CN116952765A - 一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及轨道交通技术领域,涉及一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,包括:1)选用货车车轮材料;2)利用货车车轮材料按照机加工工序,将货车车轮毛坯试样加工至目标尺寸;3)进行热处理,对车轮材料微观组织进行调控,将车轮组织由原始的珠光体变为片层间距更小的屈氏体;4)测量车轮表面硬度并观察热处理车轮的微观组织屈氏体化情况;5)对轮轨试样进行精加工,将车轮试样外轮廓加工成圆弧状;6)对微观组织调控后的车轮试样和未做微观组织调控的车轮试样开展滚动磨损对比试验,进行货车车轮多边形磨损抑制效果评价。本发明能较佳地进行货车车轮多边形磨损抑制与定量评价。

Description

一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法
技术领域
本发明涉及轨道交通技术领域,具体地说,涉及一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法。
背景技术
目前铁路现场普遍采取镟修或利用踏面修形器及时修复车轮表面的方式来缓解多边形磨损的发展。镟修车轮的方法直接且有效,但镟修后车轮的使用寿命会显著降低;另一方面,踏面修形器安装在车辆转向架上,由于转向架与轮对非刚性连接,存在相对运动,修形器基座相对于车轮不固定,由此会造成踏面修形器对车轮周向圆度控制和锥度控制的精度比较差,这是踏面修形器的缺陷。上述分析说明关于车轮多边形磨损的抑制措施,仍然有很多进步空间。
由于车轮多边形是车轮沿踏面周向的周期性不均匀磨损,所以通过提升车轮抗磨损性能进而抑制车轮多边形具备一定的可行性。金属热处理可以改变其材料组织的微观结构,从而对其机械、物理以及化学等性能进行调整,使其在特定的应用场景中发挥更大作用,同时延长其使用寿命。当前铁路现场应用的车轮材料基体组织大多数为珠光体,珠光体是过冷奥氏体的共析分解产物共析铁素体和共析渗碳体两者组成的机械混合物,其力学性能取决于珠光体片层间距、珠光体团尺寸及奥氏体晶粒尺寸,传统的珠光体车轮材料片层间距是为150-450nm。另一方面,淬火马氏体经中温回火(400 ℃)后组织为回火屈氏体,屈氏体这种金相组织在本质上仍是铁素体与渗碳体的机械混合物,属于珠光体类型的组织,区别只是屈氏体的片层间距较传统意义上的珠光体更小,屈氏体的碳化物颗粒相较于珠光体更加细小,珠光体片间距越小,相界面随之增多,阻碍位错运动的能力增强,抗塑性变形能力得到提升,故屈氏体硬度强度比珠光体更高。因此,可以通过淬火+回火的方式对珠光体车轮进行强化处理,获得屈氏体组织的车轮进而达到抑制多边形磨损的效果。为了验证上述方法的有效性还需要进行滚动磨损试验以获取车轮磨损情况,因此还需要对车轮多边形磨损进行表征,来对比多边形磨损的严重程度,评价抑制效果。当前多边形磨损的情况评估主要分为铁路现场实际运营测试和实验室条件下通过滚动磨损试验机模拟试验。铁路现场测试时间成本与经济成本高,因此需要一种在实验室条件下货车车轮多边形磨损抑制及评价方法来满足上述要求。
发明内容
本发明的内容是提供一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其包括以下步骤:
1)选用货车车轮材料;
2)利用货车车轮材料按照机加工工序,将货车车轮毛坯试样加工至目标尺寸;
3)进行热处理,对车轮材料微观组织进行调控,将车轮组织由原始的珠光体变为片层间距更小的屈氏体;
4)测量车轮表面硬度并观察热处理车轮的微观组织屈氏体化情况;
5)对轮轨试样进行精加工,将车轮试样外轮廓加工成圆弧状;
6)对微观组织调控后的车轮试样和未做微观组织调控的车轮试样开展滚动磨损对比试验,进行货车车轮多边形磨损抑制效果评价,具体包括:
6.1)在车轮滚动磨损过程中,采用高速摄像机在线定性表征车轮多边形磨损是否出现;通过对高速相机监测图像进行阈值分割,识别出车轮试样多边形磨损轮廓,对波峰和波谷处磨痕宽度进行精确定量测量;
6.2)在获得车轮多边形磨损波峰、波谷宽度基础上,设计基于车轮弧形轮廓及几何尺寸的车轮多边形磨损深度计算方法计算试样波峰、波谷磨损深度,分析多边形产生后的不均匀磨损程度;
