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基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取 被引量:1
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作者 卜民众 吴国新 +2 位作者 黄金鹏 左云波 刘秀丽 《电子测量技术》 北大核心 2024年第2期44-50,共7页
利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着... 利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。 展开更多
关键词 测量 线结构光 空间灰度重心 3σ准则
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室内障碍物点云分割的可变阈值联合聚类算法研究
2
作者 刘洪凯 王少红 +1 位作者 左云波 谷玉海 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期70-78,共9页
激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法。该方法首先对点云数据... 激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法。该方法首先对点云数据进行预处理,使用直通滤波、体素滤波和立方体滤波对点云进行提取、稀疏和降噪,再联合自适应DBSCAN算法和改进后的可变阈值欧式聚类算法对点云进行聚类分割。采集真实场景数据进行测试,结果显示,在C-H系数、轮廓系数、D-B系数及轮廓系数等评价指标上均有所提高。这表明,可变阈值联合聚类算法显著提高了点云分割的准确性,有效的提高了聚类结果的类内一致性和类间差异性,为目标检测和识别提供了更可靠的基础。 展开更多
关键词 激光雷达 障碍物检测 点云分割 DBSCAN
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基于深度学习的园区安防吸烟行为检测
3
作者 陈赛 左云波 +2 位作者 郑伊凡 胡欢 谷玉海 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期73-81,共9页
针对园区禁烟区时常出现一些流动人员违规抽烟造成的安防隐患问题,提出一种联合人体骨骼关键点检测和改进的YOLOv7烟支检测的吸烟行为深度学习检测方法。该方法首先通过OpenPose提取人体关键点的坐标信息,计算手、鼻子、脖子之间距离的... 针对园区禁烟区时常出现一些流动人员违规抽烟造成的安防隐患问题,提出一种联合人体骨骼关键点检测和改进的YOLOv7烟支检测的吸烟行为深度学习检测方法。该方法首先通过OpenPose提取人体关键点的坐标信息,计算手、鼻子、脖子之间距离的比值,手、肘、肩之间的角度,判别是否满足吸烟姿态。然后联合改进的YOLOv7算法检测图像中是否存在烟支,来最终判断吸烟行为是否存在。其中改进的YOLOv7算法引入了全局注意力机制模块,强化了语义与位置信息,使用转置卷积改进上采样方式,减小了信息丢失,并采用MPDIOU损失函数,增强了回归结果准确性,提升了对烟支小目标的检测精度。通过实验测试,本文方法准确率达到95.45%,可以有效地检测出吸烟行为。 展开更多
关键词 深度学习 吸烟行为检测 人体关键点 改进的YOLOv7
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改进YOLOv4-tiny网络的日用商品目标检测算法
4
作者 王林枫 左云波 +2 位作者 徐小力 周可鑫 范博森 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期319-326,365,共9页
针对基于移动平台的商品图像检测算法存在硬件要求高、模型复杂且精度低等问题,提出一种YOLOv4-tiny改进网络,减少网络参数与模型尺寸,提高网络精度,构建更高效的网络。将原有标准卷积替换为点卷积与逐深度卷积,特征提取使用CG模块,降... 针对基于移动平台的商品图像检测算法存在硬件要求高、模型复杂且精度低等问题,提出一种YOLOv4-tiny改进网络,减少网络参数与模型尺寸,提高网络精度,构建更高效的网络。将原有标准卷积替换为点卷积与逐深度卷积,特征提取使用CG模块,降低网络模型计算损耗。特征融合时,在原有特征金字塔(Feature Pyramid Networks,FPN)基础上添加PANity模块,缩短高低间卷积层的跨度。使用CSPConcat结构对此前各层融合特征进行特征优化处理,提高各层间特征融合的能力。利用k-prototypes算法优化日用商品数据集先验框的尺寸与数目。通过在darknet深度学习框架下,对日用商品数据集进行实验,得出改进后的算法平均精度(mAP)为98%,召回率为97%,较原网络提升了2.4百分点和2百分点,网络模型计算量较原网络降低了40.4%,模型存储文件缩小了55.9%。改进后的网络模型更轻量化、准确率更高,更加适用于部署在无人结算环节的低硬件水平嵌入式设备中。 展开更多
