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51.
为了研究正在建设的某城市地铁振源系统,根据地铁拟采用的车型、块下胶垫和扣件等参数,建立车轨垂向耦合振动模型。计算车体、轮对和道床的垂向最大振动加速度,分析车体运行的平稳性及振源的减振效能。结果表明:该城市地铁拟采用的振源系统具有良好的减振效能;A型车车体运行平稳性优于B型车;低速时,参数的选取对振源系统的减振效能没有明显影响,随着车速的增加,减振效能呈降低趋势且不同参数间差距扩大,但当车速大于60 km/h时,减振效能趋于稳定;对减振效能的贡献,扣件最大,块下胶垫的阻尼其次,而A、B型车体和块下胶垫的刚度影响则不明显。 相似文献
52.
53.
针对在复杂环境下列车高速运行时,现有的Fuzzy-PID控制算法自适应性差在受到外界因素的干扰时会导致列车追踪误差较大的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络PID控制的列车速度控制算法。首先,在构建列车优化模型时,充分考虑列车经过电分相时必须处于惰行工况的特点,并且依据电分相和限速条件的特点将列车行驶过程中的区段进行了划分,简化了求解过程;然后使用RBF神经网络PID控制器对目标速度曲线进行追踪仿真,同时与现有的Fuzzy-PID控制器进行比较。实验结果表明,基于RBF神经网络PID控制算法能够实时有效的追踪目标速度曲线且追踪误差较小。 相似文献
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针对在复杂环境下列车高速运行时,现有的Fuzzy-PID控制算法自适应性差在受到外界因素的干扰时会导致列车追踪误差较大的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络PID控制的列车速度控制算法。首先,在构建列车优化模型时,充分考虑列车经过电分相时必须处于惰行工况的特点,并且依据电分相和限速条件的特点将列车行驶过程中的区段进行了划分,简化了求解过程;然后使用RBF神经网络PID控制器对目标速度曲线进行追踪仿真,同时与现有的Fuzzy-PID控制器进行比较。实验结果表明,基于RBF神经网络PID控制算法能够实时有效的追踪目标速度曲线且追踪误差较小。 相似文献
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为实现高速列车自动停车功能,根据列车纵向动力学分析和制动系统原理,建立了高速列车非线性制动模型.针对大系统模型的强耦合、强非线性和不确定性的特点,依据列车运行速度,将非线性模型表示为T-S(Takagi-Sugeno)模型,并基于自适应模糊策略,设计了自动停车滑模控制器.控制算法通过自适应模糊系统逼近模型中不确定项和互联项的上界,消除了车间作用力及运行阻力的影响,使列车追踪理想停车曲线.依据李亚普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性和追踪误差的收敛性.仿真结果验证了所提滑模控制器的有效性. 相似文献
60.
以静止状态下某高速列车车体为研究对象,将其复杂的内外热交换系统简化为车体壁和冷桥两部分,运用Abaqus仿真计算得到整车传热系数;与相似设计的动车组车体实验结果对比可知仿真结果合理可靠.编写Python脚本实现在Abaqus后处理中显示车体壁传热系数K值云图的功能,以便于指导车体结构的优化设计;根据车体的原始设计并将选材成本考虑在内,提出的三种车体结构优化方案,使得整车传热系数降低10%. 相似文献