基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

城轨车辆牵引系统耦合振荡研究

城轨车辆的直流供电环节是牵引传动系统良好调速性能的关键,受车载变流装置及谐波抑制等诸多因素的限制,使得牵引系统在外界激励作用下容易发生直流侧耦合振荡。文章通过探究失稳原理,提出主动、被动阻尼抑制方法,并通过仿真验证了振荡抑制算法的有效性和正确性,从而实现牵引系统直流侧耦合振荡抑制的作用。     

英国科恩河谷高架桥北大核心

英国科恩河谷高架桥(Colne Valley Viaduct)是连接伦敦与伯明翰的高速铁路线上的控制性工程,全长3.4km,建成后将是英国最长的铁路桥。该桥承载双线铁路,列车设计行驶速度320km/h,设计使用寿命120年,2020年开始施工,预计2026年投入运营。该桥跨越科恩河谷,两侧接线为隧道,桥梁竖曲线半径为2.6km,桥下最小净空高度为5.8m。全桥分57跨布置,跨长40~80m,跨长根据科恩河谷的特点设定,在树林区域标准跨长为60m,桥下净空高度较大,使桥下有充足的光照。     

福州东(樟林)车辆段工艺设计实践与创新

随着铁路建设的发展,福建省境内货车保有量大幅度增长,货车检修任务量增加迅速。樟林编组站位于福州枢纽,具备良好的扣车条件,在此新建1处货车车辆段将解决整个福建省货车的定期检修工作,而且能保障列车的运行安全,节约运输成本以及货车周转时间。福州东车辆段出入段线下穿既有温福铁路,有利于行车组织、运营安全。总图因地制宜全创新提出存车线(预检预修)与修车库贯通布置方案。充分梳理预检预修与架落车工艺,提出独立设置预检预修设施。论述抛丸除锈设备独立设置、转向架单臂悬挂检修流水线等修车库与联合车库创新设计,福州东(樟林)车辆段设计实现了创新理念和工程实际的协调统一。     

日产风度A33发动机电控系统故障检测(三)

8.曲轴位置传感器的检测 发动机上装有两种曲轴位置传感器:一是曲轴位置传感器(参考),位于(上)油底壳上(图11),面向曲轴皮带轮,用于检测上止点信号(120°信号);二是曲轴位置传感器(位置),位于油底壳上(图12),面向信号盘(飞轮)的齿牙(轮齿),用于检测曲轴位置信号(1°信号)。两种传感器均由永磁铁、铁饼和线圈组成。当发动机运转时,传感器与齿牙之间的间隙周期性变化,传感器附近的磁导率也相应