Dynamic characteristics of electromechanical coupling of body-suspended drive system for high-speed trains under wheel polygonal wear
Notice bibliographique
Résumé
Wheel polygonal wear can trigger intense wheel–rail interactions in railway vehicles, posing a significant threat to traffic safety. However, the mechanism and interaction of the influence of wheel polygonal wear on the electromechanical coupling characteristics of high-speed trains remain unclear. Therefore, this paper proposes a joint simulation modelling method that takes into account the integration of the electrical subsystem with the complete mechanical subsystem. A comprehensive analysis is conducted on the dynamic response of the high-speed train’s body-suspended drive system under a wide range of frequency excitations arising from harmonic torque, gear meshing, and wheel polygon wear. The results indicate that the electrical system generates a substantial amount of harmonic frequency components, resulting in a significant increase in the vibration of the train. The wheel polygon wear causes a broadening of the low-frequency resonance band, revealing a relatively prominent observation interval for the dynamic characteristics. Concurrently, it is discovered that the 23rd-order wheel polygon wear excites the system’s resonance frequency, and as the wavelength of the wheel polygon increases, the acceleration vibrations intensify progressively. Research reveals first the interaction of electrical system and mechanical system under wheel polygon wear, especially in the resonance gain characteristics under polygons and harmonic torques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».