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题名基于深度学习的动车组制动盘闸片视觉定位检测
被引量：5
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作者
管春玲
许迎杰
宋跃超
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机构
广州铁路职业技术学院车辆学院
中国铁路广州局集团有限公司广州动车段
北京纵横基机电科技有限公司
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出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024年第12期68-74,80,共8页
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文摘
[目的]随着轨道交通行业的不断发展,其运营规模和安全保障要求不断提高。为了解决动车组制动盘闸片人工检测效率低下、漏检、误检等问题,有必要研究动车组制动盘闸片视觉定位检测方法。[方法]提出一种基于深度学习的动车组制动盘闸片视觉定位检测方法;针对实际场景中图像特征不明显的问题,以Faster R-CNN(快速区域卷积神经网络)算法为基础,引入边缘检测分支,同时在损失函数中添加目标边缘损失函数,合并附加辅助网络的边缘信息。采用双线性插值法计算特征像素值,保留更多动车组制动盘闸片特征信息。[结果及结论]所提改进的Faster R-CNN模型能够在边缘处进行细节处理,加快网络的收敛速度,学习更多动车组制动盘闸片的边缘特征。通过双线性插值法减小了ROI(检测候选框区域)池量化过程中目标特征的错位误差。所提闸片检测方法的平均精度为98.42%,FPS(每秒帧数)为27.77%。
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关键词
动车组
制动盘闸片
定位检测
深度学习
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Keywords
EMU train
brake pad
positioning detection
deep learning
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分类号
U279.323
[机械工程—车辆工程]
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题名制动过程中闸片材料与制动盘温度关系试验研究
被引量：4
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作者
周高伟
段军军
史月昆
冯书锐
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机构
中车工业研究有限公司
北京纵横机电科技有限公司
北京轨道交通技术装备集团有限公司
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出处
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期142-149,共8页
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文摘
为探讨碳/陶制动盘与不同闸片材料的匹配性,对碳/陶制动盘分别与碳/陶复合闸片、铜基粉末冶金闸片和铁基粉末冶金闸片组成的摩擦副进行制动试验,研究了在制动过程中盘面各点瞬时温度、最高温度、闸片温度与制动工况的关系。结果表明:碳/陶制动盘与碳/陶复合闸片摩擦副温度及温度梯度均高于其他2种摩擦副,其温度梯度在低速制动时随压力的增加而明显增加,当制动速度较高时,温度梯度并没有随压力的增加而增加;对于碳/陶制动盘与铜基和铁基粉末冶金闸片摩擦副,随制动速度和压力的提高,盘面温度梯度变化不明显。原因在于材料导热性和起始摩擦因数决定了盘面的散热能力和制动功率,碳/陶制动盘与碳/陶复合闸片摩擦副因较高的起始摩擦因数以及较低的导热性,其制动功率高和散热能力低,导致盘面温度持续升高。
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关键词
制动系统
闸片材料制动盘
粉末冶金
碳/陶复合材料
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Keywords
brake system
brake pad material
brake disc
powder metallurgy
carbon/ceramic composite
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分类号
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
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