Результаты поиска

Мероприятия по нормированию расхода дизельного топлива на работу маневровых локомотивов являются неотъемлемой частью эффективности использования тягового подвижного состава. Ввиду наличия проблем при формировании нормы расхода топлива, таких как показатели работы маневрового тепловоза, загрузки и технического состояния дизель-генераторной установки (ДГУ), условий эксплуатации локомотивов, требуется совершенствование существующей методики определения нормы расхода топлива. В статье представлены результаты исследований режимов работы маневровых тепловозов, приведены параметры разброса значений времени работы ДГУ в режиме нагрузки для маневровых тепловозов серий ТЭМ2 и ТЭМ18ДМ. Предложена математическая модель, основанная на базисах моделей машинного обучения, учитывающая степень загрузки ДГУ и технико-экономические характеристики серии тепловоза. Задачей предложенной модели является определение расхода топлива локомотивом итерационным методом расчета, где входными параметрами модели служат показатели работы локомотива. Установлено, что методика формирования нормы расхода топлива на выполнение маневровых работ должна учитывать степень загрузки дизель-генераторной установки и технико-экономические характеристики серии тепловоза. По результатам реализации предложенной модели по установлению удельных норм расхода топлива для исследуемых локомотивов по итогам их эксплуатации получены усредненные показатели удельного расхода топлива локомотивами по позициям контроллера машиниста. Предложенная методика позволяет учесть фактическую степень загрузки ДГУ и установить корректную норму расхода топлива за определенный период работы локомотива, что представляет практическую значимость работы. Представленные результаты исследования являются началом работы по разработке интеллектуальной системы по нормированию расхода дизельного топлива на работу маневровых локомотивов.

Повышение эффективности систем мониторинга рельсовых цепей требует реализации в них автоматического анализа собираемой информации: например, автоматической классификации состояния рельсовой цепи. Эта задача может быть решена средствами машинного обучения. Необходимым компонентом при разработке и исследовании алгоритма машинного обучения является обучающая выборка. В этой статье мы рассматриваем принципы построения математической модели рельсовой цепи, которая позволяет сгенерировать такую выборку. В качестве примера, комбинируя существующие методики расчета рельсовых цепей, мы приводим модель кодовой рельсовой цепи 25 Гц и демонстрируем ее работу.