单总线数字式机车轴温监测报警装置

采用单总线数字式温度传感器,对机车轴温38个测点进行实时温度监测、显示、语音报警、数据记录和IC卡转储以脏面分析处理,是保证行车安全的一项重要措施,为便于主机和传感器的互换,对传感器进行了编码设计,上电自动寻码并定位。     

梯恩梯撞击安全性试验研究与评述

针对ＴＮＴ生产和使用中发生的事故或异常现象,用小型落锤试验对ＴＮＴ的撞击感度进行了详细研究;提出了不同试验方法或条件的ＴＮＴ撞击感度正常范围或判据,分析了感度偏高或异常的各种可能的原因;分析了ＴＮＴ装药小型落锤试验结果的合理性与存在问题。对ＴＮＴ装药或药柱大型撞击安全性试验进行了评述,并探讨了小型试验结果与大型试验结果的相互关系。     

热爆发活化能研究

通过分析影响含能材料热爆发参数的一些因素,指出了热爆发活化能用于全面评价热感度的重要意义.提出了可以通过热爆发活化能把5s爆发点试验与撞击感度试验相关联,并获得特性落高能的对数与热爆发活化能线性相关的线性经验式.     

机车随车质量状态诊断记录装置

综合应用计算机软硬件技术,实现对机车主要质量状态参数的实时采集、显示和记录,并进行实时的机车故障诊断、语音定点定性报警提示,通过转储分析,获取机车性能变化趋势和故障先兆信息,及时发现故障隐患,提高机车质量,确保行车安全。     

板中Lamb波激励响应计算方法

采用基于半解析有限元的激励响应计算方法来求解薄板中Lamb波的激励响应结果,替代常规的实验方法,实现对薄板中Lamb波传播特性的仿真分析。与三维有限元仿真方法相比,采用激励响应计算方法仿真导波在波导介质中的传播过程可以节省计算量,提高效率。通过求解薄板中Lamb波的一般均质方程,基于频谱叠加原理,可以计算薄板中Lamb波激励响应结果。分别提取激励响应计算结果和实验测量数据,通过小波分析计算两种数据的Lamb波群速度。经验证,激励响应仿真计算结果与实验数据有很好的一致性,通过群速度频散曲线对比两种方法获取的数据,模态分析结论一致。激励响应计算方法还可以仿真计算任意截面波导介质中导波的传播过程,具有较好的通用性。     

非线性超声导波钢轨裂纹检测模态选取研究

不同模态对不同位置裂纹的敏感程度不同,针对裂纹检测时模态选取不准的问题,研究 50 kHz 激励下可累积二次谐波模态对、模态振型和裂纹位置的影响,提出了由 3 个指标评定的最优裂纹敏感模态选取方法( selection of optimal crack-sensitivemode, SOCSM),通过相对非线性系数 β 随裂纹生长的变化趋势评价模态对裂纹的敏感度。 为准确激励出所需模态提出了最优模态激励算法(optimal mode excitation, OME),为验证 SOCSM 法和 OME 法的有效性和准确性,以 CHN60 钢轨轨腰处裂纹为例进行了数值仿真分析以及实验验证。 结果表明,采用 OME 法能准确激励出模态组合 11 和模态组合 1;50 kHz 激励下模态组合 11 的 β 随裂纹生长单调增加,而模态组合 1 几乎没有变化,说明模态组合 11 更适合检测轨腰处的裂纹,对裂纹的微小变化非常敏感,两个模态组合均能产生可累积二次谐波,裂纹的存在会影响导波传播,即影响信号的幅值大小。     

钢轨应力检测中超声导波模态选取方法研究

钢轨横截面形状复杂,其内部可传播的导波模态数量众多,为了选取适于检测钢轨内部温度应力的模态,本文提出了一种导波模态选取的指标模型。该模型基于频率、应力敏感度、振型、激励位置偏离度、模态可辨识度五个因子构建,通过分别求解五个因子的数值,综合得到模型的计算结果,最终选取了计算结果数值最大、其值为0.88的导波模态。经实验室和西宝高速铁路现场测试,本文提出的指标模型,能快速、准确选取适于应力检测的导波模态,所选取的模态对应力敏感,在应力变化137 MPa时,其群速度变化值达到2.2 m/s,该模态激励方式简单,易于控制,传播距离超过1 km,适用于无缝线路钢轨长距离平均温度应力的在线监测。     

RDX基含铝炸药的热爆发活化能及动力学补偿效应

采用5s爆发点试验获得了12种RDX和铝粉含量不同的RDX基含铝炸药的热爆发动力学参数(lnA和Eb).结果表明,随着RDX含量的增加,Eb先下降后升高,发现该炸药体系的热爆发动力学参数lnA和Eb之间存在补偿效应.根据热爆发温度Tb与RDX和铝粉含量的关系以及动力学补偿效应,从理论上导出了热爆发活化能Eb与RDX和铝...     

基于LSTM长短期记忆网络的超短期风速预测

大风天气容易导致高速列车发生脱轨、翻车等事故,因此对于风速的超短期预测对于高铁安全行驶具有重要的意义。提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的预测模型,对WindLog风速传感器采集得到的每分钟最大风速数据进行分组预处理,设置合理的步长参数,建立双层LSTM网络结构,采用北京市海淀区的风速数据进行训练,并对超前1、5、10 min的风速进行超前预测,超前1 min的预测值平均误差为0.467 m/s,正确率达100%;超前5 min的预测值平均误差为0.543 m/s,正确率达99.6%;超前10 min的预测值平均误差为0.627 m/s,正确率达98.8%。实验结果表明,该预测模型具有较好的适应性和较高的预测精度。     

基于FPGA和STM32的多通道超声信号同步采集系统设计

使用超声阵列探头进行无损检测时,为了保证检测的精度和准确性,检测系统需要对阵列探头各个通道的超声信号进行同步采集.该多通道超声信号同步采集系统以FPGA与STM32微处理器为核心,FPGA芯片负责数据的同步采集和缓存,最多可以进行32通道超声信号的同步采集,STM32作为系统主控芯片,负责发送控制信号和数据传输.该系统结合了FPGA和STM32微处理器的功能特点,使系统具有良好的工作性能,对各通道A/D进行并行控制,完成超声信号的同步采集,并将缓存的数据经由以太网接口传输到上位机进行保存、显示以及后续的数据处理.使用该系统对阵列探头的各个通道进行数据采集,采集的数据有很好的同步性,能够满足多通道超声检测数据同步采集的要求.