CN109214554B - 一种不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法 - Google Patents

一种不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,包括(S10)采用单轮对经济性决策算法确定单节车厢的各轮对的最优镟修方案;(S20)以一个转向架为整体分别对每个转向架车轮进行安全性评估,判断所有安全性评估值是否均在安全阈值内;(S30)以车厢整体服役性能要求判断状态是否使列车安全,若是则确定出该单节车厢的所有轮对的最优镟修方案。本发明以车厢为整体以轮对为单位综合性设计镟修策略决策,从经济性和安全性的角度提出了镟修参数优选原则,并通过比选镟修模板库给出轮对镟修的优选方案,可有效地解决人为因素影响决策、过度镟修和镟修后参数不达标问题,达到提高检修作业效率和节约轮对维修成本的目的。

Description

一种不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法
技术领域
本发明涉及铁道车辆车轮维修技术,具体地讲,是一种针对铁路机车、地铁、高速动车组等以实行不落轮镟修修程为主的铁道车辆的并综合考虑整车安全性和经济性的镟修策略决策算法。
背景技术
铁道车辆镟修是恢复车轮状态、保障轮轨接触关系的重要手段,不同车型根据运营安全性要求和服役条件的不同,镟修制度各有不同。
动车组、高速运行的载客列车,对运营安全性要求为铁道车辆的最高级别,其轮对执行固定里程的计划修,约20-30万公里实行一次全列车不落轮镟修。其镟修决策完全由镟修工人根据镟轮机床对单转向架的检测结果,凭经验选定镟修方案,然后执行镟修作业。这个过程缺乏前期的系统规划,决策范围有一定的局限性。
铁路机车、铁路客车和货车的牵引车辆,负载大、安全性要求高,其轮对执行固定里程的计划修,根据牵引车辆不同,其镟修周期也有较大偏差。其镟修过程与动车组类似,有人工根据单转向架的结果进行局部决策。
地铁、低速载客列车,运行速度低、负载小,磨耗损伤较小,其轮对执行状态修,即根据定期检测的结果判断轮对状态,发现缺陷的轮对时对该轮对所在单节车执行镟修。其镟修过程为,调度技术人员根据检修部门上报的检测结果制定初步的镟修方案,下发到镟修车间执行镟修作业。该过程具备全面评估决策的条件,但目前执行过程中,技术人员仍是依靠经验判定镟修方案,缺乏综合型的智能决策系统。
目前的铁道车辆镟修决策主要存在如下问题:
(1)参数维修阈值缺乏标准和依据,作业人员主要根据经验进行镟修参数的设置,镟修方案的合理性难以评估;
(2)当前镟轮机床普遍缺乏科学、系统的决策算法,镟修过程受技术人员经验的影响大,过度镟修现象严重,造成车轮报废速度快、维修成本高;据统计,车轮70%以上的轮径损耗都是镟修掉的,车辆运行中的轮径磨耗不到30%,经济镟修研究具有重要价值。
发明内容
为克服现有技术中的上述问题,本发明提供一种经济性高、安全性好的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,以单节车厢为对象,每节车厢由轮对、转向架、车体三个层级构成,包括如下步骤:
(S10)采用单轮对经济性决策算法确定单节车厢的各轮对的最优镟修方案;
(S20)以一个转向架为整体分别对每个转向架车轮进行安全性评估,判断所有安全性评估值是否均在安全阈值内,若是则进行下一步,否则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案;
(S30)以车厢整体服役性能要求判断状态是否使列车安全,若是则确定出该单节车厢的所有轮对的最优镟修方案,否则步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案。
进一步地,所述步骤(S10)中单轮对经济性决策算法包括如下步骤:
(S11)测量每个轮对中的左轮和右轮的廓形和轮径D,对比其轮径值,将其中轮径值较小的轮作为控制轮,另一轮径值较大的轮作为辅助轮;
(S12)以该控制轮的廓形线为基础,设定镟修量C尽量小且轮缘厚度S尽量合理为约束条件,在镟修模板库中进行比选,筛选出控制轮镟修最优方案(Sd1,C1);
