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公开(公告)号：CN104732025A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510130524.7
申请日：2015-03-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种高速列车轮对的建模方法，涉及高速列车的数字化设计与制造技术领域。模型的信息集成和管理对缩短响应市场时间、提高设计效率是企业希望解决的问题。通过对所述各元参数的分析和提取，构建高速列车轮对的各元参数设计模型；利用矢量阵列对高速列车轮对的各元参数设计模型进行描述，包括以下四个步骤：各元参数初始化、各元参数数组序列化、关系元参数转化为关系矩阵、环状多边形矢量阵列描述：结合高速列车轮对的各元参数设计模型的矢量化和阵列化描述，采用环状多边形数据结构构造高速列车轮对的矢量阵列；层级对象之间通过关系元参数将各个环状多边形矢量阵列形成高速列车轮对的矢量阵列描述。主要用于高速列车设计的建模。
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公开(公告)号：CN117610164A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311672172.9
申请日：2023-12-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/16 , G06F111/20 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本申请公开了一种基于MBSE的地铁转向架定制设计方法，涉及高速列车产品设计技术领域，包括获取目标客户的目标需求；根据目标需求构建第一目标产品族模型，第一目标产品族模型包括第一功能域、第一物理域和第一配置规则；根据第一配置规则求解第一目标产品族模型得到目标产品族架构，目标产品族架构包括符合目标需求的功能模块和物理模块；根据目标产品族架构构建第二目标产品族模型，第二目标产品族模型包括第二功能域、第二物理域、第二实例域和第二配置规则；根据第二配置规则求解第二目标产品族模型得到目标产品族对象，实现根据模块间关联关系和设计数据间关联关系求解得到目标产品族对象，提高设计数据一致性。
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公开(公告)号：CN116842774A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310419876.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种复杂定制产品用多域多层次协同仿真及寿命预测方法，所述方法包括如下步骤S1、建立定制产品有限元模型；S2、导入模型进行系统动力学仿真，用于后续进行模型评价；S3、导入模型进行模态分析，获得模态结果相关文件；S4、将模态结果导入动力学部分，建立定制产品的刚柔耦合模型并分析，结合系统动力学仿真结果得出定制产品模型的性能评价以及后续寿命预测采用的时间‑载荷历程；S5、导入模型并建立流体区域进行流场分析；S6、获取流体分析结果并结合定制产品有限元模型，计算得到流体压力作为定制产品在流固耦合中其表面的边界条件；S7、加载流固耦合边界条件导入LiToSim进行流固耦合分析；S8、导入模态分析文件进行声学仿真。
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公开(公告)号：CN111260125A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010032787.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道车辆部件的温度异常检测方法。根据行车安全的需要，确定一个或多个部件作为温度异常的待检测对象。构建轻量级梯度提升机模型，确立车辆各项行车参数对于单个待检测对象温度预测的重要性；基于温升滞后速度的特性，确定预测温度所需要的特征的输入时间步长；结合待检测部件的空间位置分布与皮尔逊系数分析同车部件相互关系，基于同类待检测部件概念，对多个待检测对象的温度同时进行预测；构建预测模型，用卷积网络对时序信号进行预测，得到真实温度与预测温度的残差值；将得到的残差值按照同类部件概念在二维空间进行描绘，使用孤立森林方法对残差进行异常检测，对轨道车辆行车过程中的部件温度异常提前预警。
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公开(公告)号：CN111207938A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010033722.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种铁道车辆故障检测方法。根据行车安全的需要，确定一个或多个部件作为监测异常的待检测对象。构建轻量级梯度提升机模型，确立车辆各项行车参数对于单个待检测对象温度或形变量预测的重要性；确定预测变量所需要的特征的输入时间步长；结合待检测部件的空间位置分布与皮尔逊系数分析同车部件相互关系，基于同类待检测部件概念，对多个待检测对象的变量同时进行预测；构建预测模型，用卷积网络对时序信号进行预测，得到真实值与预测值的残差值；将得到的残差值按照同类部件概念在二维空间进行描绘，使用孤立森林方法对残差进行异常检测，对轨道车辆行车过程中监测到的部件异常提前预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110348084A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910561333.4
