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Enregistrement W165070648

Analysis of a Three-Dimensional Railway Vehicle-Track System and Development of a Smart Wheelset

2012· dissertation· en· W165070648 sur OpenAlexfundno aff
Md. Rajib Ul Alam Uzzal

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésDeflection (physics)Moving loadStructural engineeringBending momentStiffnessBending stiffnessEngineeringTrack (disk drive)Shear forceBeam (structure)Timoshenko beam theoryStructural loadFinite element methodMechanical engineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheel flats are the sources of high magnitude impact forces at the wheel-rail interface, which can induce high levels of local stresses leading to fatigue damage, and failure of various vehicle and track components. With demands for increased load and speed, the issue of wheel flats and a strategy for effective maintenance and in-time replacement of defective wheels has become an important concern for heavy haul operators. A comprehensive coupled vehicle-track model is thus required in order to predict the impact forces and the resulting component stresses in the presence of wheel flats. \nThis study presents the dynamic response of an Euler- Bernoulli beam supported on two-parameter Pasternak foundation subjected to moving load as well as moving mass. Dynamic responses of the beam in terms of normalized deflection and bending moment have been investigated for different velocity ratios under moving load and moving mass conditions. The effect of moving load velocity on dynamic deflection and bending moment responses of the beam have been investigated. The effect of foundation parameters such as, stiffness and shear modulus on dynamic deflection and bending moment responses have also been investigated for both moving load and moving mass at constant speeds. \nThis dissertation research concerns about modeling of a three-dimensional railway vehicle- track model that can accurately predict the wheel-rail interactions in the presence of wheel defects. This study presents a three-dimensional track system model using two Timoshenko beams supported on discrete elastic supports, where the sleepers are considered as rigid masses, and the rail pad and ballast as spring-damper elements. The vehicle system is modeled as a three-dimensional 17- DOF lumped mass model comprising a full car body, two bogies and four wheelsets. The railway track is modeled as a pair of three-dimensional flexible beams that considers two parallel Timoshenko beams periodically supported by lumped masses representing the sleepers. \nThe wheel-rail contact is modeled using nonlinear Hertzian contact theory. The developed model is validated with the existing measured data and analytical solutions available in literature. The nonlinear model is then employed to investigate the wheel-rail impact forces that arise in the wheel-rail interface due to the presence of single as well as multiple wheel flats. \nThe effects of single and multiple wheel flats on the responses of vehicle and track components in terms of displacements and acceleration responses are investigated for both defective wheel and the flat-free wheel. The characteristics of the bounce, pitch and roll motions of the bogie due to a single wheel flat are also investigated. The study shows that nonlinear railpad and ballast model gives better prediction of the wheel-rail impact force than that of the linear model when compared with the experimental data. The results clearly show that presence of wheel flat within the same wheelset has significant effect on the impact force, displacement and acceleration responses of that wheelset. \nThis study further presents the modeling of a MEMS based accelerometer in order to detect the presence of a wheel flat in the railway vehicle. The proposed accelerometer can survive in a dynamic shock environment with acceleration up to ±150g. Simulations of the accelerometer are performed under various operating conditions in order to determine the optimum configuration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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