| 题名 | 基于计算机视觉的车轮等效锥度研究 |
| 作者 | 鲍政伟 |
| 答辩日期 | 2018 |
| 导师 | 邬再新 |
| 关键词 | 轮对 计算机视觉 踏面曲线 等效锥度 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 作为车辆—轨道系统中的纽带,轮轨关系决定了铁路车辆的运行特性。在轮轨关系中,等效锥度是最能表示轮轨接触相互作用特性的参数,是衡量车辆的平稳性的重要参数。在复杂的影响因素中,轮对踏面磨损是导致等效锥度变化的最主要原因。在当今铁路高速、重载的发展趋势下,作为车辆重量的承载者和驱动力、制动力的传递者,轮对的磨损日益加剧,导致检测、镟修工作更加频繁,这就要求对于修复后的轮对必须进行快速准确的尺寸测量和等效锥度计算,判断修复后的车轮是否符合标准,从而保障铁路运输的平稳性和安全性。随着铁路技术快速发展,精确高效的车轮状态测量技术已经成为列车安全平稳运行的重要保障,轮轨关系科学研究、列车安全监控等领域对车轮技术状态测量的精度与效率的要求也日益提高,因此,研究更加快速准确的轮对自动检测、计算系统具有重要意义。本研究课题中,为了快速准确地进行车轮检测和等效锥度计算,在现有的相机理论模型和标定方法的基础上,提出一种快速高效的全自动相机标定方法,搭建了一套基于计算机视觉的车轮自动检测、计算系统,并将该系统用于镟修后的车轮检测、计算中。文中使用HALCON程序语言对计算机视觉系统采集的踏面图片进行数字图像处理,获取完整、平滑的踏面曲线图,随后通过相机标定参数实现踏面曲线像素坐标到世界坐标的转换,获取踏面轮廓坐标。在UIC519等效锥度计算方法的基础上,提出改进的计算方法,结合Simpack与Microsoft Visual Studio软件,实现轮径差(35)r、蛇形运动正弦波波长?和等效锥度值tan?_e的计算。最后运用标准数据对本文检测、计算方法进行验证,结果表明,本文提出的检测、计算方法精度符合文件要求,能为镟修后轮对的参数测量和效果评估提供依据。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 75 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/93535]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 鲍政伟. 基于计算机视觉的车轮等效锥度研究[D]. 2018. |
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