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Enregistrement W3028834637 · doi:10.1115/1.4047337

Nonsmooth Dynamics of a Gear–Wheelset System of Railway Vehicles Under Traction/Braking Conditions

2020· article· en· W3028834637 sur OpenAlexaff
Jinhai Wang, Jianwei Yang, Yue Zhao, Yongliang Bai, Yuping He

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational and Nonlinear Dynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTraction (geology)Threshold brakingTorqueNonlinear systemEngineeringVehicle dynamicsAutomotive engineeringControl theory (sociology)StiffnessTraction control systemSlip (aerodynamics)Structural engineeringComputer scienceBrakeMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gear–wheelset system is a crucial substructure in railway vehicles which affects the operation safety and system reliability, especially in the process of traction and braking conditions. Unlike the general gear transmission system, the gear–wheelset system of railway vehicles operates under an environment with several nonsmooth factors; therefore, it is necessary to analyze the nonsmooth dynamics of the gear–wheelset system for understanding dynamic characteristics better. Herein, a planar dynamic model of the gear–wheelset system of railway vehicles considering motor-driving torque, braking torque, wheel–rail nonlinear interaction forces, nonlinear meshing damping, and piecewise continuous time-varying meshing stiffness is proposed. Then, the proposed model is validated by a simpack model using wheelset's longitudinal velocity. Subsequently, two numerical simulations were performed to reveal the nonsmooth dynamic characteristics under traction and braking conditions. The simulation results indicate that the dynamic stationary point exists in nonsmooth dynamics under traction and braking conditions, which is a critical boundary for transiting any state to a dynamic equilibrium. Besides, the results exhibit the inseparable relationship between time-frequency dynamic characteristics, slip velocity, and wheel–rail nonlinear interaction forces. The effects of harmonic torque under traction conditions and compound braking behavior under braking conditions significantly affect these dynamic characteristics. Additionally, sufficient driving torque can increase the proportion of forward contact and improve the smoothness of the rotation, and the intermittent gear contact phenomenon occurs alternately and frequently in the traction condition. Conversely, only reverse contact occurs in the braking condition.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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