(S13)根据镟修后同一轮对直径相等的原则,计算辅助轮的镟修量C2
(S14)根据计算出的辅助轮镟修量C2,从镟修模板库中筛选出相应的轮缘厚度模板Sd2,获得辅助轮镟修最优方案(Sd2,C2);
(S15)确定出该轮对的最优镟修方案(Sd1,C1)和(Sd2,C2)。
所述轮缘厚度S尽量合理是指在以镟修量尽量小的情况下轮缘厚度尽量大并与轮对的镟修轮径值相匹配。
所述步骤(S10)中,控制轮的轮径值为D1,辅助轮的轮径值为D2,所述辅助轮的镟修量C2=D2-(D1-C1)。
其中,所述镟修模板库根据标准规定的各类型踏面的薄轮缘模板,采用镟修模板生成算法自动生成。
具体地,所述标准为TB449-2016。
具体地,所述镟修模板生成算法包括如下步骤:
(A)将车轮的廓形线依次划分为平滑连接的踏面段、连接过渡段、轮缘斜坡段和轮缘端段,其中轮缘斜坡段与轮缘端段的连接点为轮缘外径最大点,轮缘斜坡段与轮缘端段的轴向长度与轮缘厚度匹配,踏面段与连接过渡段形成踏面外形;
(B)将轮缘斜坡段沿轮缘厚度减小的方向平移距离Δd,形成新的轮缘斜坡段廓形;
(C)将新的轮缘斜坡段与踏面段之间处理为平滑连接,形成新的连接过渡段廓形;
(D)将新的轮缘斜坡段与轮缘端段的连接点处处理为平滑连接,使轮缘端段、新的轮缘斜坡段、新的连接过渡段和踏面段形成镟修后的廓形线,建立任意轮缘厚度的镟修模板,并记录于镟修模板库中。
更具体地,所述镟修模板生成算法中平滑连接的处理方式为:
(a)设置轮缘厚度和踏面参数,构建廓形线图形;
(b)将需要平滑连接的廓形线图形部分按圆弧标准分解为数段弧,并确定出相应弧的曲线半径;
(c)设定踏面特征参数和各段弧的平滑连接几何约束,使各段弧形成平滑连接的新弧;
(d)获取各新弧的圆心角和弧长,构建镟修后的踏面外形。
进一步地,所述步骤(S20)中安全性评估的过程为:
(S21)获取轮对中与列车安全性能相关的参数,包括轮径差、轮缘厚度、磨耗特性曲线、轮轨接触状态和等效锥度值;
(S22)判断单个转向架两条轮对的匹配参数是否超过设定的安全阈值,若超过,则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案,否则进行下一步。
其中,所述增加的约束条件为车轮几何尺寸关系约束。
进一步地,所述步骤(S30)中判断列车安全的过程为:
以步骤(S20)中安全性评估为基础,获取同一车厢包含的两个转向架所对应的两组轮对的匹配参数,并判断该两个转向架的各轮对的匹配参数是否超过设定的安全阈值,若超过,则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案,否则由此确定出该单节车厢的所有轮对的最优镟修方案。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
(1)本发明以车厢为整体以轮对为单位综合性设计镟修策略决策,从经济性和安全性的角度提出了镟修参数优选原则,并通过比选镟修模板库给出轮对镟修的优选方案,可有效地解决人为因素影响决策、过度镟修和镟修后参数不达标问题,达到提高检修作业效率和节约轮对维修成本的目的。
(2)本发明通过镟修模板生成算法可生成任意轮缘厚度的镟修模板,为车轮经济镟决策提供丰富的模板库。
附图说明
图1为灰箱模型示意图。
图2为车轮踏面外形示意图。
图3为本发明中单轮对经济性决策算法的流程示意图。
图4为本发明中廓形比选示意图。
图5为本发明的流程示意图。
图6为本发明实施例中镟修前后轮径对比结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明,本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例
本发明旨在提出一种针对铁道车辆整车不落轮镟修工况的最优镟修策略决策算法,实现轮对的经济性镟修,同时保障镟后车辆的服役安全性。铁道车辆轮对的镟修参数主要有进刀量和轮缘厚度两项,其中,进刀量以允许条件下的最小值为优化目标,但目前对于轮缘厚度值的确定还没有相关的标准和规则,本发明主要从轮缘厚度方向对最优镟修测量决策进行研究,并从大数据统计的角度出发,提出一种基于线性“灰箱”理论的轮对最优镟修范围决策模型。其具体过程为:
①长期跟踪采集待决策的同类型列车轮对镟修前后轮缘厚度参数的大数据样本,利用随机分布模型实现样本数据拟合,获得样本统计参数,如式(1)和(2):
概率分布函数拟合:
Figure BDA0001760868120000051
分布统计参数:
Figure BDA0001760868120000052
②采用如图1所示的灰箱模型实现列车轮对服役过程的刻画,服役周期前后样本的数学映射关系如式(3)所示,两样本的统计参数有如式(4)所示的映射关系:
He=a+b×Hs……(3)
Figure BDA0001760868120000053
根据输入、输出的映射关系模型,以服役后样本安全性要求为导向,假设服役后参数在安全范围内的可靠度为R,从而确定服役前参数的安全范围。即:
P(t1<He<t2)=R……(5)
t1<a+b×Hs<t2……(6)
Figure BDA0001760868120000061
本发明的发明人前期跟踪了某铁路局3年内的机车段修数据,采集了3500多条轮对的镟修前后记录,采用以上提出的基于大数定律的“灰箱”模型,确定其最优轮缘厚度镟修范围。样本的分布服从正态分布,其统计参数为:
左轮:He:N(28.661,2.917),Hs:N(31.143,3.255);
右轮:He:N(28.656,2.887),Hs:N(31.145,3.364)。
由以上分布的统计参数可见,该运营单位机车轮缘磨耗显著,原因在于该机车主要服役于山区铁路,曲线多、半径小,轮缘磨耗量大。机车作为铁路客、货车的牵引车辆,其安全性要求高,因此需保证其在服役周期内性能达到良好状态,即其服役末的轮缘厚度可靠度仍应达到80%,根据线性“灰箱”模型确定其镟修范围,有:
左轮:Hel=-0.831+0.947×Hs
右轮:Her=-0.184+0.926×Hsr
该机床踏面类为JM3,轮缘厚度有效范围为[25,34],从而可确定其最优镟修范围为:
31.23≤Hsl≤32.82,31.17≤Hsr≤32.87。
其中薄轮缘镟修模板是实现轮对的经济性镟修的关键问题,本发明预先配置镟修模板库来为车轮经济镟决策提供丰富的可选基础方案。
该镟修模板库根据TB449-2016标准规定的各类型踏面的薄轮缘模板,采用镟修模板生成算法自动生成。
具体地,所述镟修模板生成算法包括如下步骤:
(A)将车轮的廓形线依次划分为平滑连接的踏面段、连接过渡段、轮缘斜坡段和轮缘端段,其中轮缘斜坡段与轮缘端段的连接点为轮缘外径最大点,轮缘斜坡段与轮缘端段的轴向长度与轮缘厚度匹配,踏面段与连接过渡段形成踏面外形;
(B)将轮缘斜坡段沿轮缘厚度减小的方向平移距离Δd,形成新的轮缘斜坡段廓形;
(C)将新的轮缘斜坡段与踏面段之间处理为平滑连接,形成新的连接过渡段廓形;
(D)将新的轮缘斜坡段与轮缘端段的连接点处处理为平滑连接,使轮缘端段、新的轮缘斜坡段、新的连接过渡段和踏面段形成镟修后的廓形线,通过Δd的不同参数选择,建立任意轮缘厚度的镟修模板,并记录于镟修模板库中。
如图2中,I-T0段为踏面段,T0-T1段为连接过渡段,T1-S段为轮缘斜坡段,Δd=Sd1-Sd2。
其中,所述镟修模板生成算法中平滑连接的处理方式为:
(a)设置轮缘厚度和踏面参数,构建廓形线图形;
(b)将需要平滑连接的廓形线图形部分按圆弧标准分解为数段弧,并确定出相应弧的曲线半径;
(c)设定踏面特征参数和各段弧的平滑连接几何约束,使各段弧形成平滑连接的新弧;
(d)获取各新弧的圆心角和弧长,构建镟修后的踏面外形。
如图3至图5所示,该不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,以单节车厢为对象,每节车厢由轮对、转向架、车体三个层级构成,包括如下步骤:
(S10)采用单轮对经济性决策算法确定单节车厢的各轮对的最优镟修方案:
(S11)测量每个轮对中的左轮和右轮的廓形和轮径D,对比其轮径值,将其中轮径值较小的轮作为控制轮,另一轮径值较大的轮作为辅助轮;
(S12)以该控制轮的廓形线为基础,设定镟修量C尽量小且轮缘厚度S尽量合理为约束条件,在镟修模板库中进行比选,筛选出控制轮镟修最优方案(Sd1,C1);
