高速列车受电弓射流降噪仿真分析与风洞试验研究

针对高速列车行驶过程中受电弓区域产生的气动噪声问题,提出一种基于射流的主动降噪新方法。通过建立1∶30缩比受电弓空腔射流降噪装置模型,探究不同射流速度对空腔噪声的抑制效果。采用LES湍流模型和FW-H声学模型对受电弓空腔流场和声场进行求解,分析不同射流速度对湍动能、涡量、表面声功率级及远场噪声值的影响,得出来流马赫数M=0.117时的最优射流速度为40 m/s;在最优射速下,受电弓空腔表面最大声功率级降低了4.503 dB,远场噪声值在2.5 m接收点处降低1.43 dB,在8.333 m接收点处降低1.16 dB,达到降噪设计目标。在此基础上,进行1∶30缩比模型的风洞试验,测试受电弓空腔后壁面监测点的脉动压力,并对其进行傅里叶变换(FFT),得到300~5000 Hz范围内噪声频谱特性;在射速40 m/s下,后壁面中间、边缘监测点处总声压级分别减小0.53、0.49 dB。将仿真与试验数据进行对比,得出总声压级最大误差为3.54 dB,误差值占总声压级的2.4%,验证了气动噪声计算方法的准确性。

基于多目标优化的高速列车受电弓空腔射流降噪研究

为降低高速列车受电弓部位的气动噪声,对受电弓底部空腔采用射流降噪的主动控制方法。建立高速列车纯空腔射流参数化模型,选用合适的数值模拟方法对参数模型进行流场和声场的对比分析计算,在保证空腔后壁面阻力系数尽量小的情况下,得到使空腔远场降噪效果最佳的射流方式。根据射流设计变量与相关力系数、远场噪声等优化目标之间的非线性关系,选用支持向量回归-多目标遗传优化设计算法,对已有的数值计算样本进行多目标寻优设计,获得一系列Pareto最优射流方式。结果表明:空腔射流流量与流场、声场变化无明显线性关系,射流位置在空腔壁面偏上位置时降噪效果更好;受电弓空腔固有频率与声场峰值频率范围不同,避免了声腔共振的问题。研究空腔射流对受电弓的影响,发现受电弓弓头升力系数不受射流影响,并且降噪效果优于纯空腔射流,整体最多可降噪6.2 dB。

基于自适应粒子群算法的轨下基础病害识别

基于车辆-轨道耦合动力学模型,对不同轨下基础病害情况下的轨枕振动响应进行仿真分析。提出利用支持向量机算法和粒子群算法对轨下基础病害进行识别。为了提高粒子群算法的收敛速度,提出一种自适应粒子群算法,并将所提方法应用于轨下基础病害识别仿真,分析不同病害条件下的轨枕振动特征。研究表明:所提算法的病害识别准确率≥80%,且其算法收敛速度有明显提升。

基于Maxwell的MCR-WPT系统传输效率影响因素仿真分析

运用耦合模理论与等效电路模型,对典型的磁谐振式无线电能传输系统进行理论分析,得到传输效率与谐振线圈间耦合系数的理论关系.利用Maxwell仿真平台构建闭合线圈模型,并对线圈参数扫描,对谐振线圈进行仿真分析,得到线圈的结构参数(包括线圈匝数、匝间距、内径)以及线圈间空间距离对系统传输效率的影响.结果表明,增大线圈匝数可有效提升系统传输效率,线圈存在最优匝间距与内径使系统传输效率最大,适当改变线圈间的空间距离会对系统传输效率产生明显影响.分析结果为后续针对磁谐振式线圈的优化提供了理论依据.

面向高速铁路轨道板的风力机设计与仿真分析

随着高速铁路运行安全事业的不断发展,高铁轨道两侧的监测设备供电问题成为了亟待解决的技术难关。论文设计了一种适用于高铁轨道两侧风能回收的风力机,该风力机是一种基于Savonius结构的垂直轴风能回收装置,通过建立模型进行有限元仿真,分析了风力机最佳结构配置:风力机最佳风轮叶片数量为3个,添加整流罩能够得到更高的能量回收效率,最佳整流罩长度为整体长度的二分之一,最佳整流罩倾角为15°。通过仿真分析与理论计算表明该风力机的最大风能利用率为15.1%,仿真结果基本符合理论预测。

