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滑板磨耗对受电弓系统服役性能的影响研究被引量：11: 2017年; 为了实现滑板磨耗形面的描述和它对受电弓服役性能影响的评估,研究了滑板磨耗对弓网系统动力学性能、受电弓抗疲劳性能的影响.首先,通过对比分析大量受电弓滑板实测形面数据,提出以二次函数描述滑板磨耗形面,给出形面形状参数和磨耗深度参数两个特征量,并获得了特征量随运行时间的变化规律;其次,采用模态叠加法建立了考虑滑板形面的弓网耦合动力学模型,探讨滑板磨耗对弓网动态受流性能的影响;最后,根据滑板磨耗形面具有明显的时变性的特点,建立了考虑参数时变的受电弓疲劳寿命预测模型,实现滑板磨耗形面对受电弓抗疲劳性能的影响分析.研究结果表明:滑板形面磨耗增强了弓网系统的跨距周期性,导致该特征主频的幅值增加,且滑板形面的形状参数绝对值越大,弓网动态性能越差;考虑滑板形面磨耗后,受电弓框架部件的预测疲劳寿命缩短,缩短量约为30%~40%,且越处于上端的结构影响越大.; 宋冬利江亚男张卫华; 关键词：弓网系统动力学

V500受电弓静强度可靠性分析被引量：3: 2011年; 静强度可靠性分析的任务是评价给定服役条件和设计参数的结构的可靠性水平及安全系数。将静强度可靠性分析方法应用到高速列车受电弓V500设计中,利用有限元软件,分析高速列车在多种工况下,V500受电弓各机械部件的危险截面的应力的概率特性,计算V500受电弓的可靠度及考虑可靠度的安全系数,服务于评价结构的"先天"设计质量,为V500受电弓的改进设计或制造提供依据。; 宋冬利张卫华梅桂明; 关键词：受电弓可靠性安全系数

一种油压减振器疲劳寿命的检测方法及里程换算方法: 本发明涉及油压减振器检测技术领域，具体涉及一种油压减振器疲劳寿命的检测方法及里程换算方法，将油压减振器安装至减振器疲劳试验台上进行长期加载，加载载荷参照相关标准对减振器耐久性要求的载荷进行选取，并交替进行寿命试验和性能测...; 胡泽耀宋冬利张卫华曾元辰; 文献传递

基于振动加速度与声音信号融合的轨道交通列车轴箱轴承故障诊断方法: 2024年; [目的]轴箱轴承是轨道交通列车转向架的关键零部件,其健康状态直接影响列车的运行安全。需建立更为科学、高效的轴箱轴承故障诊断方法,以有效提取强干扰噪声下的轴承故障特征信息。[方法]以振动加速度及声音信号(以下简称“振声信号”)为研究目标,分析了轴箱轴承振声信号的故障特征,提出了一种最优带通卷积滤波的信号降噪方法。该方法将原始信号在频域内划分为多个分段,确定不同分段的带通滤波参数,构建了多通道带通卷积滤波器组。采用时域指标分段峭度来选择最优滤波信号,并对最优滤波信号进行频率加权能量算子解调,以识别轴承的故障部位。[结果及结论]所提故障诊断方法可以在强干扰噪声下实现对振动加速度信号、声音信号故障特征的提取,仿真结果及现场试验结果均验证了该诊断方法的有效性。振动加速度、声音信号的故障诊断结论可相互补充验证,进一步提高轴箱轴承故障诊断的准确率。; 郑则君宋冬利贾晨马超; 关键词：轨道交通列车轴箱轴承声音信号带通滤波

铁路运输安全监管体系探讨被引量：2: 2015年; 铁路运输具有其特殊的社会属性,不仅受到公众的广泛关注,也日益受到国家及各地政府的重视。近年来,在各地轨道交通大规模迅速发展、特别是高速铁路快速发展的同时,安全问题开始备受有关各方的关注和重视。; 曹巧张卫华宋冬利; 关键词：轨道交通安全监管风险管理

基于EEMD-AR谱能量及SVM的电机轴承故障诊断: 由于轴承在整个电机系统中占有重要的位置,故对电机轴承进行故障模式识别与分类具有重要意义。近年来,机器学习,神经网络的热潮也带动了故障诊断的变革,在人机交互,控制与仿真,以及图像处理方面得到了广泛应用,并且部分科研人员已经...; 陈之恒张卫华宋冬利; 关键词：SVM; 文献传递

基于AHP的铁路货车转向架状态评估方法: 为实现对铁路货车转向架技术状态退化的综合评估,构建了一种铁路货车转向架系统技术状态层次评估方法。首先,基于货车转向架功能结构故障数据,构建影响因素集合并状态表征,量化零部件的技术状态;而后采用结合专家经验的层次分析法(A...; 崔旺宋冬利张卫华; 关键词：铁路货车转向架层次分析法

预硬型塑料模具718钢回火硬度变化规律的研究被引量：5: 2005年; 为了验证计算机模拟所制定的针对大型塑料模具718钢的热处理工艺的可行性，采用特殊的端淬装置和端淬试棒进行特定工艺的淬火冷却，模拟大型塑料模具718钢在淬火过程中的温度场及组织变化。本文是在端淬试验的基础上，对淬火后的端淬试棒硬度随回火工艺变化的规律进行了研究，得出了保证718钢淬火和高温同火后硬度达到不同硬度差范围的回火工艺。; 王鸣华张伟民陈乃录周谦永刘占仓宋冬利; 关键词：塑料模具钢回火

基于RS-LSTM的滚动轴承故障识别被引量：33: 2018年; 针对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动加速度信号的智能分类,提出一种基于随机搜索与长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的滚动轴承故障状态识别算法。该算法直接利用原始数据作为非线性输入,避免因人工提取特征值造成的原始信息缺失;使用LSTM与深度神经网络的混合网络提高模型性能;引入随机搜索算法自动优化超参数得到最优的网络配置;使用不同量纲、不同来源、不同损伤结构的两类数据集对模型进行试验验证。试验结果表明,在两类单一数据集及随机混合数据集均可达到99.8%以上的诊断准确度,表明本算法具有较高的泛化能力和鲁棒性。与BP、支持向量机、粒子群算法最小二乘支持向量机、LSSVM、浅层LSTM等方法在同等试验条件下的诊断结果进行比较,本文算法具有更高的识别准确度。; 陈伟陈锦雄江永全宋冬利张闻东; 关键词：机械制造及其自动化故障诊断滚动轴承随机搜索

特种端淬实验方法的研究被引量：1: 2005年; 大型工件的中心对称轴在淬火过程中可以看成是近似一维传热的。本文设计了一种特殊的端淬实验，使试样在端面淬火过程中的传热近似符合一维，从而可以被用来检验对大型工件淬火过程模拟计算的准确性。文章分析并讨论了该实验误差来源。; 周谦永张伟民陈乃录王鸣华宋冬利; 关键词：模拟计算

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