CN102476556A - 用于调整轮径的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了用于调整轮径的方法与设备。所述方法包括：获取当前轮径分布向量；根据当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，确定当前轮径分布向量的可能磨损率；根据候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率；从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。利用本发明所提供的方案，可以通过改变轮径分布向量来优化列车未来的可能磨损率以及对列车维护时所需的磨销量。

Description

用于调整轮径的方法和设备

技术领域

本发明涉及列车数据处理领域，更具体地说，涉及用于调整列车的轮径的方法和设备。

背景技术

在高速列车系统中，车轮是保障安全性和舒适性的关键因素之一。高速铁路的运营者必须保持车轮处于良好的工作状态。容易理解，处于良好工作状态的车轮，除了每个车轮的轮径应该符合一定的轮径规范外，车轮之间的轮径差也应该符合一定的轮径差规范。例如，一种示例性轮径差规范规定了同一轮轴上的一对车轮之间的轮轴最大轮径差为0.2mm以外，还规定了同一转向架上的各个车轮之间的转向架最大轮径差为3mm。

在高速列车的运行过程中，车轮由于与铁轨的撞击等外界因素会发生磨损，使得轮径减小到轮径规范所规定的最小轮径以下，从而报废车轮。由于外界因素的复杂性，对不同车轮的损耗并不是完全相同的，这就可能导致虽然轮径尚未减小到轮径规范所规定的最小轮径以下，但是轮径差已经不再符合轮径差规范，从而也有可能报废车轮。

因此，在对列车进行维护时，需要对轮径进行调整，使其符合轮径差规范。现有的方法一般是对直径较大的车轮进行磨销，从而减少轮径较大的车轮与轮径较小的车轮之间的轮径差。图1(A)示出了调整前的轮径，图1(B)示出了调整后的轮径。在图1(A)和图1(B)中，正方形的点的纵坐标表示左轮的轮径，菱形的点的纵坐标表示右轮的轮径；横坐标相同的点对应于属于同一轮轴的左轮和右轮。可以看出，调整后同一轮轴的车轮之间的轮径差几乎为零，使得菱形的点几乎被正方形的点掩盖住了。还可以看出，所述调整将同一轮轴的一对车轮中轮径较大的那个车轮磨销至与所述一对车轮中轮径较小的那个车轮具有相同的轮径。在规定了转向架最大轮径差的情况下，还可能需要参照同一转向架的车轮的最小轮径，对其他的车轮进行磨销。

虽然磨销后的满足了最大轮径差的限制，但是由于缺乏整体考虑，可能会使得整个列车的轮径分布发生变化。图1(C)示出了左侧车轮在调整前轴的轮径比较。其中，菱形的点表示表示调整前的轮径，正方形的点表示调整后的轮径。可以看出，调整前后，圆形框内的点所表示的前后轮之间的分布发生了变化。这种变化一方面可能对车轮未来的工作状况造成不利的影响。

发明内容

本发明实施例提供了用于轮径调整的方法和设备。

根据本发明实施例的方法包括：获取当前轮径分布向量；计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定当前轮径分布向量的可能磨损率；计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率；以及从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。

根据本发明实施例的设备包括：获取装置，配置为获取当前轮径分布向量；第一可能磨损率确定装置，配置为计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定当前轮径分布向量的可能磨损率；第二可能磨损率确定装置，配置为计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率；以及选择装置，配置为从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。

根据本发明实施例提供的技术方案，可以在调整轮径时考虑到轮径分布向量对未来的可能磨损率的影响，从而优化轮径分布向量。

附图说明

图1(A)到图1(C)是列车轮径的分布图。

图2是根据本发明实施例的用于调整轮径的方法的流程图。

图3是根据本发明实施例的生成已知轮径分布向量簇的流程图。

图4是根据本发明实施例的计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标的方法。

图5是根据本发明实施例的计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标的方法。

图6是根据本发明实施例的用于调整轮径的设备的框图。

具体实施方式

参照图2，图2示出根据本发明实施例的调整轮径的方法的流程图。

步骤201，获取待维护列车的当前轮径分布向量。

通过对待维护列车的车轮的轮径进行测量，就可以得到当前轮径分布向量。一个轮径分布向量表示轮径沿列车纵向的分布。例如，假设列车有48对车轮，那么一个轮径分布向量就可以表示为：