关于非线性系统辨识的恢复力曲面法和希尔伯特变换法

针对均匀薄板和压电双晶薄板进行了非线性辨识实验,比较了两种方法——恢复力曲面法和希尔伯特变换法。针对辨识数据的函数逼近问题,提出将位移-刚度函数而非位移-恢复力函数用于数据拟合。通过均匀薄板和压电双晶薄板的实验结果,验证了位移-刚度函数确实能提高小位移处的函数逼近精度并更加准确展现系统的非线性特性。还对比了恢复力曲面法和希尔伯特变换法在辨识精度和数据利用率方面的区别,结果显示希尔伯特变换法能有效抑制小位移处位移-刚度曲线的不规则振荡,并有着较高的数据利用率。

单自由度电磁式振动能量采集装置系统识别方法研究

针对含有复杂非线性恢复力的单自由度电磁振动能量采集装置的系统辨识问题,提出一种电压映射识别方法。该方法能够在未知力学函数和电学函数具体形式的情况下,识别出采集系统的电磁机电耦合函数、等效电感函数、阻尼恢复力函数和弹性恢复力函数。利用含有五次多项式非线性恢复力的模型算例进行仿真验证,通过四阶龙格库塔法计算得到算例在简谐振动激励下随时间变化的响应;运用电压映射方法,成功识别了系统的电磁耦合函数、等效电感函数、刚度函数以及阻尼函数,与准确结果对比,识别结果具有良好的一致性。

基于射流的高速列车受电弓空腔气动噪声降噪方法

随着列车速度的提升,气动噪声问题愈发突出,而受电弓引发的气动噪声占有较高比例,因此提出一种射流主动降噪方法。通过建立3节车编组的整车模型,采取定常SSTk-w湍流模型和宽频带噪声模型进行仿真,分析高速列车受电弓气动噪声声源及流场特性;基于LES和FW-H声学比拟理论分析研究气动噪声特性。数值计算结果表明,顺向射流降噪效果显著,逆向射流降噪效果不明显。在列车速度350km/h下,施加顺向射流的标准监测点平均总声压级降幅达6.04d B,数值算例结果验证了本文提出的射流主动降噪的有效性。

高速列车受电弓气动噪声分析与降噪研究

随着列车速度的大幅提升,气动噪声问题愈发凸显;受电弓噪声在整车噪声中占较高位置,为研究高速列车受电弓气动噪声特性,通过Lighthill声学理论的宽频噪声模型对高速列车气动噪声源进行识别,利用定常SST k-w湍流方法分析高速列车受电弓的流场特性;基于大涡模拟与FW-H声学比拟理论计算高速列车受电弓远场气动噪声;数值算例结果表明,受电弓部位的碳滑板、弓头为受电弓主要噪声源;以轨道中心线为对称线,远场气动噪声监测点的声压级及频谱特性表现出较高的对称性;在同一列车运行速度下,监测点声压级随离轨道中心线距离增大而减小,列车以不同速度运行时,其声压级降低的幅值相差较小;高速列车远场气动噪声为宽频噪声,主要能量集中在500～5 000Hz;提出一种射流降噪方法,在350km/h速度下,监测点总声压级值降低了15.2dB。

新型三角形结构电磁式振动能量采集器的设计与分析

从环境普遍存在的振动中采集能量是目前研究的重点和热点。该研究提出了一种基于三角形位移放大结构的电磁式振动能量采集器,通过杠杆结构放大磁铁和线圈之间的相对位移,提高振动能量转换效果。通过在轻杆末端设置弹簧,形成三自由度非线性动力系统,拓宽了系统的能量采集频带。利用龙格库塔方法,数值分析了系统的动力学响应,结果表明所设计的采集器具有两个能量采集频段,其中一个覆盖5~10 Hz以下的低频范围,另一个覆盖20~45 Hz频段。通过分析不同采集器设计参数对振动能量采集效果的影响,发现增加杠杆结构的装配角、下部滑块质量以及弹簧刚度有利于低频范围的能量采集,而减小装配角和滑块质量则能够提高第二个采集频段的输出电压。通过构造等效的线性振动能量采集器进行对比发现,得益于轻杆的位移放大作用,相同激励下三角形振动能量采集器的最大输出电压是对比线性竖直振动能量采集系统的1.76倍,这些特性使这种新型采集器能够针对低频、宽域的环境振动取得良好的能量采集效果。