关键词 新零售 嵌入式 目标检测 日用商品 YOLOv4-tiny
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基于中心点对特征的无序堆叠工件位姿估计算法
5
作者 胡洪乐 吴国新 +3 位作者 左云波 朱春梅 杜俊波 周玲珑 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2024年第3期60-66,83,共8页
针对无序堆叠场景中工件相互遮挡导致的位姿估计精度下降的问题,提出一种基于中心点对特征的六维位姿估计算法。首先,模拟无序堆叠场景下点云目标多姿态随机摆放的物理环境,生成特征提取网络需要的带真实标签的数据集。进而,以中心点对... 针对无序堆叠场景中工件相互遮挡导致的位姿估计精度下降的问题,提出一种基于中心点对特征的六维位姿估计算法。首先,模拟无序堆叠场景下点云目标多姿态随机摆放的物理环境,生成特征提取网络需要的带真实标签的数据集。进而,以中心点对特征构建离线阶段的全局特征描述。然后,对在线阶段的工件无序堆叠场景,利用动态图卷积神经网络(dynamic graph convolutional neural network, DGCNN)算法提取点云中心特征分数,确定工件中心点,并以此作为改进点对特征(point pair feature, PPF)算法的参考点。最后,使用IPA数据集和自采集场景数据对算法性能进行了验证。实验结果表明:所提算法降低了参考点选择的随机性,相比原始PPF算法在场景工件数目为30时平均准确率提升19.5百分点,5种工件场景下平均运行时间缩短29.00%。 展开更多
关键词 位姿估计 特征匹配 中心点提取 深度学习
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高反光物体的局部点云孔洞补全方法
6
作者 宗佳轩 左云波 +1 位作者 陈赛 吴国新 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2024年第3期67-73,共7页
针对高反光物体点云数据存在噪声明显、孔洞过大,使用传统贪婪投影三角化算法无法达到点云补全目的的问题,提出一种改进的贪婪三角化点云补全算法。利用统计滤波和高斯滤波进行离群点去除和平滑处理;采用移动最小二乘法对局部点云进行... 针对高反光物体点云数据存在噪声明显、孔洞过大,使用传统贪婪投影三角化算法无法达到点云补全目的的问题,提出一种改进的贪婪三角化点云补全算法。利用统计滤波和高斯滤波进行离群点去除和平滑处理;采用移动最小二乘法对局部点云进行上采样增强数据,并且对点云进行进一步平滑。将贪婪三角化算法中的kd树(k-dimensional tree)算法替换为效率更高的八叉树(octree)搜索算法,将主成分分析法替换为准确率更高的移动最小二乘法进行法线估计;最后,进行点云三角化,完成点云补全。实验结果表明,改进算法能够更好地补全孔洞,补全后表面更加平滑、结构更为准确,且花费时间更短。 展开更多
关键词 点云补全 高反光物体 贪婪投影三角化
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全天候太阳方位跟踪控制系统的设计 被引量:7
7
作者 左云波 徐小力 +1 位作者 白廷柱 乔道鄂 《可再生能源》 CAS 北大核心 2011年第1期86-89,共4页
采用光感跟踪与时间跟踪相结合的方法,设计了全天候太阳方位跟踪控制系统。该系统包括监测装置、跟踪方式转换控制模块和双跟踪方式控制模块。监测装置监测天气状态为跟踪方式转换控制模块提供判断依据,跟踪方式转换控制模块发出指令启... 采用光感跟踪与时间跟踪相结合的方法,设计了全天候太阳方位跟踪控制系统。该系统包括监测装置、跟踪方式转换控制模块和双跟踪方式控制模块。监测装置监测天气状态为跟踪方式转换控制模块提供判断依据,跟踪方式转换控制模块发出指令启动相关跟踪方式,控制传动及支撑装置的运动,以改变太阳能电池板采光面的位置。系统的跟踪精度高,跟踪能耗低。 展开更多
关键词 光伏发电 跟踪控制系统 光感跟踪 时间跟踪
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DFAR模型在旋转机械故障预测中的应用 被引量:3
8
作者 左云波 王西彬 徐小力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1460-1463,共4页
