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题名基于全聚焦相控阵的机车车轮浅表层裂纹检测方法
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作者
杨兴宽
潘碧琳
黄永巍
李立凡
赵光波
黄浩
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所
中国铁路昆明局集团有限公司昆明机务段
中国铁路成都局集团有限公司重庆机务段
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出处
《中国铁路》
北大核心
2025年第2期81-88,共8页
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基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(J2022J007)。
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文摘
针对机车不落轮旋修时,车轮浅表层缺陷难以检测、缺陷深度难以准确测量的问题,提出基于全聚焦算法(Total Focusing Method,TFM)的相控阵超声检测方法。根据不落轮旋修工位特点及检测需求设计工艺参数,通过CIVA仿真建模验证TFM对浅表层裂纹检测成像的可行性和准确性,利用人工试块检测,研究不同角度和深度裂纹的回波特性,仿真和人工试块实验中裂纹深度的检测误差均可控制在7.00%以下,表明该方法可有效检测车轮中的浅表层裂纹。应用于某机务段机车不落轮旋修工位的实测中发现,经旋修证实共有9片车轮含浅表层裂纹,且最小裂纹深度为1.80 mm,裂纹深度检测误差平均值为0.63 mm,表明该方法检测盲区至少可缩小至踏面下1.80 mm,与现行标准5.00 mm相比缩小了64.00%。结果表明,该检测方法可准确检测机车车轮浅表层裂纹并定位深度,可为机车检修效率提高、经济性旋修模型优化提供技术支持。
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关键词
机车车轮
不落轮旋修
裂纹检测
相控阵超声检测
全聚焦算法
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Keywords
locomotive wheels
underfloor wheel reprofiling
crack detection
phased array ultrasonic testing
total focusing method
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分类号
U269
[机械工程—车辆工程]
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题名长大隧道群环境下动车组司机驾驶疲劳研究与对策
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作者
李伟
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机构
中国铁路成都局集团有限公司重庆机务段
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出处
《中国铁路》
北大核心
2024年第4期130-135,共6页
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基金
中国国家铁路集团有限公司(广州局集团公司)科技研究开发计划项目(2018K061-J)。
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文摘
高速铁路网的发展带来了线路的复杂性和多样性,长大隧道群中复杂的光线、噪声变换,单调、幽闭的驾驶环境,均成为动车组司机驾驶时的疲劳增项。因此,确保动车组司机在复杂环境中精力集中安全驾驶成为保障动车组运行安全的重中之重。在高速铁路长大隧道群环境下,以视觉变化为主,对动车组司机驾驶疲劳产生的原因进行分析,以郑渝高铁万州北—襄阳东区段的地理环境为背景,对其中产生的疲劳增项进行分析说明。从改善线路环境、改善驾驶环境、对司机值乘状态的监测分析3个方面,提出应对驾驶疲劳的对策建议,总结出行之有效的疲劳监测手段,并对未来动车组司机驾驶疲劳的研究方向给出建议。
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关键词
长大隧道群
高速铁路
动车组司机
驾驶疲劳
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Keywords
long and large tunnel
high speed railway
EMU driver
driving fatigue
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分类号
U298
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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