一种铁道车辆车下有源设备激励力识别方法

    公开(公告)号:CN118761162B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411247345.7

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明属于铁路工程技术领域,特别是涉及一种铁道车辆车下有源设备激励力识别方法,包括以下步骤:建立铁道车辆车体弹性振动与车下有源设备垂向耦合动力学模型;获取铁道车辆车体弹性振动的振型函数;通过监测车体垂向振动位移获取车体模态坐标;获取车体模态质量、模态频率、模态阻尼、模态刚度;建立车体模态运动方程;建立系统的连续时间状态空间方程和观测方程;建立系统的离散状态空间方程和观测方程;执行基于卡尔曼滤波的铁道车辆车体模态力识别算法;确定模态阶数;确定车体的二系悬挂支撑力;识别铁道车辆车下有源设备激励力。本发明能够提高识别精度,识别结果更加准确,可为设备减振设计、振动主动控制、故障诊断等应用提供支撑。

    一种基于BIM的高速铁路站台立面及站台帽石监测方法及装置

    公开(公告)号:CN115422420A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211135697.4

    申请日:2022-09-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于BIM的高速铁路站台立面及站台帽石监测方法,包括以下步骤:数据采集端收集全自动激光扫描测量仪所测量的站台立面及站台帽石壁的测量数据信息;将测量数据信息同步传输至移动端并存储入移动端本地数据库中,进行初次数据分析预警;将测量数据信息从移动端同步传输至PC端,进行二次数据分析预警,并将所述测量数据信息与BIM模型建立映射关系,并基于所述映射关系将所述监测数据信息添加至所述BIM模型中;移动端从PC端同步数据库到移动端本地。同时本发明还提供了一种应用本方法的改良装置。本发明使测量结果展示更直观、更准确,实现了便携性、真实性、智能化的高度统一,对传统铁路运维业务产生了变革。

    一种浮置板道床连接刚度和参振惯量识别方法

    公开(公告)号:CN119827088A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510308552.7

    申请日:2025-03-17

    Abstract: 本发明属于铁路工程技术领域,特别是涉及一种浮置板道床连接刚度和参振惯量识别方法,包括以下步骤:S1、确定浮置板道床的动力学参数、连接节点数量、支撑弹簧数量;S2、施加浮置板道床振动工况,包括施加浮置板道床垂向振动工况、施加浮置板道床绕x轴转动的振动工况、施加浮置板道床绕y轴转动的振动工况;S3、采集浮置板道床振动信号;S4、计算振动周期;S5、根据公式计算不同支撑弹簧与不同连接节点条件下的浮置板道床连接刚度和参照惯量。本发明提出一种能够通过现场试验同步获取连接刚度与参振惯量的方法,对轨道结构设计优化、服役性能评估及智能运维具有重要的理论意义与工程价值。

    载荷自适应隔振器及浮置板轨道
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119289017A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411835481.8

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种载荷自适应隔振器及浮置板轨道,载荷自适应隔振器包括钢弹簧隔振器和负刚度结构,负刚度结构包括冲程平台、滚珠丝杆轴承、丝杆、海尔贝克磁阵列、支撑台和底座,冲程平台顶面与盖板固定连接;滚珠丝杆轴承穿过冲程平台底面的中心孔并与其固定连接;海尔贝克磁阵列包括内壳、线圈和外壳,内壳在圆周方向均匀形成多个用于放置第一弧形磁铁的凹槽,外壳在圆周方向均匀形成多个用于放置第二弧形磁铁的凹槽,线圈紧贴外壳内壁设置并与其外壁形成间隙;内壳中心与丝杆下部固定连接;丝杆下端转动安装在支撑台上;支撑台固装在底座上,外壳下部嵌装在底座上预留的凹槽中。该装置实现了载荷自适应,能有效抑制变载荷情况下的低频振动。

    一种扣件点云的非线性配准优化方法

    公开(公告)号:CN118674756B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411155366.6

    申请日:2024-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种扣件点云的非线性配准优化方法,包括以下步骤:S1,原始数据采集;S2,数据预处理;S3,将所述帧图像转换为变形图;S4,帧图像之间的配准;S5,对优化后点云精简。本发明针对目前扣件评价工作中忽视度较高的原始点云质量问题,提出一种非线性配准优化算法,进一步提高了原始点云的数据准确性和置信度,为后续的点云处理和高级理解过程提供更可靠的数据输入,进而保证点云处理目标的兑现率;本发明的点云优化过程鲁棒性高,在剔除噪点和乱点的基础上尽可能保留原始点云数据的有效特征,细节保留性强。同时非线性优化过程避免陷入局部优化陷阱,计算效率高,普适性强,可推广应用价值高。

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