针对旋转机械振动信号的特征量有时存在非平稳、非线性发展趋势的特点,构建了分整差分函数系数自回归(DFAR)模型。DFAR模型利用函数系数自回归模型建立非参数预测模型,并且根据改进的交叉核实评价准则自动选择分数阶差分或整数阶差分来... 针对旋转机械振动信号的特征量有时存在非平稳、非线性发展趋势的特点,构建了分整差分函数系数自回归(DFAR)模型。DFAR模型利用函数系数自回归模型建立非参数预测模型,并且根据改进的交叉核实评价准则自动选择分数阶差分或整数阶差分来处理原始数据,估计最优的建模参数。函数系数自回归模型能使得模型参数随模型依赖变量的值连续变化而逐渐变化;分数阶差分能提取时间序列中的确定性趋势信息,同时能防止因过差分而丢失长记忆低频成分,因而DFAR模型能更好地逼近非线性时间序列。实例验证表明,DFAR模型提高了对非平稳、非线性发展的故障特征量的趋势预测精度。 展开更多
关键词 旋转机械 差分函数系数自回归(DFAR)模型 趋势预测 故障
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形态谱在发电机组故障趋势分析中的应用 被引量:3
9
作者 左云波 王西彬 徐小力 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期962-965,共4页
为了分析发电机组振动信号在能量和波形方面的细小变化,从而反映发电机组的早期故障趋势,提出了基于数学形态谱的故障特征量.通过多刻度数学形态学运算,提取振动信号的形态谱,并对形态谱作统计分析,获得了形态谱偏态因子与裕度,其结果... 为了分析发电机组振动信号在能量和波形方面的细小变化,从而反映发电机组的早期故障趋势,提出了基于数学形态谱的故障特征量.通过多刻度数学形态学运算,提取振动信号的形态谱,并对形态谱作统计分析,获得了形态谱偏态因子与裕度,其结果能较好地反映振动信号的细微变化.形态谱偏态因子与裕度比传统的振动通频与烈度能更好地反映发电机组的故障发展趋势. 展开更多
关键词 发电机组 形态谱 故障趋势
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循环平稳度在发电机组故障趋势分析中的应用 被引量:2
10
作者 左云波 王西彬 徐小力 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期292-294,共3页
由于发电机组各部件的运动存在明显的周期性,当发电机组发生故障时,机组振动信号具有循环平稳特性,这种非平稳性随故障的变化而变化。因此,提出利用循环平稳度监测分析发电机组的故障趋势。循环平稳度是利用三阶循环累积量构造并利用二... 由于发电机组各部件的运动存在明显的周期性,当发电机组发生故障时,机组振动信号具有循环平稳特性,这种非平稳性随故障的变化而变化。因此,提出利用循环平稳度监测分析发电机组的故障趋势。循环平稳度是利用三阶循环累积量构造并利用二元决策方法估计三阶循环矩。它能抑制噪声与工况干扰,反映机组的故障状态。实例分析表明,将其作为发电机组故障特征量,提取故障的发展趋势,效果好于传统的通频值和烈度值趋势分析。 展开更多
关键词 发电机组 振动 故障 循环平稳度
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电磁式油液金属磨粒检测系统研究 被引量:7
11
作者 左云波 谷玉海 王立勇 《设备管理与维修》 2018年第13期21-23,共3页
通过检测润滑油中磨损金属颗粒的数量和尺寸信息,能够反映机械设备的磨损故障程度。电磁式螺旋差动传感器是检测油液磨粒信息的一种重要方法,具有结构简单、响应快、外界振动干扰小、不被气泡影响、区别金属性质等优点。针对电磁式颗粒... 通过检测润滑油中磨损金属颗粒的数量和尺寸信息,能够反映机械设备的磨损故障程度。电磁式螺旋差动传感器是检测油液磨粒信息的一种重要方法,具有结构简单、响应快、外界振动干扰小、不被气泡影响、区别金属性质等优点。针对电磁式颗粒探测的难点,分析励磁磁场和感应电动势的数学模型,设计了差动式螺旋电磁传感器的结构。采用直接数字频率合成方法产生激励信号,基于单片机设计具有锁相分析的信号检测硬件系统。系统能够检测最小100μm的磨损金属颗粒。 展开更多
关键词 油液 电磁式 磨粒检测 锁相分析
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综合分析的发电机组故障趋势曲线 被引量:2
12
作者 左云波 徐小力 王西彬 《微计算机信息》 北大核心 2008年第16期163-164,229,共3页
发电机组的故障趋势分析经常受到负荷变化的影响。尤其基于振动分析,当负荷变化明显时,与能量有关的故障特征值发生相应变化,影响了故障趋势分析的效果。为了减少这种影响,提出一种综合分析的反映发电机组故障恶化程度的趋势曲线。它是... 发电机组的故障趋势分析经常受到负荷变化的影响。尤其基于振动分析,当负荷变化明显时,与能量有关的故障特征值发生相应变化,影响了故障趋势分析的效果。为了减少这种影响,提出一种综合分析的反映发电机组故障恶化程度的趋势曲线。它是基于无量纲波形统计分析与幅值域分析,提取对能量不敏感的形状因子,实现形状与能量综合分析。实验结果表明,它比传统的振动通频值能更好的反映发电机组的故障发展趋势。 展开更多
