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公开(公告)号:CN114701532A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210368999.X
申请日:2022-04-08
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B61F5/38
Abstract: 本发明公开了一种适用于列车转向架的多连杆转向机构,包括转向架和设置于转向架上的前轮和后轮,还包括控制器、驱动电机和两个多连杆结构,两个多连杆结构分别布置于转向架两侧,多连杆结构分别与前轮和后轮的轮轴连接,驱动电机与多连杆结构连接,控制器与驱动电机连接。本发明降低了对关键部件的加工精度要求,提高了系统容错率,提高轨道车辆的曲线通过性和行驶稳定性,减少对轨道的冲击,延长轮轨使用寿命,有广阔的应用前景和使用价值,值得推广使用。
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公开(公告)号:CN114701533A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210369767.6
申请日:2022-04-08
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B61F5/38
Abstract: 本发明公开了一种应用于多连杆式主动径向转向架的转向误差校准控制方法,包括以下过程:当列车开始驶入转弯轨道时,中央控制器给伺服电推杆发出转向指令,使伺服电推杆驱动多连杆传动机构动作,带动轮对以两轮对中线和轨道圆心为径向转向中心发生偏转,中央控制器通过轴箱位移传感器实时采集轮对的实际偏转角度,并根据实际偏转角度和预期偏转角度的偏差进行实时补偿调整。本发明在大幅降低转向架改造成本的同时有效减少轮轨的磨耗,降低轮对的磨损,提高主动转向的精度与实时性,同时保证列车运行的稳定性,保障主动径向转向架转向功能的精准性和可靠性。
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公开(公告)号:CN115146529B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202210661377.6
申请日:2022-06-13
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种汽车悬架弹簧冷抛丸强化残余应力预测方法。将多组训练样本依次输入至基于ABAQUS的冷抛丸仿真模型,运行仿真,提取得到每组训练样本对应的真实标签;构建BP神经网络训练模型,代入上述实验得到的训练样本及其对应真实标签,迭代训练得到训练后BP神经网络训练模型;将待预测的弹丸直径、抛丸速度、覆盖率输入至该神经网络模型,预测该输入参数下抛丸后实际材料残余应力和粗糙度。本发明的技术效果是:发挥了BP神经网络误差反向传播、调整网络模型不断接近最准确的数据特征的技术优越性,实现了冷抛丸强化工艺对残余应力的量化把握,大大提高了冷抛丸强化工艺的残余应力和粗糙度预测的准确度和效率,具有十分重要的应用价值。
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公开(公告)号:CN115146529A
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202210661377.6
申请日:2022-06-13
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种汽车悬架弹簧冷抛丸强化残余应力预测方法。将多组训练样本依次输入至基于ABAQUS的冷抛丸仿真模型,运行仿真,提取得到每组训练样本对应的真实标签;构建BP神经网络训练模型,代入上述实验得到的训练样本及其对应真实标签,迭代训练得到训练后BP神经网络训练模型;将待预测的弹丸直径、抛丸速度、覆盖率输入至该神经网络模型,预测该输入参数下抛丸后实际材料残余应力和粗糙度。本发明的技术效果是:发挥了BP神经网络误差反向传播、调整网络模型不断接近最准确的数据特征的技术优越性,实现了冷抛丸强化工艺对残余应力的量化把握,大大提高了冷抛丸强化工艺的残余应力和粗糙度预测的准确度和效率,具有十分重要的应用价值。
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