轨道车辆车门动能测试需加装相应的传感器,由于轨道车辆车门产品的空间限制,难以加装体积较大的传感器,使得运营现场轨道车辆车门动能测试难度较大.将视觉检测技术运用至轨道车辆车门运动测量方案中,结合Matlab和Python开发一个适用于轨道车辆车门运动测量的视觉检测系统.该系统通过视频信息图像化获得某个测试点的像素位移,通过像素位移与实际位移的转换关系得到某个测试点的实际位移,并以此形成车门位移-时间曲线、速度-时间曲线、动能-时间曲线,为轨道车辆车门运动特性的研究提供验证参考.
齿槽转矩是电机转矩的波动值,会导致电机的振动与噪声,在电机定子上开辅助凹槽可以有效抑制齿槽转矩,辅助槽的几何参数会影响辅助槽抑制齿槽转矩的效果,需要科学地选取辅助槽的各项参数.以某型12槽5对极内置式永磁同步电机为研究对象,首先采用能量法解析齿槽转矩,利用解析计算配合有限元的方法确定辅助槽个数;然后选取辅助槽槽宽、槽深、槽间距作为待优化参数,采用拉丁超立方抽样方法进行抽样,运用MagNet电磁仿真软件对抽样得到的120个样本点进行仿真,仿真结果用于Kriging模型的搭建,以该模型为基础采用Surrogate算法对辅助槽几何参数进行寻优.结果表明,基于本文方法得到的辅助槽方案削弱了永磁同步电机85.21％的齿槽转矩,反电动势正弦性增加谐波含量下降,电机性能明显改善.
为了保证电压源型变换器在非对称电网下正常工作,其电流控制中需包含正序电流控制和负序电流控制.在建立电压源型变换器阻抗模型的基础上,研究并对比基于延时的正负序分解法和基于二阶广义积分器的正负序分解法对电压源变换器谐波稳定性的影响.研究结果表明,与基于二阶广义积分器的正负序分解法相比,基于延时的正负序分解法将引入更高的不稳定性风险.时域仿真结果验证了本文理论分析的正确性.
当FDM-3D打印在模型细节特征较多、外轮廓曲率变化较大时,阶梯误差明显且无法有效保留细节特征.以列表排序法去除STL模型冗余数据并重新建立其三角面片拓扑关系,并提出一种基于FDM技术的自适应分层算法.该算法将3D打印自适应层厚计算问题分解为弱化阶梯效应与保留细节特征两部分,将阶梯误差分别描述为体积误差与尖端高度,模型特征以点、线、面的形式分别计算,得出4个自适应层厚分量并加权结合,以防止特征遗漏为目的,确定下一个分层扫描面高度.与常规等厚分层算法相比,该算法试验模型成型时间缩短30％、分层数减少27％、体积误差缩小34％,且表面质量更佳,在保证3D打印成型质量的前提下,能够最大程度地减少分层数.
为确保城际车塞拉门板框架最大应力值小于铝型材屈服强度且最小安全系数大于规定值及门扇最大变形量小于胶条极限压缩量,提高城际车塞拉门密封性能、增加门板强度及刚度,基于门扇应变、质量、门板框架应力函数构造适应度函数,通过粒子群算法多次迭代得到各档体关键部位最优尺寸.对优化后的门扇进行有限元仿真并以型式试验加以验证.验证结果表明本文方法满足设计要求,具有可行性.
