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公开(公告)号：CN117875146A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410075976.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F30/13 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种高速有砟铁路冰雪飞溅过程的建模分析计算装置。包括有砟道床离散元模块采用离散单元法构建有砟道床离散元仿真模型，模拟冰块与道砟颗粒之间的碰撞；轨道动力仿真模块采用多体动力学构建轨道动力仿真模型，模拟轨枕承受和传递的轨道动力荷载；高速列车‑有砟轨道流场分析模块采用流体力学构建立轨枕、钢轨、列车三维几何仿真模型，利用轨枕、钢轨、列车三维几何仿真模型基于滑移网格分析方法，模拟列车与轨道结构相互运动条件下产生的流场，完成高速列车‑有砟轨道冰雪飞溅耦合分析计算过程。本发明可还原有砟道床的散粒体特性，轨枕的连续介质特性以及高速列车‑有砟轨道气动环境的流场特性，为研究冰雪飞溅问题提供了理论参考。
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公开(公告)号：CN116383673A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310393235.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供了一种基于Seq2Seq模型与振噪数据融合的地铁钢轨波磨测量方法。该方法包括：基于地铁列车历史数据构建地板纵向加速度和列车速度对应的时间序列数据集；构建基于Seq2Seq模型的地铁列车里程匹配预测模型，利用时间序列数据集对地铁列车里程匹配预测模型进行训练，将待检测的地铁列车车内地板纵向加速度输入到训练好的地铁列车里程匹配预测模型中，得到待检测的地铁列车的运行速度；根据待检测的地铁列车车内振动及噪声数据计算得到钢轨波磨振噪综合指数，确定波磨对应的波长和幅值信息。本发明模型通过车体纵向加速度来精确预测地铁列车的速度及里程，使用车内地板垂向振动加速度和车内声压信号融合实现对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别。
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公开(公告)号：CN115935167A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211622240.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 肖宏 , 王阳 , 高亮 , 叶利宾 , 时光明 , 方树薇 , 肖燕 , 张智海 , 刘光鹏 , 金锋 , 刘秀波 , 迟义浩 , 王孝羽 , 马建军 , 彭华 , 杨冀超 , 李浩 , 贾秋红 , 姚明昕 , 王宏阁
IPC: G06F18/213 , G01H17/00 , E01B31/17 , G06F18/24 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统，属于基于深度学习与时间序列的轨道缺陷检测技术领域，获取待检测的地铁列车车内振动数据和车内噪声数据；利用预先训练好的检测模型，对获取的所述车内振动数据和车内噪声数据进行处理，得到地铁钢轨波磨状态，所述波磨状态包括波磨特征波长和波磨波深幅值。本发明可以实现同时对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别，而且可以布置在不同列车的车厢内，不影响车辆正常运行，具有便携、高效、准确、节省运营成本等优点，有利于促进地铁运营部门按“计划修”向“状态修”的转变，助力轨道交通绿色发展。
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公开(公告)号：CN115219596A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210840523.1
申请日：2022-07-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种测量捣固稳定作业后道床密实度的智能检测车。包括：凸台型车架、走行系统、脉冲信号发射器、信号接受器、升降系统、供电装置、波速测试分析仪、线路里程记录仪、数据记录存储器、控制器和道床状态实时显示系统。通过室内实验标定波速系数和主频系数，获得道床不同区域密实度与波速、最大主频之间的联系，并将标定曲线输入测量车辆。在此基础上，构建捣固、稳定作业前后道床横向阻力预测模型，实现有砟轨道捣固稳定作业后道床密实度和横向阻力的精准获取。本发明检测捣固稳定作业后道床密实度的智能测量装置摆脱了以往灌水法及灌胶法扰动道床，且检测精度和效率较低的局限性，可实现全线道床密实度的快速智能化检测及评估反馈。
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公开(公告)号：CN115214728B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210831136.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种检测捣固稳定作业后有砟轨道质量状态的智能稳定车。包括：稳定车本体、前稳定装置本体、后稳定装置本体和智能感知系统，智能感知系统包括轨枕位移测量系统、垂横向力记录仪、夜间照明系统、数据处理及轨道结构状态显示系统；在稳定车本体上设置摄像机、悬挂装置及防抖动装置；在稳定装置上设置垂直下压力和水平激振力记录仪；在稳定车车厢底板上设置平行光源、测量数据存储器和数据处理及轨道结构状态显示系统。该感知系统利用数字图像识别功能获取轨枕垂向和横向位移，通过垂横向力记录仪获得稳定装置施加给轨排的垂向力和水平力，实现了稳定车养护维修加智能化自检测的一体化工作模式，为有砟轨道高质量维修作业提供技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117265926A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311193983.0
