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公开(公告)号：CN112256807A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011218257.6
申请日：2020-11-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据库聚类分析的轮对踏面智能镟修方法，以带权重的轮缘高度、轮缘综合值和轮缘厚度作为聚类参数，基于k‑means的聚类算法将待镟修的磨耗后车轮踏面分类；并形成每一类典型的磨耗后踏面外形，运用多学科设计优化(MDO)分析方法获得该类踏面外形的典型优化踏面外形，作为该类所有待镟修车轮踏面的镟修模板；最后基于现有镟修规程对同一轮对的左、右车轮轮径差要求进行修正。与现有技术相比，本发明具有有效保证镟修后车轮踏面的车辆运行安全性、提高车轮踏面镟修经济性等优点。
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公开(公告)号：CN112528403A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011408806.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种轨道车辆车轮踏面经济优化镟修方法，根据当前车轮磨耗后踏面外形选取一组设计变量值从而生成待优化的车轮踏面外形，然后以镟修量最小作为优化目标,运用车轮踏面镟修的多学科设计优化模型针对车轮踏面几何参数、踏面外形凹凸性、车辆蛇行临界速度、轮轨磨耗评价指标、轮轨接触应力以及等效斜度等进行优化仿真分析，获得符合相应约束条件的当前车轮踏面优化镟修外形。因此，根据本发明提供的一种轨道车辆车轮踏面经济优化镟修方法能够通过最少的镟修量获得合适的车轮踏面镟修外形，与采用等级镟修相比，进一步减小单次车轮的镟修量，提高车轮踏面镟修的经济性。
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公开(公告)号：CN112256807B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202011218257.6
申请日：2020-11-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据库聚类分析的轮对踏面智能镟修方法，以带权重的轮缘高度、轮缘综合值和轮缘厚度作为聚类参数，基于k‑means的聚类算法将待镟修的磨耗后车轮踏面分类；并形成每一类典型的磨耗后踏面外形，运用多学科设计优化(MDO)分析方法获得该类踏面外形的典型优化踏面外形，作为该类所有待镟修车轮踏面的镟修模板；最后基于现有镟修规程对同一轮对的左、右车轮轮径差要求进行修正。与现有技术相比，本发明具有有效保证镟修后车轮踏面的车辆运行安全性、提高车轮踏面镟修经济性等优点。
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