6.3)采集轮轨系统振动信号,评估车轮试样多边形磨损的阶数,通过监测轮轨系统中振动频率变化来间接表征多边形的形成发展过程;
6.4)滚动磨损试验后利用车轮圆周不圆度激光测量仪获得车轮不圆度幅值及多边形磨损阶数。
作为优选,步骤3)中,热处理的方法为:
首先使车轮毛坯在880℃高温炉环境中保温3个小时,保证完全奥氏体化,然后在水冷后对车轮进行回火处理,保温3个小时后空冷至室温。
作为优选,步骤4)中,测量热处理车轮及PG5钢轨表面硬度的方法为:
采用维氏显微硬度仪对车轮试样表面硬度值进行测定并观察试验后硬度值随深度变化情况;表面硬度的测试载荷设置为4.9 N,测量时在试样表面沿圆周方向均匀地选取10个位置点,对测量数据取平均值。
作为优选,步骤4)中,观察热处理车轮材料微观组织的方法为:
利用电火花线切割机切取热处理后的车轮试样,镶样后打磨并抛光,然后使用4%的硝酸酒精溶液对其表面进行腐蚀,利用扫描电子显微镜对微观组织进行观察,测量屈氏体片层间距,并测量材料表面硬度。
作为优选,步骤6)中,为了在试验条件下模拟现场工况下实际的轮轨接触状态,所涉及的接触应力均采用Hertz接触模拟准则,即保证试验中轮轨试样上的最大接触应力与现场工况一致;另须设置循环转数及滑差开展滚动磨损试验,对车轮磨损情况进行跟踪测试,验证材料微观组织调控法对货车车轮多边形磨损的抑制效果。
作为优选,步骤6.1)中,通过对高速相机监测图像进行特征区域分割处理,获得车轮多边形磨损磨痕的二值化图像;通过统计磨痕二值化边缘信息换算得到波峰和波谷处磨痕宽度,从而测量得到波峰、波谷位置最大磨痕宽度/>;对于未产生多边形的车轮试样,只需统计图像中心行磨痕二值化边缘信息的宽度换算得到磨痕宽度/>
作为优选,步骤6.1)中,对高速相机监测图像进行阈值分割的方法为:
6.1.1)首先对图像左右两侧区域进行像素取零处理,去除图像两侧由于拍摄、环境原因造成的高亮度、低亮度区域,保证中心感兴趣车轮试样区域图像灰度的可区分性;
6.1.2)进一步对整体图像区域进行图像灰度值线性拉伸处理,增强车轮多边形区域的特征部分;
6.1.3)为了消除车轮试样图像上、下部分图像灰度不均问题,将车轮试样图像分割为上、下部分;分别利用交互式阈值分割方法对上、下图像进行二值化处理,将图像的多边形区域进行轮廓阈值分割,随后再将分割后上、下图像进行拼接,最终获得车轮试样分割结果,为测量多边形磨损的波峰、波谷宽度奠定基础。
作为优选,步骤6.2)中,基于车轮弧形轮廓及几何尺寸的车轮多边形磨损深度计算方法为:
磨损深度定义为车轮原始外轮廓圆弧顶点距离磨损后廓形表面的距离。根据测量出的波峰、波谷位置最大磨痕宽度/>,通过公式(1)计算获得波峰、波谷位置的最大磨损深度:
式中:为车轮试样磨损宽度,/>为车轮试样外轮廓圆弧半径。
作为优选,步骤6.3)中,当车轮产生多边形磨损时,会产生激振频率,振动频率与多边形阶数和车轮运行速度有关,用傅里叶分析来描述不同阶数的车轮多边形磨损,波长定义为:
式中:为多边形磨损阶数,/>为车轮半径;
当列车速度为时,其激振频率/>为:
车轮速度与转速关系式为:
结合(2)、(3)、(4)式得到激振频率与多边形阶数/>之间的关系式为:
因此通过监测轮轨系统中振动频率变化来发现多边形的形成发展过程。
作为优选,步骤6.4)中,滚动磨损试验后利用车轮圆周不圆度激光测量仪直接检测车轮全周轮廓,通过车轮全周半径变化也能够判断最终有无多边形产生,若车轮半径周期性变化,则产生多边形磨损,并得到车轮多边形磨损的阶数,若车轮全周半径变化轻微且无周期性,则无多边形磨损产生。
本发明通过热处理技术对车轮进行回火处理最终达到材料微观组织调控,将车轮材料微观组织由片层间距较大的珠光体转变为片层间距更小的屈氏体,并通过15万转的滚动磨损试验,进行高速摄像机在线定量评估、轮轨系统振动监测和车轮全周廓形测量,综合评价货车车轮多边形磨损状态,验证了上述热处理方法能够增强车轮的抗磨损性能,抑制了多边形磨损的萌生与发展,降低了维护成本。
附图说明
图1为实施例中一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法的流程图;
图2为实施例中热处理时车轮毛坯加工尺寸及热处理工艺图;
