效的仿真分析方法,同时可为铁路列车制动闸片摩擦块的排布优化提供指导方向。 相似文献
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目的 在轨道车辆制动闸片摩擦块的使用过程中,目前认为当接触面积达到85%即跑合完成,这种判定标准缺少理论支撑。通过深入分析跑合阶段的摩擦学行为,确定跑合结束时的摩擦学行为特点,为判定轨道车辆制动闸片摩擦块跑合完全与否提供理论判据,同时也为缩短跑合时间、延长摩擦块磨损寿命提供理论支撑。方法 利用自行研制的盘型制动系统制动性能试验台进行制动闸片摩擦块的跑合试验,记录制动闸片摩擦块跑合过程中的接触压力、接触面积、磨损量和界面损伤等摩擦学行为变化情况。利用ABAQUS建立有限元模型,通过UMESHMOTION子程序和ALE自适应网格划分技术,基于Archard磨损模型实现考虑摩擦块磨损累积的跑合阶段摩擦学行为分析。结果 跑合初期接触压力不均匀导致切入端迅速磨损,宏观接触面积增加使平均接触应力迅速减小;在跑合中期,产生的磨屑不断累积并压实,宏观接触面积增加幅度逐渐减慢,平均接触应力减小速率减缓;在跑合后期,宏观接触面积增加幅度进一步放缓,磨屑的压实与破坏达到一个动态平衡,平均接触应力保持稳定。结论 根据跑合过程中平均接触应力先迅速减小、后缓慢减小、最后保持不变的特点,可将轨道车辆制动闸片摩擦块的... 相似文献
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一种新型的高性能CMOS电流比较器电路 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了目前几种高性能连续时间 CMOS电流比较器的优缺点 ,提出了一种新型 CMOS电流比较器电路 .它包含一组具有负反馈电阻的 CMOS互补放大器、两组电阻负载放大器和两组 CMOS反相器 .由于 CMOS互补放大器的负反馈电阻降低了它的输入、输出阻抗 ,从而使电压的变化幅度减小 ,所以该电流比较器具有较短的瞬态响应时间和较快的速度 .电阻负载放大器的使用减小了电路的功耗 .利用 1.2 μm CMOS工艺 HSPICE模型参数对该电流比较器的性能进行了模拟 ,结果表明该电路的瞬态响应时间达到目前最快的 CMOS电流比较器的水平 ,而功耗则低于这些比较器 ,具有最大的速 相似文献
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Circuit Design of On-Chip BP Learning Neural Network with Programmable Neuron Characteristics 总被引:2,自引:0,他引:2
A circuit system of on-chip BP(Back-Propagation) learning neural network with programmable neurons has been designed,which comprises a feedforward network,a n error back-propagation network and a weight updating circuit.It has the merit s of simplicity,programmability,speediness,low power-consumption and high densi ty.A novel neuron circuit with programmable parameters has been proposed.It gene rates not only the sigmoidal function but also its derivative.HSPICE simulations are done to a neuron circui... 相似文献