D＝[d₁，d₂......d₄₇，d₄₈]

其中d_i表示第i个车轮的轮径。

本领域技术人员可以理解，待维护列车的左轮的当前轮径分布向量和右轮的当前轮径分布向量可能是不一样的。为了方便处理，可以选择左轮的当前轮径分布向量和右轮的当前轮径分布向量中的任意一个作为待维护列车的当前轮径分布向量。也可以对左轮的当前轮径分布向量和右轮的当前轮径分布向量进行合并后作为待维护列车的当前轮径分布向量。例如，如前所述，为了保证属于同一轮轴的左轮和右轮之间的轮径差小于轮轴最大轮径差，往往对较大轮径的车轮进行磨销。假设D_L为左轮的当前轮径分布向量，而D_R为右轮的当前轮径分布向量，那么待维护列车的当前轮径分布向量D_L&R可以是：

D_L&R＝[min(d_L1，d_R1)，min(d_L2，d_R2)......min(d_L47，d_R47)，min(d_L48，d_R48)]

其中min表示对括号中的量取最小值。

本领域技术人员还可以设计出其他各种方法，来从左轮的当前轮径分布向量和右轮的当前轮径分布向量得到待维护列车的当前轮径分布向量。

当然，也可以将左轮的当前轮径分布向量和右轮的当前轮径分布向量作为两个当前轮径分布向量进行处理。

步骤202，根据当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，确定当前轮径分布向量的可能磨损率。

已知轮径分布向量簇由本次维护之前的历次维护所记录的轮径分布向量得到的。可以在前次维护结束的时候测量并记录下列车的轮径分布向量，然后在下次维护时记录下实际磨损率，这样就可以得到一个已知轮径分布向量与实际磨损率之间的对应关系。磨损率可以用轮径减少的毫米数来表示，也可以用该毫米数所对应的金钱来表示。

根据本发明一个实施例，可以将每个不同的已知轮径分布向量都作为一个已知轮径分布向量簇，即每个已知轮径分布向量簇都只包括一个已知轮径分布向量，从而该已知轮径分布向量对应的实际磨损率就是该已知轮径分布向量簇的平均磨损率。

下面参照图3描述根据本发明的另一个实施例的生成已知轮径分布向量簇的方法。

步骤301，获取历史记录中的多个已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率。

步骤302，对所述多个已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率进行聚类。

本领域技术人员能够容易地想到多种聚类方法，例如分块聚类(Partitioning Clustering)、层次聚类(hierarchical Clustering)、密度聚类(Density-based Clustering)以及模型聚类(Model-basedClustering)等。其中，分块聚类又包括K均值聚类(K-meansClustering)、K中值聚类(k-median Clustering)、以及K临近聚类(K-NN Clustering)。

这样生成的已知轮径分布向量簇可能包括多个已知轮径分布向量。

步骤303，计算各已知轮径分布向量簇的平均磨损率。

对于只包括一个已知轮径分布向量的已知轮径分布向量簇，该已知轮径分布向量对应的实际磨损率就是该已知轮径分布向量簇的平均磨损率。对于包括多个已知轮径分布向量的已知轮径分布向量簇，可以对所述多个已知轮径分布向量对应的实际磨损率进行加权平均，从而得到该已知轮径分布向量簇的平均磨损率。本领域技术人员可以设计出各种方法来分配求加权平均时的权重。例如可以以某已知轮径分布向量出现的次数占对应的已知轮径分布向量簇的中各已知轮径分布向量出现的总次数的比例作为该已知轮径分布向量对应的实际磨损率的权重。当然，也可以令所有的实际磨损率具有相同的权重。

步骤301到303描述的是按照本实施例第一次生成已知轮径分布向量簇时的步骤。在已经生成已知轮径分布向量簇以后，每次记录一个新的已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率，可以判断该已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率是否能够归入已经生成的已知轮径分布向量簇。如果能够，则归入已经生成的已知轮径分布向量簇，否则作为新的已知轮径分布向量簇中的第一个已知轮径分布向量。

计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标可以有很多种方法。图4示出了根据本发明的一个实施例的计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标的方法。

