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既有线改造市域铁路车辆检修基地布局方案分析探讨 被引量:1
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作者 蔡承默 顾小山 《中国铁路》 2020年第5期16-21,共6页
既有线改造市域铁路是目前较为广泛应用的市域交通发展模式。以提前介入连云港市域铁路车辆检修基地建设工作为经验基础,分析探讨现有设计布局方案及检修设备设施特点,结合相关文件、规章及实际运用经验提出优化建议,为既有线改造市域... 既有线改造市域铁路是目前较为广泛应用的市域交通发展模式。以提前介入连云港市域铁路车辆检修基地建设工作为经验基础,分析探讨现有设计布局方案及检修设备设施特点,结合相关文件、规章及实际运用经验提出优化建议,为既有线改造市域铁路车辆检修基地设计及运营管理单位提前介入工作提供参考。 展开更多
关键词 既有线改造 市域铁路 车辆检修基地 布局方案 优化设计
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动车组车体菱形模态优化方案研究 被引量:9
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作者 王超 邓海 +1 位作者 邢海英 戴瑞亮 《城市轨道交通研究》 北大核心 2021年第2期24-26,共3页
随着动车组速度的提升,模态对车体的影响越来越显著。对某型号动车组车体进行结构优化并进行整车模态分析,提升整备状态下动车组车体一阶整体模态频率。提升目标为高于10 Hz,以减少动车组车体在服役环境下发生异常抖动问题的频次。研究... 随着动车组速度的提升,模态对车体的影响越来越显著。对某型号动车组车体进行结构优化并进行整车模态分析,提升整备状态下动车组车体一阶整体模态频率。提升目标为高于10 Hz,以减少动车组车体在服役环境下发生异常抖动问题的频次。研究表明,车体客室设置内端墙在车体轻量化设计和模态提升两方面均有明显优势,最终推荐的内端墙优化方案可以使整备车体一阶整体模态频率高于10 Hz。 展开更多
关键词 动车组 车体 菱形模态 内端墙
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动车组客室空调制冷剂不足故障诊断模型 被引量:3
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作者 廖小东 周斌 谢名源 《城市轨道交通研究》 北大核心 2019年第11期52-57,62,共7页
以CRH380B(L)型动车组为研究对象,对其客室空调系统制冷循环和制冷机理进行了分析,在基于空调压缩机系统高、低压数据的基础上建立了空调制冷剂不足故障诊断模型,并运用检修历史数据对模型进行了验证。结果表明,该诊断模型能够充分有效... 以CRH380B(L)型动车组为研究对象,对其客室空调系统制冷循环和制冷机理进行了分析,在基于空调压缩机系统高、低压数据的基础上建立了空调制冷剂不足故障诊断模型,并运用检修历史数据对模型进行了验证。结果表明,该诊断模型能够充分有效地对空调制冷系统存在的制冷剂不足故障进行诊断,大大降低了动车组上线时空调故障发生率,有效保证动车组的有序运行,同时对空调系统的检修维护工作具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 高速动车组 空调故障 诊断模型 制冷剂
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基于轻量级注意力生成对抗网络的TEDS图像盲去模糊研究
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作者 王登飞 苏宏升 +2 位作者 陈光武 吕晓聪 赵小娟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3797-3808,共12页
列车高速运行易导致列车表面部件出现机械损伤,影响列车的运行安全。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因列车运动、拍摄设备的震动等带来的拍摄图片不同程度的模糊,给工作人... 列车高速运行易导致列车表面部件出现机械损伤,影响列车的运行安全。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因列车运动、拍摄设备的震动等带来的拍摄图片不同程度的模糊,给工作人员对故障的分析和标注带来干扰,影响检测的实时性和准确率,故提出一种基于轻量级注意力生成对抗网络的TEDS图像盲去模糊算法。第1步,采用改进的带通道注意力和空间注意力机制的线性倒残差瓶颈模块构建轻量级特征提取网络,将其提取的5种尺度的特征送入特征金字塔网络(FPN)构建生成器,使生成器能有效地关注重点信息、综合底层和高层信息、从多尺度提取特征;第2步,采用谱归一化U_Net作为判别器网络,对局部信息产生更精确的梯度反馈,并在局部,全局双判别器的基础上加入逐像素判别,增强对图像纹理和细节上的对抗学习。研究表明,算法处理后TEDS图片较其他算法对不同尺度的目标均有更好的去模糊效果,图像有更高的清晰度;评价指标PSNR和SSIM达到28.6和91.2%,较其他算法分别提升了0.7和3.8个百分点;轻量级网络参数文件只有13.6 M,与其他算法相比,其速度取得几十倍的提升,在不使用GPU的情况下每分钟可对75张TEDS图片进行去模糊处理,达到TEDS系统的实时性需求。研究成果可有效提高TEDS系统的图片质量,提高损伤检测和标注的精准度,提升工作人员的效率,更好地保障铁路的安全运行。 展开更多
关键词 动车组运行故障图像检测系统 盲去模糊 注意力机制 生成对抗网络 MobileNet
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