图3为实施例中热处理车轮微观组织形貌示意图;
图4为实施例中滚动磨损试验前轮轨试样精加工尺寸示意图;
图5为实施例中热处理车轮滚动磨损试验过程中的高速相机监测表面磨损形貌示意图;
图6为实施例中未处理车轮滚动磨损试验过程中的高速相机监测表面磨损形貌示意图;
图7为实施例中热处理车轮滚动磨损试验过程中的高速相机监测图像分割结果示意图;
图8为实施例中未处理车轮滚动磨损试验过程中的高速相机监测图像分割结果示意图;
图9为实施例中车轮试样磨损深度计算示意图;
图10为实施例中热处理车轮滚动磨损试验过程中的轮轨系统振动频率变化示意图;
图11为实施例中未处理车轮滚动磨损试验过程中的轮轨系统振动频率变化示意图;
图12为实施例中热处理车轮的全周廓形图;
图13为实施例中未处理车轮的全周廓形图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容,结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是,实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例
如图1所示,本实施例提供了一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其包括以下步骤:
1)选用货车车轮材料;车轮的化学成分质量百分比为C:0.57~0.67,Si:0.15~1.00,Mn:0.60~0.90,P:0.03,S:0.005~0.040。
2)利用货车车轮材料按照机加工工序,将货车车轮毛坯试样加工至目标尺寸。
3)进行热处理,对车轮材料微观组织进行调控,将车轮组织由原始的珠光体变为片层间距更小的屈氏体,提高车轮表面强度;图2为车轮加工尺寸及热处理工艺图,其中奥氏体化温度为:880℃,保温时长为3h,淬火强化后车轮表面微观组织为硬脆马氏体。为改善淬火马氏体的抗疲劳性能,利用电阻炉对车轮进行400℃回火处理,保温三个小时后空冷至室温。
4)测量车轮表面硬度并观察热处理车轮的微观组织屈氏体化情况;如图3所示,淬火区回火处理后微观组织为回火屈氏体,其微观组织主要由铁素体、短棒状或薄片状渗碳体组成,大量铁素体仍保持板条状/针状,渗碳体弥散分布于铁素体基体内。测量微观组织片层间距和车轮材料表面硬度可以得到:车轮组织由原始的珠光体(片层间距150-450nm)转变为片层间距更小的屈氏体(片层间距约63nm),车轮表面硬度由327±8 HV0.5提升至469±6 HV0.5。
4.1)测量热处理车轮及PG5钢轨表面硬度的方法为:
采用维氏显微硬度仪对车轮试样表面硬度值进行测定并观察试验后硬度值随深度变化情况。表面硬度的测试载荷设置为4.9 N(HV0.5),测量时在试样表面沿圆周方向均匀地选取10个位置点,对测量数据取平均值。
4.2)观察热处理车轮材料微观组织的方法为:
利用电火花线切割机切取热处理后的车轮试样,镶样后打磨并抛光,然后使用4%的硝酸酒精溶液对其表面进行腐蚀,利用扫描电子显微镜对微观组织进行观察。
5)对轮轨试样进行精加工,轮轨试样最大外直径为40 mm,厚度10 mm,如图4所示。加工完成后轮轨试样接触表面的粗糙度为0.2 μm。为方便观察车轮多边形宏观形貌,本滚动磨损试验采用点接触形式,因此车轮试样外轮廓做圆弧处理,圆弧半径14 mm。
6)对微观组织调控后的车轮试样和未做微观组织调控的车轮试样开展滚动磨损对比试验,进行货车车轮多边形磨损抑制效果评价。开展15万次循环转数的滚动磨损试验,对车轮磨损情况进行跟踪测试,验证材料微观组织调控法对货车车轮多边形磨损的抑制效果。其中滚动磨损试验参数为:车轮转速设置为212 r/min (3.5333r/s),滑差为4.55%,相应的钢轨转速为202.354 r/min (3.3726r/s),总循环次数为15万转,垂向力为350 N (轮轨最大赫兹接触应力为1881 MPa,对应现场轴重30 t)。
为了尽可能在试验条件下模拟现场工况下实际的轮轨接触状态,所涉及的接触应力均采用Hertz接触模拟准则,即保证试验中轮轨试样上的最大接触应力与现场工况一致;另须设置足够循环转数及较大滑差开展滚动磨损试验,对车轮磨损情况进行跟踪测试,验证材料微观组织调控法对货车车轮多边形磨损的抑制效果。