步骤401，计算各个已知轮径分布向量簇的加权平均轮径分布向量。

对向量求平均是本领域的常用手段，在此不再赘述。本领域技术人员可以设计出各种方法来分配求加权平均时的权重。例如可以以某已知轮径分布向量出现的次数占对应的已知轮径分布向量簇的中各已知轮径分布向量出现的总次数的比例作为该已知轮径分布向量的权重。对于只包括一个已知轮径分布向量的已知轮径分布向量簇，该已知轮径分布向量就是该已知轮径分布向量簇的加权平均轮径分布向量。

步骤402，计算所述当前轮径分布向量与所述平均轮径分布向量的距离，并以所述距离作为相似性指标。

本领域技术人员也可以设计出各种对于向量距离的定义，在此不再赘述。

图5是根据本发明的另一个实施例的计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标的方法。

步骤501，针对某个已知轮径分布向量簇，计算其包括的各已知轮径分布向量与当前轮径分布向量之间的距离。

步骤502，每有一个已知轮径分布向量与当前轮径分布向量之间的距离符合某距离条件，则给对应于该已知轮径分布向量簇的相似性指标增加一定的量。

在本实施例中，所述相似性指标的值越大说明相似性指标越高。例如，可以以与当前轮径分布向量之间的距离低于所述距离阈值的已知轮径分布向量的个数作为对应的已知轮径分布向量簇与当前轮径分布向量之间的相似性指标。所述个数可以是绝对个数也可以是相对个数或者是两者的组合。相对个数的意思是与当前轮径分布向量之间的距离低于所述距离阈值的已知轮径分布向量的绝对个数与对应的已知轮径分布向量簇所包括的已知轮径分布向量的绝对个数的比值。

本领域技术人员可以理解，如果有可能出现当前轮径分布向量不与任何一个已知轮径分布向量簇相似的情况。这种情况下，可以将当前轮径分布向量作为一个新的已知轮径分布向量簇。

回到图2，在步骤203，根据候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率。

候选目标轮径分布向量是通过调整列车的轮轴顺序可能得到的轮径分布向量。在某些列车中，调整轮轴顺序的最小单位是转向架，即一个转向架上的所有轮轴需要整体调整，这种情况也属于调整轮轴顺序的一种方式。可以理解，调整列车的轮轴顺序后，轮径分布向量可能发生变化。变化后的轮径分布向量与已知轮径分布向量簇的近似程度可能不同于变化前的轮径分布向量。因此，候选目标轮径分布向量可能与当前轮径分布向量具有不同的可能磨损率。计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的近似程度的方法与计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标的方法类似，在此不再赘述。

步骤204，从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。

如前所述，对于每一个候选目标轮径分布向量，都可以通过与已知轮径分布向量簇的比较得到该候选目标轮径分布向量的可能磨损率。这样就容易地得到将当前轮径分布向量转换到该候选目标轮径分布向量所降低的可能磨损率，进而也可以很容易地得到所降低的可能磨损率所对应的以金钱表示的转换收益。另一方面，本领域技术人员可以理解，将当前轮径分布向量转换到该候选目标轮径分布向量需要一定的以金钱表示的转换成本。所述预定的条件可以是所降低的可能磨损率对应的转换收益比所需的转换成本尽可能大。

根据本发明的一个实施例，可以通过穷举法来选择所述目标轮径分布向量。首先列举出通过调整列车的轮轴顺序所可能得到的所有候选目标轮径分布向量。本领域技术人员可以理解，对于有限的轮轴数目，候选目标轮径分布向量的总数是有限的。对于每一个候选目标轮径分布向量，都可以得到其对应的转换收益和转换成本。进而，可以选择转换收益大于转换成本最多的候选目标轮径分布向量作为目标轮径分布向量。

根据本发明的另一个实施例，可以通过解最优化问题来从候选目标轮径分布向量中确定目标轮径分布向量。以下以转向架转换为转换的基本单位说明本实施例。本领域技术人员可以理解，还可以以轮轴为转换的基本单位。在一个实施例中，最优化问题可以这样描述：

