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重载列车

重载列车的相关文献在1981年到2023年内共计843篇,主要集中在铁路运输、公路运输、交通运输经济 等领域,其中期刊论文634篇、会议论文73篇、专利文献33289篇;相关期刊187种,包括西南交通大学学报、铁道车辆、铁道货运等; 相关会议36种,包括2014年铁路重载运输技术交流会、2013年铁路重载机车研讨会、重载运输货车制动暨通信信号系统综合技术研讨会等;重载列车的相关文献由1234位作者贡献,包括马大炜、魏伟、何占元等。

重载列车—发文量

期刊论文>

论文:634 占比:1.86%

会议论文>

论文:73 占比:0.21%

专利文献>

论文:33289 占比:97.92%

总计:33996篇

重载列车—发文趋势图

重载列车

-研究学者

  • 马大炜
  • 魏伟
  • 何占元
  • 王成国
  • 孟宪洪
  • 付雅婷
  • 李中奇
  • 杨辉
  • 王开云
  • 孙翔
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 史可; 张征方; 白金磊; 蒋杰
    • 摘要: 由于重载列车空气制动具有强非线性、反馈减压量误差较大的特点,且充风、排风时间与减压过程之间存在耦合关系,使得重载列车循环空气制动的操纵精确度难以保证,进而影响其操纵安全。为提高重载列车循环空气制动的控制精确度,文章提出一种基于模糊神经网络(fuzzy logic-based neural network,FLNN)的空气制动力预测方法。其首先采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)训练空气制动离线数据,得到模糊逻辑形式的空气制动力离线预测规则;然后,计算当前数据与空气制动力离线预测规则的匹配度,得到相应的预测规则;最后,根据当前数据和相应的预测规则,输出空气制动力预测值。该预测方法通过数据处理的方式摆脱了对传统空气制动模型的依赖,避免了充、排风时间与减压过程之间的耦合分析,能够较准确地得到空气制动力预测值。试验结果显示,本文提出的基于FLNN的空气制动力预测方法将重载列车空气制动力在100 kN内的预测精度提高至99%,这验证了该方法在不同的工况下能有效实现空气制动力预测。
    • 赵荣亮; 李波
    • 摘要: 分析货运铁路重载列车运营对行车组织人员的培训与教学需求,设计集教学与培训为一体的铁路重载列车运营仿真培训系统。介绍该系统的功能及关键仿真流程,通过软件编程完成系统的开发,实现了对学员进行教学、技能培训和考核的目的,同时,对行车组织人员调度指挥与管理水平的提高也有一定的促进作用。
    • 刘光鹏; 肖宏; 王宏阁; 金锋; 杨松林
    • 摘要: 钢轨隐伤病害在重载铁路中大量存在,病害发展后期会导致病害位置整个轨道-路基动态响应增大,严重影响轨道-路基正常服役状态。为研究重载铁路典型隐伤病害产生后对整个轨道-路基的时频域影响特征,开展了现场静态测试与病害原因分析,以及分别进行了病害断面和正常断面的动态行车测试对比试验,得出了病害断面的时频域及振动传递特征。结果表明:病害断面钢轨轨头存在局部低塌、剥离掉块及多裂纹病害,轨头表面会存在明显的裂纹扩展区,其呈Y型扩展并有贯通整个轨头的趋势。病害断面轨道-路基振动明显较正常断面大,其中钢轨、轨枕、道床及路基振动大小均值分别是正常断面的26倍、23倍、13倍及5倍;病害断面轨道-路基频谱峰值存在转向架和邻轴距为基频10 Hz左右的周期性调制频率;病害断面轨枕下道砟粉化严重导致振动能量在2000 Hz附近几乎无衰减,而正常断面在2000 Hz附近由上至下各层之间振动能量依次减小;车速增大对病害断面钢轨振动冲击影响最强烈,对其下部轨枕及路基影响在45~75 km/h内逐渐减弱。
