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新的车载系统将允许火车立即检测“线路上的叶子”

研究人员正在开发一种用于列车的车载系统,该系统可以识别低附着风险,如“线路上的树叶”,以及其他导致铁路出现类似黑冰的问题.

低附着力是由于铁路线路受到生物污染造成的, 化学和物理因素, 其中一些不能很容易地监控或控制. 据估计,英国铁路行业的低粘连总成本每年为3.5亿英镑(RSSB)。.

最低水平的附着力对于可靠的制动和牵引性能至关重要, 特别是在维护安全和限制延误方面. 附着力的变化可能是非常局部的, 不可预测和瞬态, 一列列车的粘着性差可能不会影响同一位置的后续列车.

现在, 来自沙巴app的工程师, 谢菲尔德大学和佩尔迪姆工程公司合作开发了一种新产品,该产品将实时检测低附着热点,并创建一个英国网络的最新地图,显示任何危险可能存在的地方.

该地图将使网络运营商能够快速应对潜在风险,从而使服务运行更安全、更平稳.

拉夫堡的 克里斯·沃德博士, 谁在领导这项行动, 他说:“网络一直处于低粘连Events的危险中,行业非常重视这些Events的影响.

“铁路网和更广泛的铁路行业在铁路磁头清洁方面投入了巨额资金, 沿着线路控制植物群,预测哪里可能发生低附着Events——但这不是一门精确的科学,受影响的区域可能只有在Events发生后才会被发现.

“低附着区域通常是短暂的,不同类型的火车对环境的反应不同.

“这新技术, 通过实时检测在役车辆的低附着系数, 能让沙巴app更准确地了解英国庞大的铁路网络的危险所在吗, 哪一种将意味着更快的反应——例如防御性驾驶或铁路式治疗——从而带来更安全、更少延误的网络.”

探测系统将使用已建立的传感方法来收集数据,然后用沃德博士和拉夫堡的同事创建的算法来处理这些数据.

实验软件应该能捕捉到车轮在不同轨道条件下的细微变化.

当火车经过低附着系数地区时, 车辆的移动方式与在高附着力的轨道上行驶是不同的.

动作的信号被传感器接收, 然后这些物质被处理,并被转化为对粘附水平的评估. 如果需要,可以向驱动程序或更广泛的网络用户发送警告.

伊莱恩Cockroft, Network Rail的项目经理表示:“沙巴app的目标是开发出第一个解决轮轨界面低附着问题的产品,并考虑开发一种能够确定钢轨头部摩擦系数的摩擦计/测量工具.

“中期目标是在网络轨道头处理列车(RHTT)或多用途车辆(MPV)上安装一种设备。, 或任何其他合适的车辆,以最低60英里/小时的速度捕捉智能季节性处理数据,并证明钢轨头处理的有效性.

“未来的目标是将这项技术添加到客运列车或货运机车上,因此需要开发这项技术,以在网络上以125英里每小时的速度捕获连续数据。.  这将提供给一个最新的网络粘连图.”

为期22个月的研究将在研究团队进行, 在铁路网进行主要的测试计划, 铁路创新及发展中心, 在Tuxford, 诺丁汉郡, 来测试他们的算法, 今年夏天.

测试项目将使用谢菲尔德大学最先进的摩擦测量设备进行人工低粘着力测试.

来自谢菲尔德的David Fletcher教授说:“沙巴app与英国铁路研究创新网络的合作使沙巴app能够开发一套全面的铁路表面分析硬件. 沙巴app现在可以将实验室的轨道轮接触技术应用到现场试验中,比如在拉夫堡.”

图1“LAD系统”将补充现有的理解低附着位置的方法, 如车轮打滑触发和车轮打滑保护系统

“就像任何有轮子的交通工具一样, 例如,铁路车辆依靠轮轨接触区域产生的摩擦力来引导和牵引, 操舵, 刹车和加速,沃德医生说.

“钢轨系统具有钢轨车轮与钢轨之间的刚性和低摩擦接触面积.

“当涉及到滚动过程中的能量损失时,这是非常有效的,这意味着与使用轮胎的车辆相比,保持车速所需的能量更少。.

“这是由于很小的接触面积变形——它们只有指甲大小——即使在巨大的接触压力下。.

这种接触中的低附着力是由多种原因造成的, 但其中最广为人知的是“挂线的叶子”. 

“叶子的化学成分, 雨水和巨大的压力创造了一种类似于“聚四氟乙烯”或黑色冰的材料——几乎没有摩擦.

“所以,当使用刹车时,车辆可以滑行.  最近的一个例子是,一辆以100公里每小时(60英里每小时)速度行驶的汽车预计在1公里内停车.  由于低附着力,行驶了5公里.

“这意味着红灯可以通过,车站会错过,碰撞可能会发生.

他说:“主要问题是,沙巴app不确定这些情况是否已经发生.  目前还没有实时测量. 这是沙巴app希望通过该技术解决的关键问题,并将其转化为可在实时铁路上部署的流程.”

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新闻稿编号:22/03

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