高速列车受电弓气动噪声分析与弓头降噪研究

针对高速列车不断提速导致气动噪声急剧增加产生的环境噪声污染问题,通过建立复兴号高速列车受电弓气动噪声分析模型,利用RNG k-ε模型、大涡模拟及FW-H声类比法对复兴号受电弓进行气动噪声源特性、远场噪声传播规律、频域分布规律进行研究。数值模拟结果表明:整车最大噪声源部位为受电弓的弓头;受电弓的远场气动噪声在其质心指向弓头方向最大,远场气动噪声与传播距离的对数线性相关;受电弓气动噪声的频域较宽,分布在25~6000 Hz范围内,主频在145~315 Hz之间。根据研究结果,对主要噪声源即受电弓弓头进行仿生降噪研究,考虑高速列车双向运行特性,在碳滑板和圆杆上施加前后对称椭球状凸起结构,当碳滑板凸起60 mm、圆杆凸起10.5 mm时,降噪效果最明显,在7.5 m远处整车总声压级降低了2.56 dBA。

双自由度磁悬浮式轨道车辆振动俘能器的研究

提出了一种双自由度磁悬浮轨道车辆振动俘能器,该俘能器安装于轨道车辆转向架处,与单自由度磁悬浮轨道车辆振动俘能器相比振动能量收集效率得到显著提高。建立了双自由度振动俘能系统的物理以及数学模型,并对其动力学特性进行了分析,运用龙格库塔法计算得到双自由度俘能系统在简谐振动激励和轨道车辆垂向振动激励下的振动特性和输出功率并与单自由度俘能系统进行对比,研究结果表明:双自由度俘能系统共有两个共振峰,拓宽了俘能器的工作频带范围,通过改变尺寸参数可以提升系统针对目标频率的俘能效率;在简谐激励和轨道车辆振动激励下双自由度俘能系统的输出功率是单自由度俘能系统的1.5倍,能够高效俘获轨道车辆的振动能量。

基于排列熵和支持向量机的轨枕病害诊断

文中提出了一种基于排列熵和支持向量机的轨枕病害诊断方法。该方法通过建立车辆-轨道耦合振动模型获取轨枕的振动加速度,利用排列熵算法提取轨枕不同病害下的振动响应特征指标,并以归一化后的排列熵特征指标集为输入。该方法基于遗传算法优化的支持向量机对轨枕服役状态进行诊断和分类,实现了对轨枕不同病害的诊断。数据仿真结果表明,该方法对轨枕病害识别准确率均能达到90%以上,对于部分轨道不平顺谱激励和列车速度下的服役状态,识别准确率能达到97.5%。该结果表明,文中所提方法能够有效地对轨枕病害进行诊断,为轨道结构服役状态的在线监测与智能预警提供了方法依据。

两自由度压电式轨道振动能量采集器

提出一种轨道板垂向振动能量采集方法,设计3种不同方案的两自由度压电式轨道振动能量采集器,并建立其运动方程和机电耦合方程.通过运用谐波平衡法,在简谐激励下分析得到压电式轨道振动能量采集器的输出电压和输出功率的幅频响应,通过直接的数值模拟验证了分析结果的正确性,得到两自由度轨道压电式振动能量采集器的最优方案.该方案采集器的能量采集效果远高于其他两种方案.通过调节刚度参数,可以有目的地增强两个共振峰中的任意一个,从而达到与轨道振动激励谐振的目的.

高速列车受电弓气动噪声分析与空腔降噪研究

随着高速列车运行速度的不断提高,受电弓气动噪声也愈加严重。针对这一问题,文中采用LES大涡模拟、边界层噪声源模型和FW-H声类比法,通过建立某型号受电弓局部1∶1气动噪声分析模型进行数值模拟。文中研究了受电弓各部位的气动噪声贡献量,还探究了针对较大噪声位置空腔采用射流降噪方法的降噪效果。结果表明,当网格总数为4323万个时,数值模拟精确度满足要求。受电弓空腔上游和空腔中部绝缘子是气动噪声的主要来源。在射流降噪前后,空腔内部气动噪声均为宽频带噪声,主要能量集中在0~4500 Hz。对250 km·h^(-1)行驶速度下的空腔进行主动射流降噪,距列车25 m远处的垂向监测点声压级最小值为81.65 dB,比降噪前降低了2.64 dB。