    • 康强龙
    • 摘要: 文章主要对两万吨列车在长大下坡道区段,采取循环制动过程中,当列车运行地点和机车再生力不同的情况下,缓解列车制动时,对列车产生的纵向力(分为压钩力和拉钩力)进行测量,并进行分析对比,根据对比结果提出优化措施,从而达到减轻列车冲动,确保列车运行安全可靠。
    • 王健慧
    • 摘要: 重载列车在运行过程中,需要多系统、多设备协同工作,保障列车运行安全,同时各系统也产生大量列车运行数据信息,但目前各专业运行数据都分散在各业务系统中,没有进行统一存储和统一管理,对运行数据也只进行单一分析,不能有效、充分挖掘出数据背后隐藏的信息,及时发现列车运行过程中存在的问题。
    • 杨辉; 王禹; 李中奇; 付雅婷; 谭畅
    • 摘要: 重载列车是我国大宗商品运输的重要方式,因载重大、车身长、线路复杂等因素导致重载列车的控制变得困难.本文将列车运行过程分为启动牵引、巡航控制、停车制动3个阶段,基于多质点重载列车纵向动力学模型,考虑常用空气制动,利用(SAC)强化学习方法,结合循环神经网络对专家经验数据进行行为克隆,并将克隆出的专家策略对强化学习训练进行监督,训练了一种新的智能驾驶操控策略.本文的策略可以高效学习驾驶经验数据,不断从学习中提高目标奖励,得到最优控制策略.仿真结果表明:本文所提的控制策略比未受专家模型监督的强化学习算法更优,奖励提升的周期更快,并能获得更高的奖励,训练出的控制器运行效果更加高效、稳定.
    • 王成
    • 摘要: 在起伏坡道对重载列车进行操控的过程中存在诸多难点,不仅要对受力情况展开分析,而且需要采用有效的操纵方法,从而减少各类环境与列车制动情况下产生的综合应力,避免车钩断开。针对这些难题,阐述列车产生冲动与断钩的原理,并提出不同工况下的重载列车操纵要点和加强起伏坡道列车平稳运行的操纵方法,从而为相关研究人员提供参考与借鉴。
    • 李乐; 马睿杰
    • 摘要: 针对重载组合列车主控和从控机车通信延时问题,通过建立仿真模型,分析2万吨重载组合列车、1.6万吨重载组合列车、万吨重载组合列车分别在隧道内发生通信延时并触发紧急制动时车钩受力特点。结果表明:通信延时越大,车钩产生的纵向拉钩力和压钩力均会增大,对重载列车安全运行造成隐患。因此,针对此应制定相应的安全防范措施,确保重载列车开行安全。
    • 王能俊
    • 摘要: 为进一步提升智能列尾在朔黄铁路重载列车使用方面的运行品质,充分发挥智能列尾科技保安全的重要作用,对近年来2万t重载列车运行中出现乘务员查询不到尾部风压、不跟随机车同步排风以及风压漏泄等典型问题进行统计分析。通过对设备数据分析、设备解体测试及故障模拟试验,提出设计新型智能列尾的基本原理及实现方案,建议进行推广应用,以确保朔黄铁路重载列车的安全开行。
    • 邵跃虎
    • 摘要: 目前城轨和高铁领域智能驾驶应用已较为广泛,但重载货运列车领域智能驾驶尚处于起步阶段。重载货运列车控制难点在于重载列车惯性大,牵引加速和制动减速慢;编组列车长度较长,空气制动充排风时间长,循环空气制动控速存在困难,特别是在10‰长大上坡、10‰长大下坡及分相无电区等困难区段,速度控制不好容易造成非正常停车;以自动化、智能化的控制系统替代人工操作,既适应了发展铁路智能化装备的需求,又可以提升列车操纵的一致性、安全性和平稳性,对于扩展我国铁路智能驾驶技术的应用领域具有重要意义。介绍了一种重载列车智能驾驶系统,探讨了重载列车基本阻力模型校正并取得良好效果,对于其他重载列车智能驾驶应用项目有重要借鉴意义。
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