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种适用于复杂线路条件的三枕智能捣固装置及控制系统，属于铁道工程铁路线路养护维修设备技术领域，通过在三枕捣固装置本体上设置轨枕空吊状态监测装置、镐掌有效夹持压力检测装置和捣镐夹持角度检测装置，实现了复杂线路隐蔽病害的准确评估和捣固作业过程中各捣镐力学状态的精确检测。结合设置在捣固车车厢本体的道床刚度预评估子系统、外部参数输入输出子系统、有效夹持力自调整子系统，构建了三枕智能化捣固作业控制系统，可实现轨枕空吊病害的快速修复和基于道床刚度特征和线路几何条件的捣固作业参数实时调整。能及时掌握复杂线路道床状态，科学合理的调整捣固作业参数，实现了复杂线路条件的智能化养修。
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公开(公告)号：CN113128102B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110321443.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种铁路道床道砟侵入物多尺度分析模型快速构建的方法，在指定细颗粒、道砟子模型区域，建立细颗粒、道砟子模型，设置周期边界将细颗粒模型导入道砟子模型。利用颗粒删除法生成了近似全空隙填充的细颗粒‑道砟子模型。借助子模型组合法将细颗粒‑道砟子模型组装成道砟箱模型，利用颗粒等质量替换法进行沙粒粒径敏感性分析，确定合理的细颗粒粒径模拟尺寸。借助邻近网格填充法、子模型组合法生成了不同细颗粒含量的道床离散元模型。利用3个球体构建不同圆度的不规则细颗粒模板，利用中心坐标颗粒替换法，生成含有不规则细颗粒的道床模型。本发明通过自编fish语言函数实现了三维空间含细颗粒的铁路道床快速建模和道砟空隙的快速填充。
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公开(公告)号：CN115965757A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211662405.2
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T17/10 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/62 , G01B11/24 , G01B9/023 , G03H1/00 , G03H1/02 , G03H1/04 , G03H1/22
Abstract: 本发明提供一种全息模拟不规则道砟颗粒的多面体单元构建方法及系统，属于铁路有砟轨道设计技术领域，通过全息摄像法的全息记录和波前再现获取了道砟颗粒三维影像，获得了道砟颗粒的三维几何体，实现了道砟颗粒三维轮廓的高保真还原，利用虚拟道砟颗粒三维投影平台及边缘检测算法提取了各个投影面内道砟颗粒的二维几何廓形，基于平行线法则选取或更新了用于构造各阶多边形的特征点，利用“平面重构‑空间融合”方法，通过空间几何体求交集的方式构建了各阶多面体单元；提出利用随机点序列概率法计算了各阶多面体单元体积，并通过体积相似率确定了用于离散元建模的多面体单元阶数，提高多面体单元的模拟精度，实现了形态各异道砟颗粒的精细化建模。
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公开(公告)号：CN112046555B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010827423.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种用于检测线路质量状态的智慧轨枕，通过在轨枕本体下设置第一压力感应装置，在轨枕本体中设置位于钢轨下的第二压力感应装置，以及轨枕本体上设置信号记录装置，实现轨枕全生命周期实时监测功能。该智慧轨枕采用自储备电能的钢轨机械能储电装置和太阳能储电装置，将太阳能及钢轨微小位移产生的机械能转化为电能，解决了轨枕监测时的供电问题；利用无线传输将轨枕状态信息传输到远程设备上，远程设备将轨枕动态信息数据进行处理，以动态二维码的形式传至轨枕接收装置，实现轨枕信息实时更新，有利于及时了解线路状况，及时调整养护维修计划；还实现运营列车充当线路警察的功能，通过无线传感技术及时获得线路质量状态，有利于列车安全运营。
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公开(公告)号：CN118277788A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410387093.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/088 , G01M17/10
Abstract: 本发明提供一种基于无监督学习的车轮不圆故障诊断方法及系统，属于机器视觉图像处理技术领域，获取待检测的列车车轮特征信号；利用预先训练好的检测模型对获取的待检测的列车车轮特征信号进行处理，得到车轮圆顺状态结果。本发明对采集到的特征信号，构建基于无监督学习的地铁车轮多边形检测方法，并将其部署到可以处理计算机程序的计算机设备上，使用基于轨旁响应的地铁车轮多边形监测装置采集到的特诊信号数据输入到所述计算机设备中得到车轮圆顺状态；实现同时对车轮多边形位置、阶次和幅值的精确识别，而且可以布置在不同轨道结构类型，不同轨道线路形式，不影响城市轨道交通日常运行，具有高效、准确、节省运营成本等优点。
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