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基于深度学习的铁路列车关键零部件图像故障检测 被引量:14
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作者 李萍 吴斌方 +3 位作者 刘默耘 张杨 林凯 孙国栋 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期3119-3125,共7页
提出一种基于深度学习中卷积神经网络的列车关键零部件图像故障视觉检测算法。首先,引入故障区域复合提议网络和一组先验包围盒来生成高质量的故障区域;然后,采用线性非极大值抑制算法来保留最合适的故障区域并去除冗余;最后,结合故障... 提出一种基于深度学习中卷积神经网络的列车关键零部件图像故障视觉检测算法。首先,引入故障区域复合提议网络和一组先验包围盒来生成高质量的故障区域;然后,采用线性非极大值抑制算法来保留最合适的故障区域并去除冗余;最后,结合故障区域复合提议网络,提出一种多尺度故障检测网络来进行故障区域分类和精确检测。本文将提出的算法在多个典型列车故障的数据库中进行实验,结果表明,本算法检测精度高,检测速度为每张图像0.246s,检测性能明显优于现有的最先进的方法,能更好地应用于实际工程中。 展开更多
关键词 铁路列车 故障检测 卷积神经网络 多尺度
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基于AMEsim的公铁两用牵引车液压系统的仿真与改进 被引量:3
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作者 刘默耘 吴斌方 +3 位作者 李萍 张杨 严明霞 熊新 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2670-2676,共7页
基于我国对外贸易的增长和大陆桥多式联运的发展,传统的单功能公路、铁路牵引车已经难以满足铁路系统高效维护的需求。提出一种改进的公铁两用牵引车液压系统,在原有的研究基础上通过添加叠加式双向缓冲阀,进一步提升系统稳定性;引入行... 基于我国对外贸易的增长和大陆桥多式联运的发展,传统的单功能公路、铁路牵引车已经难以满足铁路系统高效维护的需求。提出一种改进的公铁两用牵引车液压系统,在原有的研究基础上通过添加叠加式双向缓冲阀,进一步提升系统稳定性;引入行走轮可升降功能,使得牵引车能够适应各种路况。利用AMEsim对改进前后的液压系统进行仿真。研究结果表明:改进后的液压系统较原系统波动性更小,稳定性更高,运作执行时间更符合实际要求,且左右两轮在下降以及上升过程中在同一时刻位移差分别不超过1.1 mm和1.4 mm,同步性较强。故改进后的公铁两用牵引车液压系统应用范围更广,稳定性高,液压工作时间适宜,两侧轮同步性好,能更好地应用于实际工程。 展开更多
关键词 公铁两用牵引车 液压系统 AMESIM 仿真
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