关键词 振动分析 发电机组 趋势分析
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万向节式太阳跟踪方法及跟踪装置 被引量:1
13
作者 左云波 徐小力 白廷柱 《机械设计与制造》 北大核心 2011年第8期126-128,共3页
为了提高光伏发电系统的太阳方位跟踪精度,降低太阳方位跟踪装置的制造成本,提出了一种新的太阳跟踪方法及跟踪装置。该方法通过将太阳方位角及高度角的参数进行换算,得到与之对应的两个驱动转角参数,根据这新的参数驱动太阳能电池板进... 为了提高光伏发电系统的太阳方位跟踪精度,降低太阳方位跟踪装置的制造成本,提出了一种新的太阳跟踪方法及跟踪装置。该方法通过将太阳方位角及高度角的参数进行换算,得到与之对应的两个驱动转角参数,根据这新的参数驱动太阳能电池板进行万向节式的运动以跟踪太阳。新设计的跟踪装置包括太阳方位监测模块、参数计算模块、驱动装置、自方位误差测定模块以及反馈控制模块,能及时采集太阳方位参数进行换算,并且能够根据太阳能电池板方位误差修正实时联动的频率与步幅。新型太阳方位跟踪装置跟踪精度高,跟踪时间间隔小,结构简单且造价低。 展开更多
关键词 光伏发电系统 太阳跟踪 跟踪装置
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太阳能光伏发电无线监控系统 被引量:6
14
作者 左云波 王欢 +1 位作者 徐小力 乔道鄂 《太阳能》 2011年第1期29-32,共4页
针对太阳能光伏电站布局分散且有大量监测及控制信息需要传递的特点,设计了太阳能光伏发电无线监控系统。该系统分为传感器与执行机构层、PLC现场监控层和远程网络监控层,系统通过短距离ZigBee无线网络、PROFIBUS现场总线、远程GPRS无... 针对太阳能光伏电站布局分散且有大量监测及控制信息需要传递的特点,设计了太阳能光伏发电无线监控系统。该系统分为传感器与执行机构层、PLC现场监控层和远程网络监控层,系统通过短距离ZigBee无线网络、PROFIBUS现场总线、远程GPRS无线网络实现数据信息的收集与传递。该监控系统不仅监测发电系统各种运行参数,还监测天气变化,可及时改变发电系统的太阳跟踪策略,降低系统运行能耗。 展开更多
关键词 光伏发电 现场总线 无线网络 监测
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一种改进的BP网络快速算法 被引量:13
15
作者 左云波 张怀存 《北京机械工业学院学报》 2005年第1期31-34,共4页
BP神经网络已广泛应用于许多领域,但标准BP算法收敛速度很慢。为了提高 标准BP算法的收敛速度,提出一种基于LM数值优化算法,以双极性S型压缩函数为转移函数的 改进BP算法。分析了双极性S型函数及LM算法与BP神经网络具体结合实现的方法,... BP神经网络已广泛应用于许多领域,但标准BP算法收敛速度很慢。为了提高 标准BP算法的收敛速度,提出一种基于LM数值优化算法,以双极性S型压缩函数为转移函数的 改进BP算法。分析了双极性S型函数及LM算法与BP神经网络具体结合实现的方法,并给出了 算法步骤。通过实例证明,改进后算法的收敛速度比其它BP算法快。 展开更多
关键词 转移函数 LM算法 BP神经网络 收敛速度
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基于虚拟仪器的大型旋转机组故障预测系统 被引量:1
16
作者 左云波 徐小力 +1 位作者 谷玉海 阎楚良 《北京机械工业学院学报》 2006年第2期1-4,共4页
大型旋转机组故障预测系统由于系统复杂,采用传统的开发方式,开发周期长并且硬件系统庞大。虚拟仪器可以通过软件把计算机强大的计算处理能力和仪器硬件的测量、控制能力有机的结合起来。利用PC-DAQ与LabW indows/CVI,构建大型旋转机组... 大型旋转机组故障预测系统由于系统复杂,采用传统的开发方式,开发周期长并且硬件系统庞大。虚拟仪器可以通过软件把计算机强大的计算处理能力和仪器硬件的测量、控制能力有机的结合起来。利用PC-DAQ与LabW indows/CVI,构建大型旋转机组故障分析系统,减少了系统所需的硬件资源,加快了系统软件的开发速度,实现集成运行环境,使操作人员操作起来更加方便。 展开更多
关键词 虚拟仪器 旋转机组 故障预测
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一种改进的Harris与SUSAN相结合的角点检测算法 被引量:11
17
作者 龙忠杰 王吉芳 左云波 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第12期133-136,共4页