·常量：

N：转向架的数目。

·决策变量：

v：所选择的目标轮径分布向量对应的可能磨损率；

AD_L：左轮的目标轮径分布向量；

AD_R：右轮的目标轮径分布向量。

其中i是转向架的编号，j是转向架位置的编号，其取值范围均为[0，N-1]。

·约束条件：

对于每一个i的取值，

对于每一个j的取值，

以上两个约束条件表示每个转向架必然在一个位置，并且只能在一个位置。

·优化目标

最小化v；

最大化

其中，第一条优化目标表示要最小化所选择的目标轮径分布向量对应的可能磨损率；第二条优化目标表示要最大化保持不变的转向架的数目。

在给出最优化问题之后，本领域技术人员可以实施多种算法来解最优化问题。常见的解最优化问题的方法包括模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)，遗传算法(Genetic Algorithm)，整体规划算法(Integer Programming Algorithm)。

如前所述，在进行列车维护时，需要通过磨销将轮径调整到符合轮径差规范。采用解最优化问题的方法，可以综合地优化磨销量、转换成本以及转换收益。仍然假设以转向架转换为转换的基本单位，最优化问题可以描述为：

·常量：

N：转向架的数目；

M：每个转向架上的车轴数目；

BD_L：左轮的当前轮径分布向量；

BD_R：右轮的当前轮径分布向量；

T1：最大转向架轮径差；

T2：最大轮轴轮径差。

·决策变量：

v：所选择的目标轮径分布向量对应的可能磨损率；

AD_L：左轮的目标轮径分布向量；

AD_R：右轮的目标轮径分布向量；

δ_k：第k个轮轴上轮径较大的车轮的磨销量。

其中i是转向架的编号，j是转向架位置的编号，其取值范围均为[0，N-1]。k是轮轴的编号，其取值范围为[0，M＊N-1]。

·约束条件：

对于每一个i的取值，

对于每一个j的取值，

|bd_Lk-bd_Rk|-δ_k≤T2；

磨销后同一转向架上的各个车轮之间的转向架最大轮径差≤T1。

前两个约束条件表示每个转向架必然在一个位置，并且只能在一个位置。第三个约束条件表示磨销后同一轮轴上的左轮和右轮之间的轮径差必须小于最大轮轴轮径差。

·优化目标

最小化v；

最大化

最小化

其中，第一条优化目标表示要最小化所选择的目标轮径分布向量对应的可能磨损率；第二条优化目标表示要最大化保持不变的转向架的数目；第三条优化目标表示要最小化磨销量。

通过解上述最优化问题，可以输出目标轮径分布向量，该目标轮径向量在尽可能减少可能磨损率，尽可能减少转换成本，以及尽可能减少磨销量的方法是最优的。

图6是根据本发明实施例的用于调整论据的设备的框图。该设备包括：

获取装置，配置为获取当前轮径分布向量；

第一可能磨损率确定装置，配置为计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定当前轮径分布向量的可能磨损率；

第二可能磨损率确定装置，配置为计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率；以及

选择装置，配置为从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。

如图6所示，该设备可以进一步包括：

生成装置，配置为根据历史记录中的已知轮径分布向量生成所述已知轮径分布向量簇。

本领域的普通技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本实施例的用于处理物流信息的装置及其组件可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

虽然已经图示和描述了本发明的若干示例性实施例，不过本领域技术人员可以理解的是，在不偏离本发明原则和精神的前提下，可以对这些实施例进行改变，本发明的范围由权利要求书及其等价变换所限定。

Claims (18)