为了在不停止试验机的情况下获取车轮表面磨损情况,试验过程中采用高速摄像机每间隔3万转对车轮试样表面磨痕损伤形貌进行拍摄观察分析,定性表征有无车轮多边形磨损产生以及定量表征后续磨损演变行为。其中通过观察磨痕边缘有无波浪状形貌以及磨痕是否均匀规则即可判断有无多边形磨损发生。在热处理车轮的滚动磨损试验中(图5),车轮表面无多边形产生。对于未处理车轮(图6),3万转已经可以在磨痕表面观察到清晰明显的车轮多边形,磨痕呈波浪状宽窄不一,随着试验的进行,多边形磨损宽度逐渐变大,同时可以看到3万转时随着多边形磨损的出现,波峰波谷不断凸显。
6.1)在车轮滚动磨损过程中,采用高速摄像机在线定性表征车轮多边形磨损是否出现;通过对高速相机监测图像进行阈值分割,识别出车轮试样多边形磨损轮廓,对波峰和波谷处磨痕宽度进行精确定量测量;
为了精确定量分析多边形产生后的不均匀磨损程度,并降低人为操作对分析结果产生影响,提出一种基于车轮多边形磨损区域分割的车轮多边形磨损宽度精确定量表征方法,通过对高速相机监测图像进行特征区域分割处理,获得车轮多边形磨损磨痕的二值化图像。对高速相机监测图像进行阈值分割的方法如下:
6.1.1)首先对图像左右两侧区域进行像素取零处理,去除图像两侧由于拍摄、环境原因造成的高亮度、低亮度区域,保证中心感兴趣车轮试样区域图像灰度的可区分性。
6.1.2)进一步对整体图像区域进行图像灰度值线性拉伸处理,增强车轮多边形区域的特征部分。
6.1.3)为了消除车轮试样图像上、下部分图像灰度不均问题,将车轮试样图像分割为上、下部分;分别利用交互式阈值分割方法对上、下图像进行二值化处理,将图像的多边形区域进行轮廓阈值分割,随后再将分割后上、下图像进行拼接,最终获得较精确的车轮试样分割结果,为测量多边形磨损的波峰、波谷宽度奠定基础。
通过统计磨痕分割边缘信息换算得到波峰和波谷处磨痕宽度,从而测量得到波峰、波谷位置最大磨痕宽度/>;对于未产生多边形的车轮试样,只需统计图像中心行磨痕二值化边缘信息的宽度换算得到磨痕宽度/>
图7和图8分别为热处理和未热处理车轮滚动磨损试验过程中的高速相机监测图像分割结果。在热处理车轮的滚动磨损试验中(图7),车轮表面无多边形产生,随着循环转数的增加磨痕宽度不断变大,从2.5mm增加到5.5mm,但磨痕始终保持均匀。对于未处理车轮(图8),3万转时,其中磨痕变窄处(3.2mm)为波峰,磨痕变宽处(5.3mm)为波谷,之后波峰波谷磨痕宽度不断变大,但仍始终存在宽度差异,即不均匀磨损始终存在,到15万转时,波峰处磨痕宽度达到5.2mm,波谷处磨痕宽度达到6.3mm。利用高速摄像机在线定量评估车轮多边形磨损状态的方法,克服了传统测试方法需要不停地拆卸轮轨试样的难题,从而减少拆卸试样前后试验机参数波动情况发生,有利于维持轮轨试样持续稳定磨损状态,使得车轮多边形磨损的评估更加准确高效。
6.2)在获得车轮多边形磨损波峰、波谷宽度基础上,设计基于车轮弧形轮廓及几何尺寸的车轮多边形磨损深度计算方法计算试样波峰、波谷磨损深度,分析多边形产生后的不均匀磨损程度;
基于车轮弧形轮廓及几何尺寸的车轮多边形磨损深度计算方法为:
磨损深度定义为车轮原始外轮廓圆弧顶点距离磨损后廓形表面的距离。根据测量出的波峰、波谷位置最大磨痕宽度/>,通过公式(1)计算获得波峰、波谷位置的最大磨损深度。
式中:为车轮试样磨损宽度,/>为车轮试样外轮廓圆弧半径。
在热处理车轮的滚动磨损试验中(图7),采用公式(1)和图9所示方法,计算得到磨损深度从0.0559mm增加到0.2727mm。对于未处理车轮(图8),可以看到3万转时随着多边形磨损的出现,波峰波谷不断凸显,采用公式(1)和图9所示方法,计算得到波峰处的试样磨损深度0.0917mm,波谷处的试样磨损深度0.2531mm,到15万转时,波峰处试样磨损深度0.2435mm,波谷处试样磨损深度0.3590mm。
6.3)采集轮轨系统振动信号,评估车轮试样多边形磨损的阶数,通过监测轮轨系统中振动频率变化来间接表征多边形的形成发展过程;
当车轮产生多边形磨损时,会产生激振频率,振动频率与多边形阶数和车轮运行速度有关,通常用傅里叶分析来描述不同阶数的车轮多边形磨损,波长定义为:
式中:为多边形磨损阶数,/>为车轮半径;