基于复合多尺度排列熵的轨枕状态诊断方法

为了实现对道床不同情况的结构板结下的轨枕状态的诊断,提出一种基于复合多尺度排列熵(Composite Multi-scale Permutation Entropy,CMPE)的轨枕状态诊断方法。根据车轨耦合动力学原理建立车轨耦合垂向振动模型,用于仿真获取轨枕振动响应;利用CMPE算法表征轨枕振动响应中所包含的信息,构建轨枕振动响应识别特征集;并将其作为支持向量机的输入,对轨枕的振动响应进行分类,实现对轨枕状态的诊断。最终结果表明,该方法对轨枕状态识别准确率能达到90%以上,误检率很低,充分证明了方法的有效性和稳定性。

基于VMD和BP神经网络的轨道病害诊断方法

针对从非线性、非稳态的轨枕振动信号中提取病害特征困难的问题,文中提出一种基于变分模态分解和多尺度排列熵的轨道病害特征提取方法,并采用BP神经网络病害诊断模型进行病害识别。利用变分模态分解方法将采集到的振动加速度信号进行分解,得到若干个本征模态分量。计算这些本征模态分量的多尺度排列熵值,将其作为轨道病害的高维特征向量,以实现对轨枕振动信号的降噪和病害特征的提取。通过建立BP神经网络病害诊断模型,将高维特征向量输入到BP网络中进行训练、拟合、验证,并与经验模态分解和BP神经网络结合的方法对比。分析结果表明,文中所提方法识别准确率更高,能够有效地进行病害诊断。

一种新型悬浮磁体结构的双自由度轨道车辆轴箱振动能量采集器

针对地铁车辆轴温实时监测系统自供能的问题,文中提出了一种新型悬浮磁体结构的双自由度轨道车辆轴箱振动能量采集器,以便将车辆轴箱工作环境中存在的振动能转换为电能。基于机械集总系统模型和机电耦合模型,通过多物理场耦合构建了双自由度振动能量采集器有限元模型。加入内圈辐射充磁磁体,设计了新型悬浮磁体结构,并研究了在简谐激励下振动能量采集器的输出特性。与铜块-永磁体复合式悬浮磁体结构相比,该结构输出性能提高了165%,俘能系统峰值输出电流为63.0 mA,峰值功率为13.22 mW。文中研究内容为提升磁悬浮式振动能量采集器的响应特性和输出性能提供了理论支撑。

基于密度聚类算法的轨道结构故障诊断研究

根据具有噪声的基于密度聚类(DBSCAN)算法提出一种轨道结构故障诊断方法.首先,以轨道结构第99号轨枕振动信号为例,基于信号稀疏表示,实现降低原始信号冗余度;接着,对轨枕振动信号进行特征指标提取,构造出偏斜度等9类特征指标;然后,通过多次仿真计算不同工况下k-距离图,选取合适的邻域半径(ε)和最小核心点数(min Pts),研究轨枕振动信号在不同特征指标下的数据演变规律;最后,根据聚类评价指标描述不同特征指标间的离散程度.算例表明,该方法可识别不同工况下轨枕故障模式,为轨道结构故障诊断智能化、无损化提供理论依据.

基于改进粒子群算法的电磁式振动能量采集器参数辨识

本文提出一种单自由度电磁振动能量采集器的参数辨识方法-改进粒子群算法。该方法在粒子群算法的基础上,通过改变惯性权重策略,能够达到平衡全局搜索和局部搜索的性能,从而精确地得到全局最优解。利用经典的杜芬非线性系统作为电磁式振动能量采集器参数辨识的例子进行仿真。通过龙格库塔法计算得到算例在简谐振动激励下的时间历程响应,运用上述提出的参数辨识方法,成功辨识出系统的电磁耦合系数、等效电感系数、刚度系数以及阻尼系数,结果显示辨识结果与准确结果有良好的一致性,表明改进的粒子群算法能有效地辨识非线性电磁式振动能量采集器的系统参数;同时与其它智能算法对比,该算法拥有较高的辨识精度。