(S13)根据镟修后轮对直径相等的原则,计算辅助轮的镟修量C2
(S14)根据计算出的辅助轮镟修量C2,从镟修模板库中筛选出相应的轮缘厚度模板Sd2,获得辅助轮镟修最优方案(Sd2,C2);
(S15)确定出该轮对的最优镟修方案(Sd1,C1)和(Sd2,C2)。
其中,控制轮的轮径值为D1,辅助轮的轮径值为D2,所述辅助轮的镟修量C2=D2-(D1-C1)。
在所述比选中,如图4所示,曲线1表示经磨耗后的踏面廓形曲线,曲线2表示给定一个轮缘厚度下的标准踏面廓形曲线。将标准踏面廓形曲线以一个微小量从下往上移动,直至与磨耗踏面廓形曲线相交,两条曲线的交点即为制约点,而在曲线1与曲线2之间的区域即为当前磨耗后的踏面要恢复到给定轮缘厚度值踏面外形需要的镟修量。
(S20)以一个转向架为整体分别对每个转向架车轮进行安全性评估:
(S21)获取轮对中与列车安全性能相关的参数,包括轮径差、轮缘厚度、磨耗特性曲线、轮轨接触状态和等效锥度值;
(S22)判断单个转向架两条轮对的匹配参数是否超过设定的安全阈值,若超过,则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案,否则进行下一步。其中,所述增加的约束条件为车轮几何尺寸关系约束。
(S30)以车厢整体服役性能要求判断状态是否使列车安全:
以步骤(S20)中安全性评估为基础,获取同一车厢包含的两个转向架所对应的两组轮对的匹配参数,并判断该两个转向架的各轮对的匹配参数是否超过设定的安全阈值,若超过,则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案,否则由此确定出该单节车厢的所有轮对的最优镟修方案。其中,所述增加的约束条件为车轮几何尺寸关系约束。
如图5中,4个轮对镟修方案分别为w1(Sdwl1,Sdwr1,Dw1),w2(Sdwl2,Sdwr2,Dw2),w3(Sdwl3,Sdwr3,Dw3),w4(Sdwl4,Sdwr4,Dw4);第一和第二轮对属同一转向架,第三和第四轮对属同一转向架,根据δb1=|Dw1-Dw2|<Δb和δb2=|Dw3-Dw4|<Δb对轮对安全性评估,Δb为针对同一转向架设定的安全阈值;然后对一节车厢的车体安全性评估δc=max(Dw1,Dw2,Dw3,Dw4)-min(Dw1,Dw2,Dw3,Dw4)<Δc,Δc为针对同一车厢架设定的安全阈值,最终获得整车镟修策略决策的最优镟修方案。
算法验证
为了验证本发明的镟修算法的优越性,以某型机车的实际镟修情况为例,对采用传统镟修方案和本发明提出的镟修方案的镟修效果进行对比分析。该型机车包含2个转向架、6条轮对和12个车轮,列车共计镟修3次。表1某列机车车轮镟修前、传统方法镟修和优化方法镟修的轮径和轮缘相关参数对比结果。其中:轮径参数主要有轮辋厚度均值、轮径镟修量及两种方案对比的镟修节约量;而轮缘的参数则主要有轮缘厚度均值、轮缘超限数量及参数达标率三个参数。
Figure BDA0001760868120000091
表1某机车轮对的轮辋和轮缘镟修相关参数统计。
由表1可见,本发明所提出的经济性镟修方案相比于传统的镟修方案能有效节约轮径的镟修量,延长车轮的使用寿命;同时新的镟修方案能很好的保证车轮镟修后特征参数满足限值要求。
如图6所示为某列组动车组64个轮镟修前、采用现行方法镟修和采用本发明算法镟修的轮径对比曲线。由该图可见,对该列动车组,本发明的最优方案的镟修量远小于原有经验镟修方式,也即最优方案镟修量小,现行镟修方案车轮直径镟修量为307mm,本发明镟修方案的镟修量约为176.9mm,采用本发明算法比现行算法节约镟修量42.4%,且镟修后的同轴、同架和同车轮径差明显优于现行方案。
上述实施例仅为本发明的优选实施例,并非对本发明保护范围的限制,但凡采用本发明的设计原理,以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化,均应属于本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,以单节车厢为对象,每节车厢由轮对、转向架、车体三个层级构成,其特征在于,包括如下步骤:
(S10)采用单轮对经济性决策算法确定单节车厢的各轮对的最优镟修方案;其中单轮对经济性决策算法包括如下步骤:
(S11)测量每个轮对左轮和右轮的廓形和轮径D,对比其轮径值,将其中轮径值较小的轮作为控制轮,另一轮径值较大的轮作为辅助轮;
(S12)以该控制轮的廓形线为基础,设定镟修量C尽量小且轮缘厚度S尽量符合标准为约束条件,在镟修模板库中进行比选,筛选出控制轮镟修最优方案(Sd1,C1),其中C1为控制轮镟修量,Sd1为控制轮轮缘厚度模板;所述镟修模板库根据标准规定的各类型踏面的薄轮缘模板,采用镟修模板生成算法自动生成;
(S13)根据镟修后同一轮对直径相等的原则,计算辅助轮的镟修量C2
(S14)根据计算出的辅助轮镟修量C2,从镟修模板库中筛选出相应的轮缘厚度模板Sd2,获得辅助轮镟修最优方案(Sd2,C2);
(S15)确定出该轮对的最优镟修方案(Sd1,C1)和(Sd2,C2);
(S20)以一个转向架为整体分别对每个转向架车轮进行安全性评估,判断所有安全性评估值是否均在安全阈值内,若是则进行下一步,否则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案;
(S30)以车厢整体服役性能要求判断状态是否使列车安全,若是则确定出该单节车厢的所有轮对的最优镟修方案,否则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案;
其中所述镟修模板生成算法包括如下步骤:
(A)将车轮的廓形线依次划分为平滑连接的踏面段、连接过渡段、轮缘斜坡段和轮缘端段,其中轮缘斜坡段与轮缘端段的连接点为轮缘外径最大点,轮缘斜坡段与轮缘端段的轴向长度与轮缘厚度匹配,踏面段与连接过渡段形成踏面外形;
(B)将轮缘斜坡段沿轮缘厚度减小的方向平移距离Δd,形成新的轮缘斜坡段廓形;
(C)将新的轮缘斜坡段与踏面段之间处理为平滑连接,形成新的连接过渡段廓形;
(D)将新的轮缘斜坡段与轮缘端段的连接点处处理为平滑连接,使轮缘端段、新的轮缘斜坡段、新的连接过渡段和踏面段形成镟修后的廓形线,建立任意轮缘厚度的镟修模板,并记录于镟修模板库中。
2.根据权利要求1所述的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,其特征在于,所述步骤(S10)中,控制轮的轮径值为D1,辅助轮的轮径值为D2,所述辅助轮的镟修量C2=D2-(D1-C1)。
3.根据权利要求1所述的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,其特征在于,所述标准为TB449-2016。
4.根据权利要求1所述的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,其特征在于,所述镟修模板生成算法中平滑连接的处理方式为:
(a)设置轮缘厚度和踏面参数,构建廓形线图形;
(b)将需要平滑连接的廓形线图形部分按圆弧标准分解为数段弧,并确定出相应弧的曲线半径;
(c)设定踏面特征参数和各段弧的平滑连接几何约束,使各段弧形成平滑连接的新弧;
(d)获取各新弧的圆心角和弧长,构建镟修后的踏面外形。
5.根据权利要求1~4任一项所述的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,其特征在于,所述步骤(S20)中安全性评估的过程为:
(S21)获取轮对中与列车安全性能相关的参数,包括轮径差、轮缘厚度、磨耗特性曲线、轮轨接触状态和等效锥度值;
(S22)判断单个转向架两条轮对的匹配参数是否超过设定的安全阈值,若超过,则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案,否则进行下一步。
6.根据权利要求5所述的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,其特征在于,所述步骤(S22)中增加的约束条件为车轮几何尺寸关系约束。
7.根据权利要求6所述的不落轮工况下的铁道车辆轮对整车镟修策略决策算法,其特征在于,所述步骤(S30)中判断列车安全的过程为:
以步骤(S20)中安全性评估为基础,获取同一车厢包含的两个转向架所对应的两组轮对的匹配参数,并判断该两个转向架的各轮对的匹配参数是否超过设定的安全阈值,若超过,则返回步骤(S10)并增加约束条件重新确定最优镟修方案,否则由此确定出该单节车厢的所有轮对的最优镟修方案。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110775094B (zh) * 2019-11-08 2020-09-29 中车长春轨道客车股份有限公司 列车踏面随车修形方法
CN110979390B (zh) * 2019-12-05 2021-10-26 中车株洲电力机车有限公司 一种轨道交通车辆车轮多边形修复方法及系统
CN111798040B (zh) * 2020-06-16 2024-04-16 天津远程华瑞工业技术有限公司 一种动车组智能混合检修方法、装置、设备以及存储介质
CN112256807B (zh) * 2020-11-04 2022-07-05 同济大学 一种基于数据库聚类分析的轮对踏面智能镟修方法
CN112528403A (zh) * 2020-12-03 2021-03-19 同济大学 一种轨道车辆车轮踏面经济优化镟修方法
CN112765777B (zh) * 2020-12-29 2022-12-23 中车长春轨道客车股份有限公司 一种基于廓形的轨道客车轮对镟修方法及评价方法
CN113147826B (zh) * 2021-05-17 2022-01-07 青岛城市轨道交通科技有限公司 一种基于多特征决策轮对分级交换的优化镟修方法和装置
CN113806867B (zh) * 2021-09-16 2024-02-02 中国国家铁路集团有限公司 基于实测轮轨廓形匹配的等效锥度修正方法及装置
CN114862012B (zh) * 2022-04-29 2023-07-18 成都西交轨道交通技术服务有限公司 一种列车轮对维修辅助决策系统及方法
CN114781893B (zh) * 2022-04-29 2023-04-07 成都西交轨道交通技术服务有限公司 一种列车轮对镟修排班系统及方法
CN115593464B (zh) * 2022-10-31 2023-09-08 华东交通大学 一种高速列车车轮伤损评估方法、存储介质及计算机

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102589454A (zh) * 2012-02-10 2012-07-18 南车长江车辆有限公司 一种铁路货车车轮旋削方法
CN102582357B (zh) * 2012-02-01 2014-03-19 长春轨道客车股份有限公司 一种经济型镟修车轮
CN103838929A (zh) * 2014-02-25 2014-06-04 中国计量学院 一种轨道交通机车车辆轮对的镟修决策优化方法
CN108320048A (zh) * 2018-01-05 2018-07-24 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种车轮镟修策略优化方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102582357B (zh) * 2012-02-01 2014-03-19 长春轨道客车股份有限公司 一种经济型镟修车轮
CN102589454A (zh) * 2012-02-10 2012-07-18 南车长江车辆有限公司 一种铁路货车车轮旋削方法
CN103838929A (zh) * 2014-02-25 2014-06-04 中国计量学院 一种轨道交通机车车辆轮对的镟修决策优化方法
CN108320048A (zh) * 2018-01-05 2018-07-24 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种车轮镟修策略优化方法及装置

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