1.一种用于调整轮径的方法，包括：

获取当前轮径分布向量；

计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定当前轮径分布向量的可能磨损率；

计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率；以及

从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

根据历史记录中的已知轮径分布向量生成所述已知轮径分布向量簇。

3.根据权利要求2所述的方法，其中根据历史记录中的已知轮径分布向量生成所述已知轮径分布向量簇包括：

获取历史记录中的多个已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率；

对所述多个已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率进行聚类，从而生成已知轮径分布向量簇；

计算各已知轮径分布向量簇的平均磨损率。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标包括：

计算各个已知轮径分布向量簇的加权平均轮径分布向量；

计算所述当前轮径分布向量与所述平均轮径分布向量的距离，并以所述距离作为相似性指标。

5.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标包括：：

针对某已知轮径分布向量簇，计算其包括的各已知轮径分布向量与当前轮径分布向量之间的距离；

根据该已知轮径分布向量簇中，与当前轮径分布向量之间的距离符合距离条件的已知轮径分布向量的数目，确定该已知轮径分布向量簇与当前轮径分布向量的相似性指标。

6.根据权利要求1到3所述的方法，其中计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标包括：

列举通过调整列车的轮轴顺序所可能得到的所有候选目标轮径分布向量；

对于所列举的每一个候选目标轮径分布向量，计算其与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标。

7.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量包括：

以将当前轮径分布向量转换到候选目标轮径分布向量所降低的可能磨损率作为该候选目标轮径分布向量的转换收益，以将当前轮径分布向量转换到候选目标轮径分布向量所需的成本作为该候选目标轮径分布向量的转换成本，选择转换收益大于转换成本最多的候选目标轮径分布向量作为目标轮径分布向量。

8.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量包括：

通过解最优化问题来从候选目标轮径分布向量中确定目标轮径分布向量。

9.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中获取当前轮径分布向量包括：

获取当前左轮轮径分布向量和当前右轮轮径分布向量；

对所述当前左轮轮径分布向量和当前右轮轮径分布向量进行合并后作为所述当前轮径分布向量。

10.一种用于调整轮径的设备，包括：

获取装置，配置为获取当前轮径分布向量；

第一可能磨损率确定装置，配置为计算当前轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定当前轮径分布向量的可能磨损率；

第二可能磨损率确定装置，配置为计算候选目标轮径分布向量与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标，以便确定候选目标轮径分布向量的可能磨损率；以及

选择装置，配置为从候选目标轮径分布向量中选择目标轮径分布向量，使得将所述当前轮径分布向量转换到所述目标轮径分布向量所降低的可能磨损率符合预定的条件。

11.根据权利要求10所述的设备，进一步包括：

生成装置，配置为根据历史记录中的已知轮径分布向量生成所述已知轮径分布向量簇。

12.根据权利要求11所述的设备，其中所述生成装置包括：

配置为获取历史记录中的多个已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率的装置；

配置为对所述多个已知轮径分布向量以及对应的实际磨损率进行聚类，从而生成已知轮径分布向量簇的装置；

配置为计算各已知轮径分布向量簇的平均磨损率的装置。

13.根据权利要求10至12中任意一项所述的设备，其中所述第一可能磨损率确定装置包括：

配置为计算各个已知轮径分布向量簇的加权平均轮径分布向量的装置；

配置为计算所述当前轮径分布向量与所述平均轮径分布向量的距离，并以所述距离作为相似性指标的装置。

14.根据权利要求10至12中任意一项所述的设备，其中所述第一可能磨损率确定装置包括：

配置为针对某已知轮径分布向量簇，计算其包括的各已知轮径分布向量与当前轮径分布向量之间的距离的装置；

配置为根据该已知轮径分布向量簇中，与当前轮径分布向量之间的距离符合距离条件的已知轮径分布向量的数目，确定该已知轮径分布向量簇与当前轮径分布向量的相似性指标的装置。

15.根据权利要求10到12所述的设备，其中所述第二可能磨损率确定装置包括：

配置为列举通过调整列车的轮轴顺序所可能得到的所有候选目标轮径分布向量的装置；

配置为对于所列举的每一个候选目标轮径分布向量，计算其与已知轮径分布向量簇之间的相似性指标的装置。

16.根据权利要求10至12中任意一项所述的设备，其中所述选择装置包括：

配置为以将当前轮径分布向量转换到候选目标轮径分布向量所降低的可能磨损率作为该候选目标轮径分布向量的转换收益，以将当前轮径分布向量转换到候选目标轮径分布向量所需的成本作为该候选目标轮径分布向量的转换成本，选择转换收益大于转换成本最多的候选目标轮径分布向量作为目标轮径分布向量的装置。

17.根据权利要求10至12中任意一项所述的设备，其中所述选择装置包括：

配置为通过解最优化问题来从候选目标轮径分布向量中确定目标轮径分布向量的装置。

18.根据权利要求10至12中任意一项所述的设备，其中所述获取装置包括：

配置为获取当前左轮轮径分布向量和当前右轮轮径分布向量的装置；

配置为对所述当前左轮轮径分布向量和当前右轮轮径分布向量进行合并后作为所述当前轮径分布向量的装置。

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