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Exci.zip_Simulink轨道平顺激励与时域函数轨道不平顺分析

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简介:
本研究利用Simulink平台和自编的Exci.zip程序对轨道不平顺进行仿真与分析,重点探讨了时域内轨道平顺性的影响因素及其量化方法。 该函数exci()在MATLAB中编写完成,其功能是将频域的轨道不平顺转换为时域的轨道不平顺激励,在仿真过程中可以作为Simulink模型的输入源使用。

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  • Exci.zip_Simulink
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    本研究利用Simulink平台和自编的Exci.zip程序对轨道不平顺进行仿真与分析,重点探讨了时域内轨道平顺性的影响因素及其量化方法。 该函数exci()在MATLAB中编写完成,其功能是将频域的轨道不平顺转换为时域的轨道不平顺激励,在仿真过程中可以作为Simulink模型的输入源使用。
  • MATLAB谱程序__
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    本程序用于铁路工程中轨道不平顺性的频谱分析,采用MATLAB编写,能够有效评估轨道系统的平稳性和乘客舒适度。 利用MATLAB编写了计算轨道谱密度的程序,包含了多种不同的计算方法。
  • TQI.rar_TQI值质量指
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    本资料探讨了TQI(轨道质量指数)与其构成的各项轨道不平顺参数之间的关系,旨在评估铁路线路的质量状态。 通过轨道不平顺值计算标准偏差,并据此求得轨道质量指数。
  • Leve6track_spectrum_rar_railway__六级谱_美国谱_
    优质
    本资源提供LevE6轨检车专用的六级谱及美国谱,用于评估铁路轨道的不平顺程度,帮助工程师及时发现并修复轨道问题。 在铁路运输领域,轨道不平顺是一个至关重要的问题,它直接影响列车运行的安全性、舒适性和效率。“Leve6trackspectrum.rar”这个压缩包文件似乎包含了一种专门针对铁路不平顺度分析的方法,即“六级谱”或“不平顺美国谱”。这种谱分析方法源于美国,用于量化评估轨道的不平顺程度,对于铁路维护和工程设计具有指导意义。 轨道不平顺是指轨道在垂直、水平和扭曲方向上的几何形状偏差,可能导致列车振动加剧,影响乘客体验,甚至导致车辆损坏或事故。六级谱是一种将轨道不平顺划分为六个等级的评价体系,每级代表不同的不平顺程度,通常包括轻微、中等、严重等分类。这种分级方法有助于铁路管理者识别问题区域并采取相应的维修措施。 “轨道不平顺美国谱”可能是一种基于统计和频谱分析的评估工具。频谱分析能够揭示不平顺在不同频率下的分布情况,帮助工程师理解振动的主要来源和特征。通过分析不同频率下的能量分布,可以确定哪些频率的不平顺对列车性能影响最大,从而指导改善轨道条件。 “Leve6trackspectrum”文件中可能包含了具体的轨道测量数据、频谱分析结果以及对应于六级谱的不平顺评估。这些数据可能以图形或表格的形式呈现,以便于研究人员和工程师直观地理解和分析。讨论这部分内容时,可以深入探讨如何解读这些图表,如何根据分析结果制定改善策略,以及如何利用这些信息优化轨道维护计划。 此外,对于铁路工程技术人员来说,了解不平顺的成因也是必要的。这可能包括路基沉降、轨枕变形、钢轨疲劳等因素。在实际应用中,可以通过改进施工工艺、采用更优质的材料或调整维护频率来减少不平顺现象。 “Leve6trackspectrum.rar”提供的资料对于理解铁路轨道不平顺的评估和管理具有很高的价值。通过深入学习和应用这些知识,不仅可以提高铁路系统的安全性和效率,还可以提升乘客的乘车体验。对于参与铁路建设和维护的专业人员而言,掌握这种谱分析方法是提升工作能力的重要途径。
  • 的模拟DFT变换
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    本研究聚焦于铁路轨道不平顺现象,通过建立精确模型进行仿真,并采用离散傅里叶变换(DFT)技术深入解析其频谱特性,旨在为轨道维护提供科学依据。 通过三角分解生成轨道不平顺,并利用离散傅里叶变换将得到的空间不平顺的功率谱密度函数与目标函数进行对比。
  • AAR6_谱_美国六级谱_matlab_AAR6_
    优质
    AAR6轨道谱是一款基于Matlab开发的美国铁路六级不平顺谱工具箱,适用于铁路工程中的车辆动力学分析与仿真。 使用Matlab算法生成美国六级轨道谱,并获取轨道不平顺激励。
  • 铁路预测(仅代码)
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    本项目专注于开发用于分析和预测铁路轨道平顺性的算法及模型。通过处理大量轨道数据,优化列车运行的安全性和舒适度。项目主要成果为一套高效的代码系统。 铁路轨道是铁行车的重要基础设施,构成了铁路线路的关键部分。随着经济与交通运输行业的进步,我国的铁路运输正快速向高速和重载方向发展。这种发展趋势导致了轨道结构所承受的压力不断增加,包括来自列车荷载、运行速度带来的冲击力以及车辆振动等多方面的影响。这些因素不仅加速了铁路轨道设备的老化损坏,还引发了轨道不平顺的问题,严重影响乘客的舒适度及设备使用寿命,并带来了严重的安全隐患。 为此,可以利用Python分析给定的动检数据来计算滑动轨道质量指数。通过高低不平顺标准差这一关键指标构建时间序列预测模型,以预测未来一年内高低不平顺的趋势变化。