国家科技支撑计划(2006BAC07B03)
- 作品数：9 被引量：236H指数：7
- 相关作者：高广军田红旗苗秀娟刘辉李燕飞更多>>
- 相关机构：中南大学长沙理工大学莫纳什大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家留学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法被引量：36
- 2010年
- 为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法。该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,利用对传统时间序列分析法改进后的滚动式时间序列法对各分解层风速序列建立非平稳时序预测模型,并通过模型方程实现超前多步滚动式预测计算。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统时间序列分析法对应超前1步、3步、5步的预测精度分别提高了54.22%,26.44%和19.38%,其预测的平均相对误差分别为1.14%,3.06%和4.41%;优化算法具有较强的细分与自学习能力。
- 刘辉田红旗李燕飞
- 关键词：风速预测时间序列分析法优化算法
- 强横风下青藏线客车在不同高度桥梁上的气动性能分析被引量：24
- 2010年
- 采用数值模拟方法,在模拟自然风和均匀风风速分别为30m/s的情况下,研究不同高度桥梁上列车受到的横向力和侧滚力矩,导出了桥梁上车辆的横向力系数和侧滚力矩系数的表达式。计算结果表明:桥高为30m时,采用模拟自然风计算得到的横向力和临界倾覆点处侧滚力矩比采用均匀风得到的计算结果分别大约58%和63%,且桥梁越高,计算结果差别越大;车体周围的流场与速度矢量分布方式相似,但采用模拟自然风时,车体的表面压力最大值和车体周围的速度最大值分别为1.14kPa和67.6m/s,远大于采用均匀风时的最大值0.82kPa和58.8m/s;车辆受到的横向力、侧滚力矩基本上与车辆形心处的风速的平方成正比;车辆的横向力系数和侧滚力矩系数均与桥梁的高度呈指数关系,当量横向力系数为0.974,当量车体重心处的侧滚力矩系数为0.082,当量临界倾覆点处侧滚力矩系数为0.592。
- 高广军苗秀娟
- 关键词：空气动力学客车强侧风
- 线路环境对路堤上列车气动性能的影响被引量：8
- 2010年
- 基于三维定常N-S方程和从风-车-路-场耦合条件下车辆周围的流场结构,分析路堤不同结构形式对列车气动性能的影响。研究结果表明:当路堤迎风面、背风面斜率一致时,随着坡度的减小,横向力与倾覆力矩呈增大的趋势;当cotα从1.5变为2.0时横向力和倾覆力矩变化非常明显,分别增加25.4%和72.3%,其后气动力变化不明显;当迎风面一定时,随着背风面由斜向上逐步向下倾斜直至成为平地,横向力和倾覆力矩以及升力呈显著增大的趋势;与cotβ=2.0时相比,cotβ=∞即背风面为平地时车辆的横向力和倾覆力矩分别增加63.9%和55.2%。
- 苗秀娟田红旗高广军
- 关键词：车辆工程路堤气动性能数值模拟
- 基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法被引量：22
- 2011年
- 为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。
- 刘辉田红旗李燕飞CHEN Chao
- 关键词：优化算法风速预测神经网络法
- 风电场风速短期多步预测改进算法被引量：121
- 2008年
- 对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。该文运用时间序列法对我国某风电场测风站实测风速建立时序求和自回归滑动平均(auto regress iveintegrated moving average,ARIMA)ARIMA(11,1,0)模型,并进行风速预测。针对模型在超前1步预测时出现的延时问题,引入卡尔曼预测法加以改进,提出卡尔曼时间序列法。针对时序模型超前多步预测精度低的问题,提出滚动式时间序列法。对提出的两种改进方法进行实例验证,结果表明,卡尔曼时间序列法不仅改善了预测延时问题,而且把超前1步预测的平均相对预测误差从6.49%降低为3.19%;滚动式时间序列法改善了多步预测的精度问题,模型超前3、5、10步预测的平均相对预测误差分别仅为7.01%,7.63%,8.42%。两种改进方法都没有明显增加时间序列法的建模计算量。