当列车速度为时,其激振频率/>为:
车轮速度与转速关系式为:
结合(2)、(3)、(4)式得到激振频率与多边形阶数/>之间的关系式为:
因此通过监测轮轨系统中振动频率变化来发现多边形的形成发展过程。
试验前将振动传感器固定于试验机上靠近下试样轴的位置,试验中每间隔3万转采集轮轨系统振动信号。如图10所示,在热处理车轮的滚动磨损试验中,始终未监测到明显的振动频率变化,结合磨损形貌的发展过程可以得出,其未产生车轮多边形。如图11所示,在未处理车轮的滚动磨损试验中,轮轨系统在3万转时便产生较为明显的振动,通过检测系统分析其振动频率具体值为70 Hz,结合其磨损形貌变化图,在3万转时能够看到多边形形貌特征,具有同步性,也能够说明通过检测激振频率可以用来检测跟踪多边形的发展情况。
6.4)滚动磨损试验后利用车轮圆周不圆度激光测量仪获得车轮不圆度幅值及多边形磨损阶数。
滚动磨损试验后利用车轮圆周不圆度激光测量仪直接检测车轮全周轮廓,通过车轮全周半径变化也能够判断最终有无多边形产生,若车轮半径周期性变化,则产生多边形磨损,并得到车轮多边形磨损的阶数,若车轮全周半径变化轻微且无周期性,则无多边形磨损产生。
对于热处理车轮(图12),从其全周廓形来看,车轮表面较为光滑,半径变化不大且无周期性;对于未处理车轮(图13),货车车轮在运行15万转后出现经典的20阶多边形廓形,车轮半径沿圆周方向呈波浪式变化,同时具有周期性,表现为典型的周期性不均匀磨损。通过检测轮轨系统振动频率与多边形廓形,可以发现70Hz振动频率与20车轮多边形阶数满足公式(5):
在本实施例中,首先通过热处理技术对车轮进行淬火,然后进行回火处理,增强了车轮的抗磨损性能,通过滚动磨损试验中采用高速摄像机在线观察车轮表面磨损形貌,监测轮轨系统振动情况以及试验后测量车轮全周廓形,验证了热处理后的车轮抑制了多边形磨损的萌生与发展。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述,该描述没有限制性,附图中所示的也只是本发明的实施方式之一,实际的结构并不局限于此。所以,如果本领域的普通技术人员受其启示,在不脱离本发明创造宗旨的情况下,不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例,均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)选用货车车轮材料;
2)利用货车车轮材料按照机加工工序,将货车车轮毛坯试样加工至目标尺寸;
3)进行热处理,对车轮材料微观组织进行调控,将车轮组织由原始的珠光体变为片层间距更小的屈氏体;
4)测量车轮表面硬度并观察热处理车轮的微观组织屈氏体化情况;
5)对轮轨试样进行精加工,将车轮试样外轮廓加工成圆弧状;
6)对微观组织调控后的车轮试样和未做微观组织调控的车轮试样开展滚动磨损对比试验,进行货车车轮多边形磨损抑制效果评价,具体包括:
6.1)在车轮滚动磨损过程中,采用高速摄像机在线定性表征车轮多边形磨损是否出现;通过对高速相机监测图像进行阈值分割,识别出车轮试样多边形磨损轮廓,对波峰和波谷处磨痕宽度进行精确定量测量;
6.2)在获得车轮多边形磨损波峰、波谷宽度基础上,设计基于车轮弧形轮廓及几何尺寸的车轮多边形磨损深度计算方法计算试样波峰、波谷磨损深度,分析多边形产生后的不均匀磨损程度;
6.3)采集轮轨系统振动信号,评估车轮试样多边形磨损的阶数,通过监测轮轨系统中振动频率变化来间接表征多边形的形成发展过程;
6.4)滚动磨损试验后利用车轮圆周不圆度激光测量仪获得车轮不圆度幅值及多边形磨损阶数。
2.根据权利要求1所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤3)中,热处理的方法为:
首先使车轮毛坯在880℃高温炉环境中保温3个小时,保证完全奥氏体化,然后在水冷后对车轮进行回火处理,保温3个小时后空冷至室温。
3.根据权利要求2所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤4)中,测量热处理车轮及PG5钢轨表面硬度的方法为:
采用维氏显微硬度仪对车轮试样表面硬度值进行测定并观察试验后硬度值随深度变化情况;表面硬度的测试载荷设置为4.9 N,测量时在试样表面沿圆周方向均匀地选取10个位置点,对测量数据取平均值。
