胎面花纹设计对轮胎噪声的影响

对光面轮胎雕刻花纹,研究胎面花纹设计,包括花纹纵沟宽度和深度、花纹块宽度及纵沟倒角设计对轮胎噪声的影响。轮胎转鼓噪声测试结果表明:轮胎的纵向花纹设计对轮胎噪声有一定影响,通过优化纵向花纹块宽度和花纹沟宽度设计可以降低轮胎噪声。

汽车轮胎花纹深度检验台校准方法的探讨

汽车轮胎花纹深度检验台已逐步替代传统的汽车轮胎花纹深度尺,被广泛用于汽车安全技术检验中。它可同时测量轮胎花纹深度、同轴轮距和轮胎宽度等,节省了测量时间,降低了人为测量误差。本文根据其工作原理,提出了对轮胎花纹深度、同轴轮距和轮胎宽度的校准方法,为在检验检测行业的使用提供了参考。

LMD车轮外形的直径旋修量影响因素及对应措施研究

车轮直径旋修量由单次旋修的车轮旋修量,轮辋旋修次数决定。单次旋修量由旋修方法,旋修时的目标外形决定,而旋修次数由车轮轮踏面的磨耗规律及旋修周期决定。通过理论分析和旋修验证,分析了CRH1型动车组系列LMD系列薄轮缘外形的单次直径旋修量偏大原因;统计分析了东南沿海26列CRH1型动车组轮缘踏面磨耗规律,以及旋修过程的轮径差、径跳、直径旋修量,轮径差等参数,在此基础之上预测了不同旋修方法的车轮使用寿命。研究结果显示:LMD系统薄轮缘外形是造成直径旋修量偏大的原因之一;依据既有车轮磨耗规律和旋修方法,CRH1型动车组车轮使用寿命均在3.3×106 km以上;通过计算,车轮寿命最大旋修方法为:高级修时车轮恢复为轮缘厚度为30mm的薄轮缘外形;其他服役过程旋修时,车轮外形恢复为与磨耗后轮缘厚度最近的薄轮缘外形,但最小轮缘厚不能小于为28mm。

CCD测宽调速系统在轮胎挤出生产线中的应用

介绍电荷耦合器件(CCD)测宽调速系统在轮胎挤出生产线中的应用。在胎面挤出工艺中,合理调整CCD测宽调速系统的测量控制参数,可保证胎面宽度波动在规定范围内;与未采用CCD测宽调速系统相比,采用CCD测宽调速系统生产的胎面平均质量更接近规定质量,偏倚系数较小,过程能力指数较大,但变差略有增大。在挤出生产线上安装CCD测宽调速系统,可以减小半成品质量差异,提高挤出工艺的稳定性和加工能力,降低劳动强度。

胎面(侧)联动线宽度测量及速度调节系统

胎面(侧)联动线宽度测量及速度调节系统是利用CCD智能测宽仪对挤出胎面(侧)的宽度进行测量,同时与胎面(侧)标准宽度进行比较,通过改变收缩辊道电机速度,对联动线牵引速度进行调整,以保证胎面(侧)宽度满足工艺要求。

胎面缠绕机胶条宽度检测和控制方法的改进

介绍胎面缠绕机胶条宽度检测和控制方法的改进。改进前采用红外传感器与反光板配合检测胶条宽度,数据采集精度低,闭环控制实时性差;改进后采用视觉传感器(内嵌集成控制芯片)进行图像采集,直接采集和传输控制位置的胶条宽度,自动进行图像处理,数据采集精度高,闭环控制实时性好,胎面缠绕效果显著提高。

利用“WA”花纹的车胎印痕推定轮胎规格

对于“WA”花纹的车胎印痕,根据其花纹的结构可以进一步推定轮胎的规格,这对于确定犯罪嫌疑车辆有着非常重要的意义.本文从胎面“WA”花纹的排布规律入手,结合外界条件的变化对花纹的影响,阐述了这种推定的可行性.

单向门式启闭机弧形轨道运行新设计

针对善泥坡水电站单向门式启闭机大车运行机构原设计方案存在的铰接装置维护及保养比较繁琐、车轮易啃轨等问题,提出了新的设计方案:门机运行于整段弧形轨道时采用新的结构设计代替铰接装置,取消冗余的导向轮,车轮踏面宽取标准车轮宽与脱轨尺寸之和。有限元计算表明,门架主梁及门腿的强度和刚度满足要求。门机设备投入使用后,整机运行情况良好。

穿鞋足迹序列的足迹能量图组表达与识别

目的现有的足迹研究主要针对赤足和穿袜足迹,取得了较高的识别精度,但需要进行脱鞋配合;而单枚穿鞋足迹由于受到鞋底花纹的影响,识别精度低,主要用于检索。由于穿鞋足迹序列不仅包含人足的结构特征还包含人行走的运动特征,将其用于人身识别会比基于单枚穿鞋足迹的识别精度高。基于此,本文对基于穿鞋足迹序列的身份识别方法进行了研究,提出了穿鞋足迹序列的足迹能量图组表达与识别算法。方法构建反映人足结构和走路行为特性的足迹能量图组来表达足迹序列,从而进行身份识别。足迹能量图组由步态能量图、步幅能量图和步宽能量图构成。步态能量图反映的是足底各个部位与承痕体相互作用形成的效果以及脚的解剖结构特征;步幅能量图和步宽能量图反映的是行走过程中双脚的空间搭配关系以及运动特征,体现人的行为信息。足迹序列之间的匹配得分由各能量图之间的相似度加权计算,其中加权系数采用铰链损失函数训练而得,各能量图之间的相似度采用归一化互相关函数计算而得。将匹配得分最高的足迹序列对应的标签作为最终的识别结果。结果根据采集方式、鞋的新旧程度和鞋底花纹种类构建了3个数据集,分别为采用光学成像仪采集的穿日常鞋的穿鞋足迹序列数据集MUSSRO-SR、采用光学成像仪采集的穿同花纹新鞋的穿鞋足迹序列数据集MUSSRO-SS和采用墨拓扫描方式采集的穿新鞋的穿鞋足迹序列数据集MUSSRS-SS。分别在上述3个数据集上进行了识别模式和验证模式实验,识别率分别达到100%、97.65%和83%,等错误率分别为0.36%、1.17%和6.99%。结论在3种类型不同的数据集上的实验结果表明,本文提出的足迹能量图组能够实现对穿鞋足迹序列的有效表达,并实际验证了基于穿鞋足迹序列的身份识别的可行性。