申请日：2019-06-26
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种面向多主体客户的地铁车辆技术指标动态权重获取系统及方法，系统包括乘客需求处理模块、配置设计需求词库、运营商需求获取模块、历史设计数据库、运营商需求权重计算模块和质量屋计算模块；首先基于网络评论挖掘得到的地铁乘客动态需求和权重，剔除不合理或不经济的需求项；再根据地铁车辆配置设计需求词库和用户需求书进行信息抽取，得到运营商需求；然后根据历史订单数据构建效用函数并求解，得到运营商需求的动态权重；最后基于质量屋，将运营商需求的动态权重转化为技术指标的权重。本发明避免了传统地铁车辆设计中忽视乘客需求的情况；同时有效解决了传统地铁车辆设计中技术指标权重计算过程繁琐复杂的问题。
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公开(公告)号：CN110347828A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910561357.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种地铁乘客需求动态获取方法及其获取系统，包括以下步骤：步骤1：构建需求词库，从社交网络平台获取用户发文数据；步骤2：对获取的数据进行预处理；步骤3：采用支撑向量机分类器过滤与地铁乘客需求不相关的文本；步骤4：进行相关性聚类；步骤5：对每一聚类簇，给定标签作为需求项，并计算需求项的重要度；步骤6：将需求项首先判断其是否已存在于需求词库，若是则退出，若否则判断其重要度和相对传播持久度是否同时满足预设阈值，若满足则发现了新需求项，并将其加入到需求词库，若不满足则退出；本发明可处理大量的用户发文，提高了用户需求获取效率，主观性低；能实时从海量用户发文中，获取需求偏好和潜在的用户需求。
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公开(公告)号：CN108279643A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810081803.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开一种基于测量点与自适应差分进化算法的工件姿态调整方法，包括初始匹配与精确匹配两步；首先，在理论工件曲面与实际曲面上分别选取参考点建立对应的局部坐标系，通过局部坐标系的粗对齐来实现初始匹配；在精确匹配中，通过初始匹配后的点集建立了基于最小二乘距离的目标函数，利用自适应差分进化算法搜索使目标函数值最小的最优解，从而获得最佳精确匹配矩阵；经上述两步，可求得最终的空间变换矩阵，并结合机床结构计算出对应机床的调整量，通过调整机床实现工件姿态的调整，保证工件精确定位与余量的均布。本发明实现了ISO五轴数控机床加工测试件的姿态调整与精确定位，验证了该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN105138556A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510433534.8
申请日：2015-07-22
Applicant: 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2428 , G06F16/2379
Abstract: 本发明公开了一种高速列车结构树更新方法，包括：展示高速列车结构树的定义界面，所述高速列车结构树中包括层级数据及拓扑数据，所述层级数据包括高速列车结构的层级信息，所述拓扑数据包括高速列车结构的结构信息以及所述结构信息之间的关联信息；接收用户在所述定义界面输入的对所述层级信息的第一更新信息，根据所述第一更新信息更新所述层级信息；接收用户在所述定义界面输入的对所述结构信息的第二更新信息，根据所述第二更新信息更新所述结构信息。本发明还公开了一种高速列车结构树更新装置。
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公开(公告)号：CN104898414A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510145441.5
申请日：2015-03-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种高速列车动力学性能设计关键参数识别方法，涉及高速列车在动力学仿真设计分析领域，它能有效地利用单输出LM神经网络代理模型，将高速列车整机设计融入到多学科全局仿真设计中。包括以下步骤：首先利用高速列车多刚体动力学物理模型和仿真模型，确定高速列车动力学性能输入输出设计空间，并且利用专家领域知识，提取高速列车动力学性能设计参数和响应指标来缩减设计空间；其次,采用LM算法对神经网络的权值和阈值进行调整，以提高单输出神经网络的收敛速度和收敛精度，按照神经网络中输入参数相对于输出值的灵敏度公式，计算出灵敏度；最后,进行高速列车设计参数的灵敏度分析和关键参数识别。主要用于高速列车动力学分析和设计。
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