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高速列车轮对磨耗统计规律及预测模型
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:《机械工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:U270[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:西南交通大学牵引动力国家重点实验室,成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金委员会-铁道部高速铁路基础研究联合基金(U1234208); 中国铁路总公司科技研究开发计划重大课题(2013J008-A)资助项目.
作者: 韩鹏, 张卫华
中文摘要:

为研究我国高速列车轮对踏面磨耗规律,对某线路服役高速动车组进行跟踪测试,记录其镟轮周期内的踏面磨耗量,并基于对磨耗统计特征的两次拟合提出轮对型面磨耗预测函数模型。对某高速线路实测型面磨耗量进行拟合,分别得到各走行里程下磨耗量关于型面位置的拟合函数;并进一步对各走行里程下的拟合函数系数进行二次拟合,得到磨耗量关于型面位置及走行里程的二元预测函数。在模型的预测精度与适用性验证时,对比相同走行里程下预测型面和实测型面在轮轨接触几何关系与车辆各关键部件加速度响应两方面结果。对比结果显示,提出的磨耗预测模型在轮轨接触点、等效锥度、轮轨作用力及车辆安全性等各方面均与线路实测结果具有很好的一致性。

英文摘要:

Wheel-tracking measurement is carried on to survey the wear law of wheel profiles of the high-speed trains in China. Numerical prediction function of wheel wear model is proposed according to a large number of these measured data in this article. Abrasion losses are fitting to get the polynomial fitting function on different locations of wheel profiles at fixed operation mileage. And further,the second fitting is conducted to predict the coefficients of the above polynomial function. The binary numerical prediction model is raised to predict the abrasion losses as a function of wear location and operation mileage. The applicable and the accuracy of the prediction model are proved by the comparison of the tested wear profile curves and the predicted ones. Vehicle system dynamics models are also established to compare wheel/rail contact points,equivalent conicity,wheel/rail contact forces and the safety of vehicle which are calculated with the tested and the predicted wear profiles respectively. The results show that the predicted profiles calculated by the proposed numerical prediction function have a great agreement with tested profiles both in the curve shapes and vehicle system dynamic performances.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603