- 潘迪夫刘辉李燕飞
- 关键词：风力发电风电场多步预测卡尔曼滤波时间序列
- 青藏线棚车在强横风下的倾覆稳定性被引量：6
- 2011年
- 采用缩比棚车模型风洞实验的方法研究棚车在5 m高路堤和15 m高桥梁上的气动性能,得到气动力系数与侧滑角之间的关系,在此基础上,根据静力矩平衡原理建立棚车整车在轨道上倾覆及车体在转向架上倾覆的数学模型,得到车辆在直线和曲线上运行时车辆运行车速和临界倾覆风速关系。研究结果表明:路堤或桥梁上棚车的气动力系数均随着侧滑角的增大而增大,在桥梁上侧滑角为75°时达到最大值,之后稍微降低;车体在转向架上倾覆时的临界风速小于车辆整车在轨道上倾覆的临界风速,车辆的安全速度限值应当以车体在转向架上倾覆为基础进行研究;车辆在曲线上静止时,其在路堤和桥梁上的临界倾覆风速分别为37.0和39.5 m/s,当车速为100 km/h时,其临界倾覆风接近30 m/s;若车辆在直线上静止时,其在路堤和桥梁上的临界倾覆风速分别为45.0和49.0 m/s,当车速为120 km/h时,在路堤或桥梁上棚车的临界倾覆风速接近33 m/s。
- 高广军段丽丽苗秀娟
- 关键词：棚车倾覆稳定性风洞试验气动性能
- 峡谷风对桥梁上列车气动性能的影响被引量：13
- 2010年
- 基于标准κ—ε双方程湍流模型,分析运行在跨峡谷桥梁上的列车外部稳态流场,研究不同峡谷间距、列车在桥上不同位置时峡谷风对列车气动性能的影响规律。计算结果表明:在同样风速条件下,峡谷间距越小,对气流的加速作用越明显,当峡谷间距分别为150,200,250和300m时,桥梁上方的风速分别增加了17.5%,11.6%,7.2%和3.4%;峡谷间距150m时车辆受到的侧向力、升力和倾覆力矩比300m时分别增大约25.7%,84.5%和21.1%;列车处于峡谷中间位置时受到的气动力最小,列车处于刚进入峡谷位置时受到的气动力最大,后者比前者车辆受到的侧向力、升力和倾覆力矩分别增大了5.5%,8.2%和7.8%。
- 苗秀娟田红旗高广军
- 关键词：列车通过桥梁气动性能
- 青藏线上集装箱平车在强横风下的稳定性被引量：3
- 2011年
- 采用数值模拟计算的方法,对青藏线上10 m高桥梁上集装箱本身和集装箱车整车在强横风下的气动性能进行研究,得到气动力系数与侧滑角之间的关系;在此基础上,根据静力矩平衡原理建立车辆在轨道上倾覆及集装箱在车体上倾覆的数学模型,得到车辆和集装箱在直线和曲线上运行时车速和临界倾覆风速的关系。研究结果表明:桥梁上集装箱车整车和集装箱自身的横向力系数以及倾覆力矩系数均随着侧滑角的增大而增大;当侧滑角为75°时达到最大值,之后稍微降低;在低速时,车辆向曲线内侧倾覆的临界风速较低;在高速时,车辆向曲线外侧倾覆的临界风速较低;总体上,集装箱整车和集装箱自身的临界倾覆风速均随着车速的提高而降低,但集装箱在车体上倾覆的临界风速小于车辆整体在轨道上倾覆的临界风速,车辆的限速应当是以集装箱在车体上的倾覆为标准;对于集装箱车整车,当车速分别为0,40,60,80和100 km/h时,整车的临界倾覆风速分别为23.1,20.6,18.5,16.3和14.7 m/s。
- 高广军李鹏
- 关键词：集装箱车气动性能倾覆稳定性
- 单线路堤上挡风墙高度研究被引量：17
- 2011年
- 采用数值模拟计算的方法,对单线路堤上不同高度单、双侧挡风墙对列车气动性能的影响进行研究。研究结果表明:安装挡风墙后,车辆的气动力系数远远小于无挡风墙时的气动力系数,车辆的迎风面受到的压力由大部分正压转变为大部分负压,车辆顶部受到的负压明显减小;挡风墙的不同高度对车辆的气动性能有明显影响,挡风墙高度较低时,横向力系数为正值,随挡风墙高度的增加而减小,达到一定高度后,由正值变为负值,而倾覆力矩系数则正好相反;对于单侧挡风墙,在挡风墙高度为1.85 m时,车体的倾覆力矩系数为0,其合理高度应为1.85 m;对于双侧挡风墙,当挡风墙高度为2.00 m时,倾覆力矩系数为0,因此,挡风墙合理高度为2.00 m。
- 高广军段丽丽
- 关键词：挡风墙路堤气动性能数值模拟