4.根据权利要求3所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤4)中,观察热处理车轮材料微观组织的方法为:
利用电火花线切割机切取热处理后的车轮试样,镶样后打磨并抛光,然后使用4%的硝酸酒精溶液对其表面进行腐蚀,利用扫描电子显微镜对微观组织进行观察,测量屈氏体片层间距,并测量材料表面硬度。
5.根据权利要求4所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤6)中,为了在试验条件下模拟现场工况下实际的轮轨接触状态,所涉及的接触应力均采用Hertz接触模拟准则,即保证试验中轮轨试样上的最大接触应力与现场工况一致;另须设置循环转数及滑差开展滚动磨损试验,对车轮磨损情况进行跟踪测试,验证材料微观组织调控法对货车车轮多边形磨损的抑制效果。
6.根据权利要求5所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤6.1)中,通过对高速相机监测图像进行特征区域分割处理,获得车轮多边形磨损磨痕的二值化图像;通过统计磨痕二值化边缘信息换算得到波峰和波谷处磨痕宽度,从而测量得到波峰、波谷位置最大磨痕宽度/>;对于未产生多边形的车轮试样,只需统计图像中心行磨痕二值化边缘信息的宽度换算得到磨痕宽度/>
7.根据权利要求6所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤6.1)中,对高速相机监测图像进行阈值分割的方法为:
6.1.1)首先对图像左右两侧区域进行像素取零处理,去除图像两侧由于拍摄、环境原因造成的高亮度、低亮度区域,保证中心感兴趣车轮试样区域图像灰度的可区分性;
6.1.2)进一步对整体图像区域进行图像灰度值线性拉伸处理,增强车轮多边形区域的特征部分;
6.1.3)为了消除车轮试样图像上、下部分图像灰度不均问题,将车轮试样图像分割为上、下部分;分别利用交互式阈值分割方法对上、下图像进行二值化处理,将图像的多边形区域进行轮廓阈值分割,随后再将分割后上、下图像进行拼接,最终获得车轮试样分割结果,为测量多边形磨损的波峰、波谷宽度奠定基础。
8.根据权利要求7所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤6.2)中,基于车轮弧形轮廓及几何尺寸的车轮多边形磨损深度计算方法为:
磨损深度定义为车轮原始外轮廓圆弧顶点距离磨损后廓形表面的距离,根据测量出的波峰、波谷位置最大磨痕宽度/>,通过公式(1)计算获得波峰、波谷位置的最大磨损深度:
式中:为车轮试样磨损宽度,/>为车轮试样外轮廓圆弧半径。
9.根据权利要求8所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤6.3)中,当车轮产生多边形磨损时,会产生激振频率,振动频率与多边形阶数和车轮运行速度有关,用傅里叶分析来描述不同阶数的车轮多边形磨损,波长定义为:
式中:为多边形磨损阶数,/>为车轮半径;
当列车速度为时,其激振频率/>为:
车轮速度与转速关系式为:
结合(2)、(3)、(4)式得到激振频率与多边形阶数/>之间的关系式为:
因此通过监测轮轨系统中振动频率变化来发现多边形的形成发展过程。
10.根据权利要求9所述的一种货车车轮多边形磨损抑制与定量评价方法,其特征在于:步骤6.4)中,滚动磨损试验后利用车轮圆周不圆度激光测量仪直接检测车轮全周轮廓,通过车轮全周半径变化也能够判断最终有无多边形产生,若车轮半径周期性变化,则产生多边形磨损,并得到车轮多边形磨损的阶数,若车轮全周半径变化轻微且无周期性,则无多边形磨损产生。
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Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102607977A (zh) * 2012-03-21 2012-07-25 西安交通大学 基于数字图像处理的磨损原位测量装置及方法
