车轮多边形磨耗统计规律及关键影响因素分析

针对列车车轮多边形磨耗问题广泛存在于轨道交通运输领域,会导致车辆/轨道系统产生高频的振动冲击,严重影响车辆和轨道系统零部件的使用寿命,危及行车安全这一问题,调查了大量车轮的多边形磨耗情况并进行统计分析,掌握了高速列车车轮多边形磨耗问题的现状和特点。以18～20阶多边形磨耗车辆为例,通过理论研究和试验分析(试验分析包括车辆系统振动特性测试和转向架模态特性测试),对车轮多边形磨耗的根本原因及诱导因素进行研究。研究发现,轮轨系统在580 Hz频率附近存在固有模态是导致车辆发生18～20阶多边形磨耗的根本原因,轮轨表面的各种不平顺能激发或者加剧轮轨系统在580 Hz频率附近的模态共振,从而诱发车轮多边形磨耗的产生。该结果可为高速列车车轮多边形磨耗问题的防止和进一步研究提供参考。     

基于试验模态分析橡胶减振件的参数识别

针对具有较大承载能力的橡胶减振件的动力学参数进行直接测试,存在测试设备功率要求高、测试频率低等问题,无法满足有限元建模中对橡胶减振件的参数设置需求。提出基于试验模态分析法实现橡胶减振件动力学参数识别,重点阐述了橡胶减振件动力学参数直接测试法与试验模态分析法的理论依据,并通过实践应用验证了试验模态分析法在橡胶减振件的参数识别具有显著的工程应用价值。     

高硅尾渣陶瓷坯体中FeS_2分解行为研究

以探究高硅尾渣陶瓷坯体中FeS_2的分解规律为目的,研究了高硅尾渣中FeS_2的分解特性与影响因素及机制。结果表明:与松堆状高硅尾渣粉料相比,高硅尾渣坯体中FeS_2的分解过程受坯体厚度和烧成制度影响,硫的释放过程明显滞后,分解温度相应提升且分解温度范围变宽。其中在400℃附近和800～1 050℃温度段,坯体中的硫大量释放。在900～1 050℃温度段,保温时间的延长可显著增大坯体的脱硫率,保温时间为30 min时,可实现该温度下可挥发硫的有效排出。     

钢铁企业日际煤气最优混合配比的算法研究

钢铁企业根据日际生产计划,可以确定日际生产的副产煤气总体积、各煤气消耗设备的热量需求。为进一步确定各设备消耗的混合煤气中的煤气配比,使煤气产耗平衡,提出混合煤气逆向分解方法,将各设备消耗的混合煤气中所包含的单一煤气成分体积,表示为各设备获得热量与混合煤气热值的函数,在此基础上建立日际煤气最优混合配比算法模型。该模型以各设备的混合煤气热值及热量作为决策变量,以各煤气消耗设备的热量偏差最小为目标,综合考虑各煤气设备的热值要求、自备电厂的热值、热量要求及煤气体积守恒等约束条件。采用遗传算法求解,并利用遗传算法基因初始化的范围区间控制混合煤气的热值范围。算例结果表明:建立的日际煤气最优混合配比算法模型,在优化煤气分配的同时,显著减少了约束方程及决策变量的数量,为钢铁企业日际煤气平衡调度提供了理论支撑。     

风洞模型加速度负反馈振动主动控制方法研究

针对尾撑式风洞模型强方向性振动问题,基于异位配置加速度负反馈控制器对风洞模型振动主动控制方法进行研究。首先,通过模态分析得到系统低阶模态振动的强方向性并基于系统特性设计了具有结构耦合性的内嵌压电陶瓷作动器的风洞模型振动主动控制系统。然后,基于异位配置NAF控制器分别设计了针对第二阶模态和前两阶模态的单模态NAF控制算法和双模态NAF控制算法。最后,进行了实验验证,结果表明:双模态NAF控制算法控制效果较好,前两阶模态阻尼比分别提高近13倍和近40倍,镇定时间分别缩短近11s和近26s。     

投稿须知

《能源与节能》创刊于1996年,由中国能源研究会指导,山西省科学技术协会主管,山西科技新闻出版传媒集团主办。本刊坚持“质量第一,读者至上”的办刊宗旨,关注我国能源经济现象,报道能源与节能领域最新科研成果;发表能源与节能工作者的学术论文、技术专利;介绍国内外能源开发与节能新技术;推广节能减排、节能环保的典型经验;同时为从事教学、管理、科研以及广大一线工作的技术人员就能源、环保及节能等相关问题提供了一个政策研讨、理论交流及节能和环保等新技术推广的平台。     

区域控制器的安全需求建模与自动验证

轨道交通区域控制器（ZC）是我国轨道交通信号系统选型的主流制式——基于通信的列车控制系统（CBTC）的核心子系统，其突出的安全性使得安全需求的形式化验证成为一个非常重要的问题.但是ZC自身的复杂性以及领域知识的繁杂难以掌握，使得形式化方法很难应用到安全需求的验证中去.针对这些问题，提出一种安全需求的自动验证方法，使用半形式化的问题框架方法（PF）来建模和分解安全需求，根据需求模型自动生成安全需求的验证模型和验证性质，在此基础上自动生成验证模型的Scade语言实现，并通过Design Verifier验证器对需求进行组合验证.最后，使用了某个实际案例ZC的一个子问题CAL_EOA进行了研究，实验结果证明了该方法的可行性与有效性，它能自动地将安全需求模型进行组合验证，改善了验证的效率.