通过研究Harris角点检测算法时发现,虽然该算法对棋盘角点有很好的检测能力,但对于一些立体物角点提取时,在物体边线上存在较多伪角点,同时也有抗噪能力差和运算速度慢的问题。针对以上情况,提出一种Harris邻域像素取差法与SUSAN相结合... 通过研究Harris角点检测算法时发现,虽然该算法对棋盘角点有很好的检测能力,但对于一些立体物角点提取时,在物体边线上存在较多伪角点,同时也有抗噪能力差和运算速度慢的问题。针对以上情况,提出一种Harris邻域像素取差法与SUSAN相结合的改进算法。首先,运用邻域像素相似法,计算当前像素点8邻域内灰度值与其核点相似的像素点个数,初步得出候选角点集;然后结合SUSAN算法思想,进一步排除候选角点集内的伪角点。实验结果表明该方法能提高角点检测的准确度。 展开更多
关键词 角点检测 机器视觉 图像处理 HARRIS算法 SUSAN算法
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时变工况行星齿轮箱对数时频脊阶次谱故障特征提取 被引量:8
18
作者 孟玲霞 徐小力 左云波 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期163-169,179,共8页
风电机组齿轮箱工作于强噪声且变转速变载荷的工况下,其振动信号非常复杂。建立了一个时变转速变载荷的行星齿轮箱振动信号模型。提出了时频脊阶次谱故障特征提取方法。对振动信号进行Wigner-Ville时频变换,取对数后进行重排;采用Crazy ... 风电机组齿轮箱工作于强噪声且变转速变载荷的工况下,其振动信号非常复杂。建立了一个时变转速变载荷的行星齿轮箱振动信号模型。提出了时频脊阶次谱故障特征提取方法。对振动信号进行Wigner-Ville时频变换,取对数后进行重排;采用Crazy climber方法提取对数重排时频谱图中的峰值脊线;将脊线转换为时频脊阶次谱。通过仿真信号与转速、载荷连续波动实验数据表明,对数时频脊阶次谱故障特征能够为时变复杂工况行星齿轮箱故障预警提供有效的依据。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 时变工况 时频脊阶次谱 故障特征提取
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旋转机械的新息加权神经网络工作状态趋势预测研究 被引量:3
19
作者 徐小力 韩秋实 +2 位作者 许宝杰 左云波 王涛 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期37-39,共3页
在面向旋转机械的神经网络工作状态预测中,存在着对新数据强调不足的缺陷,为了弥补原有的神经网络存在的缺陷,提出一种新的神经网络预测方法,即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法。依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的大小... 在面向旋转机械的神经网络工作状态预测中,存在着对新数据强调不足的缺陷,为了弥补原有的神经网络存在的缺陷,提出一种新的神经网络预测方法,即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法。依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的大小,通过均值函数赋给输入数据不同的权值系数,提高神经网络的预测精度。在旋转机械工作状态预测中取得较为理想的预测效果。 展开更多
关键词 旋转机械 趋势预测 新息加权神经网络 均值函数
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基于滑差率分析的轮轨材料摩擦磨损特性研究 被引量:4
20
作者 吴国新 徐小力 +1 位作者 蒋章雷 左云波 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第10期1475-1481,共7页
随着列车速度的提高和轴重的加大,轮轨的失效往往影响了铁路的正常运行,甚至存在着安全隐患。目前对于影响轮轨磨损性能的研究仅限于轮轨材料、接触应力、轴重、车速等因数,尚未对滑差率的影响进行研究。提出基于滑差率分析的重载轮轨... 随着列车速度的提高和轴重的加大,轮轨的失效往往影响了铁路的正常运行,甚至存在着安全隐患。目前对于影响轮轨磨损性能的研究仅限于轮轨材料、接触应力、轴重、车速等因数,尚未对滑差率的影响进行研究。提出基于滑差率分析的重载轮轨间的磨损行为故障研究,利用GPM-30型滚动接触摩擦磨损试验机,采用双轮对接接触方式,建立轮轨间隙曲线与轮对横移量之间的面积模型,通过改变滑差率来研究其轮轨摩擦磨损性能的变化规律。对磨损后试样表面的扫描电镜观察,分别阐述了不同滑差率下车轮试样表面以及钢轨试样表面的磨损形貌特性,试验验证了不同滑差率对轮轨磨损性能的影响因素。 展开更多
关键词 轮轨系统 滑差率 轮轨 磨损行为 圆盘试验机
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