CN108562446A (zh) * 2018-04-25 2018-09-21 石家庄铁道大学 基于轴箱振动时频域特征车轮多边形检测方法及终端设备
CN108796371A (zh) * 2018-06-20 2018-11-13 马钢(集团)控股有限公司 一种轨道交通重载货车用贝氏体钢车轮及其制造方法
CN109027017A (zh) * 2018-08-15 2018-12-18 重庆交通大学 一种空间滚动轴承磨损状态评估方法
CN110806324A (zh) * 2019-11-11 2020-02-18 成都西交智众科技有限公司 基于轨道位移的车轮多边形磨耗检测方法及数据采集设备
CN110926993A (zh) * 2019-12-18 2020-03-27 西安交通大学 磨损图像采集系统及采集方法
CN111272550A (zh) * 2020-02-10 2020-06-12 西南交通大学 一种测试方法、装置、电子设备及存储介质
CN112749441A (zh) * 2020-12-09 2021-05-04 西南交通大学 一种轨道交通车辆车轮多边形磨耗的控制方法
CN113245241A (zh) * 2021-06-17 2021-08-13 苏州中科行智智能科技有限公司 一种基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法
CN113276905A (zh) * 2021-04-30 2021-08-20 中铁二院工程集团有限责任公司 区分轨道波磨及车轮多边形磨耗的识别方法与测量方法
CN113919396A (zh) * 2021-10-13 2022-01-11 山东大学 一种基于半监督学习的振动信号和图像特征机床刀具磨损状态监测方法
CN113947130A (zh) * 2021-08-03 2022-01-18 西南交通大学 车轮多边形磨损波形回归预测ai模型训练使用方法及设备
CN114997218A (zh) * 2022-05-20 2022-09-02 西南交通大学 一种针对轨道车辆车轮多边形磨耗的识别检测方法
CN115078335A (zh) * 2022-07-05 2022-09-20 华东交通大学 一种列车车轮钢不同金相组织类别的检测方法
CN115586095A (zh) * 2022-10-31 2023-01-10 铁科金化检测中心有限公司 一种轮轨材料表面硬化层抗剥离性能的评价方法
CN115593464A (zh) * 2022-10-31 2023-01-13 华东交通大学(Cn) 一种高速列车车轮伤损评估方法、存储介质及计算机
CN116297160A (zh) * 2023-03-22 2023-06-23 中国民航大学 一种飞机刹车盘材料摩擦磨损性能的快速测试方法
CN116481839A (zh) * 2023-03-29 2023-07-25 中铁物总运维科技有限公司 一种基于客观赋权法的车轮状态评价方法
CN116519703A (zh) * 2023-05-11 2023-08-01 南京拓控信息科技股份有限公司 基于线扫3d图像的集电靴碳滑板图像检测系统及方法

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102607977A (zh) * 2012-03-21 2012-07-25 西安交通大学 基于数字图像处理的磨损原位测量装置及方法
CN108562446A (zh) * 2018-04-25 2018-09-21 石家庄铁道大学 基于轴箱振动时频域特征车轮多边形检测方法及终端设备
CN108796371A (zh) * 2018-06-20 2018-11-13 马钢(集团)控股有限公司 一种轨道交通重载货车用贝氏体钢车轮及其制造方法
CN109027017A (zh) * 2018-08-15 2018-12-18 重庆交通大学 一种空间滚动轴承磨损状态评估方法
CN110806324A (zh) * 2019-11-11 2020-02-18 成都西交智众科技有限公司 基于轨道位移的车轮多边形磨耗检测方法及数据采集设备
CN110926993A (zh) * 2019-12-18 2020-03-27 西安交通大学 磨损图像采集系统及采集方法
