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  • 铁路网运关系调整研究

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    铁路网运关系调整是全面深化铁路改革的关键问题之一,是全面深化铁路改革实践层面的首要关键问题。铁路经营管理体制主要由网运关系所决定,我国铁路目前面临的诸多深层次矛盾亟待以网运关系调整作为突破口予以根本性解决。本书在全面回顾国内外网络型自然垄断行业(特别是与铁路系统相似度极高的通信、电力行业)改革实践的基础上,紧密结合我国铁路实际,提出“路网宜统、运营宜分、统分结合、网运分离”的网运关系调整方案及其实施路径。本书适合运输政策、经济管理、交通运输规划与管理等领域相关研究机构的科研人员阅读,也可供相关业界与政府机关的管理者与决策者作为参考。

  • 跨座式单轨交通供电系统

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    目前国内缺乏系统性的有关跨座式单轨交通供电系统的专著,重庆市轨道交通(集团)有限公司牵头组织编写了本书。本书结合重庆市轨道交通2、3号线建设和运营的成熟经验,对跨座式单轨交通供电系统的组成、原理等基础知识进行阐述,同时遵循“知识够用,能力必备”原则,强调实用性,对供电系统的运营管理和设备的检修等进行了重点介绍。

  • 主城山区高速铁路大型枢纽改造工程设备配套与施工综合技术研究

    作者:代敬辉 吴忠良 李远富

    渝黔铁路扩能改造工程中的重庆枢纽在全国铁路枢纽改造工程中难度居首,其工程实施难度大、线路交错布置、构筑物类型多、交叉干扰和安全风险大,本著作即以此项目——主城山区高速铁路大型枢纽改造工程设备配套与施工综合技术研究为背景,着重阐述了基于系统动力学模型的山区高速铁路大型枢纽关停优化与过渡改造方案技术研究、基于灰色系统理论的山区高速铁路大型枢纽铺架基地一体化规划布置与建造技术优化研究、基于多目标粒子群优化算法的山区高速铁路大型枢纽铺架设备配套与施工关键技术研究、山区高速铁路大型枢纽工程成套关键施工技术研究等创新成果。本书填补了大型高铁枢纽工程设备配套与施工技术的空白。特别是对于在山区从事大型铁路枢纽工程施工建设与管理的科研、设计、施工和养护管理人员有重要的指导意义。

