不同车辆-轨道垂向动力学模型功率流传递特性研究

基于4种不同精细化程度的车辆-轨道垂向动力学模型,利用解析方法建立了形式统一的系统相邻部件间功率流传递函数,给出了车辆一系悬挂、二系悬挂、轮轨间以及钢轨和轨枕间的振动功率流传递特性,分析模型的精细化和弹性化对于各部件间功率流传递特征的影响。以精细化程度最高的模型为研究对象,讨论车辆悬挂参数和部件惯性参数的改变对部件间功率流传递特征的影响。结果表明,简单模型能够较为真实地模拟车辆低频传递特性,但对中、高频传递特性的表达与复杂精细模型相差较大;位于激励源附近位置的轮对和钢轨,在其固有频率附近的振动能量往往具有较强的传播性;簧下质量的变化对轨枕至道砟的传递特性的影响最为明显。     

浅谈企业标准化与信息化建设的相互推进

标准化是企业获得最佳秩序、提高效率的有效的手段,而信息化系统建设能够实现数据和信息的快速收集、传递、分析、处理等,信息化和标准化两者互推共进,并驾齐驱,业务实践将更加有效进行,从而进一步提高工作效率、生产效率和管理效率,进而实现效益的提升。     

国外铁路数字化与智能化发展趋势研究

随着移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息新技术的快速发展和日臻成熟,欧洲、日韩、北美等国家及地区的铁路企业都在积极探索利用高新技术改造传统铁路运输,达到增强运输安全保障能力、提升运输服务质量、提高运输效率效益等目的。对比分析了德国、法国、瑞士、英国、日本、韩国、澳大利亚、美国、加拿大等国家铁路数字化与智能化发展战略,指出国外铁路智能化的发展方向和重点领域,为我国智能铁路的研究和实践提供参考和借鉴。     

高速动车组轴箱轴承累积损伤与疲劳寿命研究

轴箱轴承作为列车走行部件中重要核心部件之一,保证其在运用过程中的安全性和可靠性,合理预测其寿命对高速动车组线路正常运营及列车安全具有重要意义。本文将轴承部件引入到车辆-轨道耦合模型中,构造更为接近真实运用条件下的轴承动力学模型。基于此模型,根据L-P理论和Palmgren-Miner理论对轴箱轴承进行损伤计算和寿命分析,研究车速、轨道激扰、曲线半径等因素对轴承寿命的影响。研究结果表明,车速和轨道激扰对轴箱轴承的累积损伤和疲劳寿命影响明显,车速越快,损伤越大,损伤增长速率越大,轴承寿命缩短;轨道激扰越大,损伤越大,损伤增长速率越大,轴承寿命缩短。相较于车速和轨道激扰,曲线半径大小对轴箱轴承的累积损伤和疲劳寿命影响较小。     

基于不平衡文本数据挖掘的铁路信号设备故障智能分类

针对铁路信号设备不平衡故障文本数据,提出基于文本挖掘的铁路信号设备故障智能分类模型。采用TF-IDF模型实现电务信号设备故障文本的特征提取并转换为向量,基于Voting的方式实现多分类器集成学习分类。该模型利用SVM-SMOTE算法对TF-IDF转换后的小类别文本向量数据进行随机生成,采用逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM等基分类器和GBDT、随机森林集成分类器对平衡后的数据进行分类,考虑不同分类器的适用特点,通过Voting方式进行多分类器集成学习。通过对某铁路局2012—2016年铁路信号设备故障文本数据进行试验分析,表明该模型可使故障分类的准确率、召回率和F-score均得到显著提升。     

高速动车组时频域响应特征及振动传递特性研究

随着运行速度的提高,车辆对轮轨激励的敏感性有所增强,激扰频率范围也进一步加宽,深入研究高速列车振动特性及传递规律具有重要意义。在车辆各主要部件上布置加速度传感器,于武广客运专线上测试并获取了高速动车组轴箱、车体、构架承载部位以及齿轮箱和制动吊座等部件的垂向和横向振动加速度时间历程。对照列车运行速度,分析一、二系连接处各部件振动加速度峰值、均方根等时域特征,给出测试里程内系统振动频次和幅值之间的对应关系。利用短时傅里叶变换方法,获得系统各部件功率谱主频与运用速度之间的关系,并给出典型冲击工况下时频谱的特点。建立不同响应位置间的幅频传递函数,获得匀速、牵引加速、制动减速等不同典型工况下各部件间的频域传递特性。本文的研究工作对认识和获得动车组车辆系统振动特性具有较为重要的工程意义。     

自然语言处理关键技术在智能铁路中的应用研究

介绍自然语言处理发展历程和关键技术，结合智能运营、智能装备和智能建造3大领域，分析并总结自然语言处理相关技术在智能客服、安全管控、资产档案、智能维修、决策辅助和督查校验等方面的应用。通过对这些前沿应用的发展综述和探索发掘，论证自然语言处理相关技术方法可以成为铁路行业完成智能铁路转变的助力，并且随着自然语言处理领域自身的不断发展和突破，为铁路的智能化进程带来更显著的变革。     

提高轻烃回收率的方法

针时负压法油稳定装置原设计不配套、轻烃回收率较低等问题,完善了原油稳定配套工艺,提高了轻烃回收率。通过增加外冷却系统,解决了原系统冷却量不足的问题;通过对原油稳定塔进行改装,采用尾气气提技术,提高了稳定塔效率,改善了压缩机的运行状况;通过采用进塔温度控制、系统参数调控和生产工艺流程合理调配等方法,提高了轻烃回收率和综合效益。     

国外铁路大数据研究与应用现状

摘 要:大数据技术是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性革命,"用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新"的时代悄然来临。我国铁路正处于供给侧结构性改革的关键时期,统筹开展铁路数据资源的高效汇集和开发应用,是铁路产业转型升级的新动力。近年来,世界主要国家积极开展了铁路大数据应用实践,围绕铁路资产管理、检修管理、运营管理、客户服务等领域,介绍欧洲、美国、日本的铁路大数据研究与应用现状,并提出推进大数据技术在我国铁路应用的建议。     

基于RoBERTa-BiLSTM-CRF模型的铁路货运一口价议价策略命名实体识别

为提升铁路货运审计工作的效率，针对铁路货运一口价议价策略（简称：一口价策略）的文本数据，设计了基于数据增强的RoBERTa(Robustly optimized Bidirectional En-coder Representation from Transformers)-BiLSTM(Bidrectional Long Short Term Memory)-CRF(Conditional Random Field)模型，介绍了数据标注策略，详细阐述了模型的总体架构和样本数据增强方法。对所设计的模型进行了应用验证，验证结果表明，RoBERTa-BiLSTM-CRF模型对一口价策略中命名实体识别的各项性能评价指标较其他2种传统模型均有显著提高，能够更准确地识别一口价策略中的命名实体信息，辅助铁路货运审计人员的审计工作。