CN111272550A (zh) * 2020-02-10 2020-06-12 西南交通大学 一种测试方法、装置、电子设备及存储介质
JP7046300B1 (ja) * 2020-12-09 2022-04-04 西南交通大学 鉄道輸送車両の車輪のポリゴン摩耗の制御方法
CN112749441A (zh) * 2020-12-09 2021-05-04 西南交通大学 一种轨道交通车辆车轮多边形磨耗的控制方法
CN113276905A (zh) * 2021-04-30 2021-08-20 中铁二院工程集团有限责任公司 区分轨道波磨及车轮多边形磨耗的识别方法与测量方法
CN113245241A (zh) * 2021-06-17 2021-08-13 苏州中科行智智能科技有限公司 一种基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法
CN113947130A (zh) * 2021-08-03 2022-01-18 西南交通大学 车轮多边形磨损波形回归预测ai模型训练使用方法及设备
CN113919396A (zh) * 2021-10-13 2022-01-11 山东大学 一种基于半监督学习的振动信号和图像特征机床刀具磨损状态监测方法
CN114997218A (zh) * 2022-05-20 2022-09-02 西南交通大学 一种针对轨道车辆车轮多边形磨耗的识别检测方法
CN115078335A (zh) * 2022-07-05 2022-09-20 华东交通大学 一种列车车轮钢不同金相组织类别的检测方法
CN115586095A (zh) * 2022-10-31 2023-01-10 铁科金化检测中心有限公司 一种轮轨材料表面硬化层抗剥离性能的评价方法
CN115593464A (zh) * 2022-10-31 2023-01-13 华东交通大学(Cn) 一种高速列车车轮伤损评估方法、存储介质及计算机
CN116297160A (zh) * 2023-03-22 2023-06-23 中国民航大学 一种飞机刹车盘材料摩擦磨损性能的快速测试方法
CN116481839A (zh) * 2023-03-29 2023-07-25 中铁物总运维科技有限公司 一种基于客观赋权法的车轮状态评价方法
CN116519703A (zh) * 2023-05-11 2023-08-01 南京拓控信息科技股份有限公司 基于线扫3d图像的集电靴碳滑板图像检测系统及方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PAN, R., CHEN, Y., LAN, H., SHIJU, E., & REN, R: "Investigation into the evolution of the microcosmic surface of bainitic wheel steel material suffering polygonal wear", 《WEAR》, no. 504, pages 1 - 3 *
WANG, W., LI, S., DING, H., LIN, Q., GALAS, R., OMASTA, M: "Wheel/rail adhesion and damage under different contact conditions and application parameters of friction modifier", 《WEAR》, no. 523, pages 1 - 4 *
汪凤全等: "精密表面缺陷的数字化检测系统研究", 《光学仪器》, vol. 28, no. 3, pages 72 - 75 *
金学松等: "车轮非圆化磨耗问题研究进展", 《西南交通大学学报》, vol. 53, no. 1, pages 2 - 4 *
黄金伟等: "激光表面淬火对车轮多边形萌生及发展影响试验研究", 《摩擦学学报》, pages 1 - 18 *

Also Published As

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