图书分类

Book classification
  1. 本书是研究重载机车相关技术的轨道交通类学术著作。全书共有10章内容,在阐述粘着检测意义和粘着基本概念的基础上,分别从粘着系统建模、粘着系数检测、轮轨空转状态检测、粘着异常检测等方面,详细阐述了粘着检测方面的最新研究成果,最后给出了粘着仿真平台的搭建过程与实验方法。本书思路清晰,在必要的理论阐述外,注重实验室数据的分析与概括,对相关研究者有重要的参考价值。本书除作为相关研究者的参考书外,亦可作为研究...查看更多
  2. 前  言
    重载运输是除高速铁路之外,铁路现代化的又一标志,重载机车牵引与制动性能的发挥效果依赖于轮轨粘着状态。能有效检测出轮轨粘着状态,不仅可为机车高性能利用粘着提供依据,还可为预防轮对空转、打滑等粘着故障提供支撑。作者及其所在研究团队在国家自然科学基金项目(No. 61773159、61104024、61473117)、湖南省高校重点实验室(2016TP1018)等课题的资助下,比较系统地研究了轮轨粘着检测技术,相关研究成果形成了本书。
    全书共分为10章。第1章在综述重载机车轮轨粘着检测技术的基础上,介绍了轮轨粘着检测技术的发展趋势。第2章从粘着和蠕滑、粘着特征及粘着影响因素等方面,介绍了粘着基本理论。第3章给出了机车牵引动力学模型、粘着-蠕滑模型的建立方法,并着重阐述了两种典型模型的参数辨识方法。第4章构造了用于检测粘着系数的负载转矩观测器和负载转矩导数观测器。第5章针对粘着故障对机车运行危害程度差异的特点,建立了机车轮对多级空转故障检测方法。第6章针对数据样本不平衡带来的粘着故障检测误分代价过高的问题,构造了提升小样本数据敏感度的代价敏感函数,建立了基于代价敏感支持向量机的粘着故障检测方法。第7章从神经网络的角度,探索融合遗传算法和BP神经网络的粘着故障检测技术。第8章和第9章分别从深度神经网络、核极限学习等深度学习角度,实现轮轨粘着故障的深度挖掘。第10章给出了虚拟样机软件ADAMS和MATLAB协同仿真的轮轨粘着检测仿真实验平台搭建方法。
    本书的出版得到了诸多支持与帮助。其中:刘光伟参与了第3章至第5章、程翔参与了第6章和第7章、刘林凡参与了第8章和第9章、豆兵兵参与了第10章的编撰工作,欧阳萍参与了全书文字的校对工作。书中还引用或摘录了其他研究者的研究成果,在参考文献中均予以列出,在此向他们表示谢意。若有遗漏或引用不当,敬请批评指正。
    由于作者水平有限,加之时间仓促,书中难免存在不妥之处,敬请广大读者批评指正。
    作  者
    2018年8月
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  1. 1.1  重载运输概述
    自1978年的国际重载运输大会首次召开和1985年的国际铁路重载协会正式成立之后,国际重载运输大会每4年召开一次。国际重载协会对重载铁路运输标准做了多次制(修)订,而目前仍延续使用的定义是国际铁路重载协会于2005年在巴西举办的理事会上修订的版本,指出重载运输至少满足以下3条标准中的2条:列车质量不少于8 000 t;轴重≥27 t;在运输线路不少于150 km的线路上,年运输量≥4 000万吨[2,3]。
    国外重载运输技术主要集中在美国、加拿大、澳大利亚、巴西、南非等煤炭、矿石等资源丰富的国家。美国是世界上重载运输技术起步较早的国家,世界上第一辆重载单元列车于1958年在美国运营,其重载编组模式为固定式,运量巨大且集中,采用85节载重单元组成运力为7600 t的矿石运输专列,同时为扩大重载运输市场,开行了双层集装箱重载货物列车[4];加拿大重载运输模式为单元列车模式,同时开行双层集装箱列车运输模式[5,6];澳大利亚不仅有窄轨重载运输线路,还有准轨线路,尤其是2001年开行的重载列车,从编组数量、长度、净载重、总重等方面,均创造了世界重载运输记录;巴西拥有多家经营重载运输的公司,如维多利亚·米纳斯铁路(EFVM)、卡拉雅斯铁路(EFC)等公司;南非的重载运输是在引进北美重载单元列车技术的基础上,结合本国实际特点经改造而发展起来的[7]。
    中国的重载运输起步较晚,从最初的引进、学习、借鉴,到后来自行研制6轴机车,经过几十年的吸收与升华,中国的重载技术已有了很大的进步[8]。目前,在大秦、大包、蒙西、瓦日和朔黄等多条线路均开行了重载列车。整体来说,中国的重载运输发展大致经历以下阶段:第一阶段为改造既有线路,开行组合式重载列车阶段;第二阶段为新建大秦线,开行单元重载列车阶段;第三阶段为改造繁忙干线,开行混编重载列车阶段。
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  1. 目  录
    第1章  绪  论 1
    1.1  重载运输概述 1
    1.2  重载机车轮轨粘着检测技术研究现状 2
    1.3  轮轨粘着检测技术发展趋势 6
    1.4  本章小结 7
    第2章  重载机车轮轨粘着基础 14
    2.1  粘着和蠕滑 14
    2.2  粘着特征 15
    2.3  粘着影响因素 16
    2.4  本章小结 17
    第3章  重载机车轮轨粘着系统模型 19
    3.1  机车牵引动力学模型 19
    3.2  轮轨粘着-蠕滑模型 21
    3.3  粘着-蠕滑系统模型参数辨识 22
    3.4  对比实验结果与分析 39
    3.5  本章小结 41
    第4章  基于级联观测器的粘着系数检测 44
    4.1  观测器设计 44
    4.2  实验结果与分析 52
    4.3  本章小结 61
    第5章  机车轮对空转故障检测 63
    5.1  空转等级划分 63
    5.2  多级空转故障检测方法 64
    5.3  仿真与结果分析 66
    5.4  本章小结 74
    第6章  参数优化支持向量机的粘着故障检测 76
    6.1  轮轨粘着故障检测的支持向量机方法 76
    6.2  基于改进粒子群算法的支持向量机参数优化 78
    6.3  参数优化支持向量机的粘着故障检测步骤 82
    6.4  仿真结果分析 83
    6.5  本章小结 84
    第7章  基于GA-BP神经网络的粘着故障检测 87
    7.1  BP神经网络简介 87
    7.2  遗传算法简介 88
    7.3  GA-BP神经网络设计与粘着故障检测 90
    7.4  仿真结果与分析 92
    7.5  本章小结 95
    第8章  基于深度神经网络的粘着故障检测 98
    8.1  深度神经网络简介 98
    8.2  稀疏自编码深度神经网络的粘着故障检测 99
    8.3  深度降噪自编码的机车粘着故障 104
    8.4  本章小结 111
    第9章  核极限学习机的粘着故障检测 114
    9.1  核极限学习机简介 114
    9.2  基于核极限学习机的粘着故障检测框架 116
    9.3  粘着故障检测模型构建 118
    9.4  仿真结果与分析 119
    9.5  本章小结 121
    第10章  基于ADAMS的机车轮轨粘着检测仿真平台 123
    10.1  ADAMS软件介绍 123
    10.2  ADAMS/Rail模型构建 126
    10.3  协同仿真平台 130
    10.4  仿真试验 135
    10.5  本章小结 137
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  2. 刘建华,男,1981年6月出生,博士,硕士生导师,副教授,湖南工业大学交通工程学院副院长,湖南省青年骨干教师培养对象;主要研究领域为机车牵引传动与控制、复杂过程建模控制与优化、机器视觉等

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