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J-GLOBAL ID：201702242474380032   整理番号：17A0302660

大規模高速列車車の圧力変動シミュレーション制御研究【JST・京大機械翻訳】

Simulation and control research of air pressure fluctuation in high-speed train based on big data

著者 (3件)： Yan Zhongkui (School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University) ,  Chen Chunjun (School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University) ,  Sun Yu (School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University)
資料名： Zhongguo Ceshi  (Zhongguo Ceshi)
巻： 42  号： 5  ページ： 93-97  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3059A  ISSN： 1674-5124  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速列車がトンネルを通過する場合,列車表面のトンネル圧力波は車体の隙間や換気システムなどにより車内に入り,車内乗客の快適さに影響する。本論文では,高速列車走行中の大規模データの準周期性と再現性に基づいて,大規模データに基づくPD型反復学習制御システムを構築し,反復学習により最適換気システムの送風機の動作周波数を求め,リアルタイムに送風機の量と廃排量を調節して車内圧力変動を抑制した。シミュレーション結果は,以下を示す。大規模データに基づくPD型反復学習制御方式を採用することによって、車内圧力変動振幅、最大1S変化率および最大3S変化率が明らかに低下する傾向があり、既存のアクティブ制御(定常送風機周波数)方式より明らかに優れ、高速列車車内圧力変動をより有効に抑制できる。乗客の快適性を高める。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アクティブ制御 ,  圧力波 ,  送風機 ,  快適性 ,  周波数 ,  再現性 ,  走行 ,  *圧力変動 ,  シミュレーション ,  乗客 ,  反復学習制御 ,  換気システム ,  *高速列車
準シソーラス用語： 反復学習 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： high-speed train ,  pressure fluctuation inside train ,  PD iterative learning control ,  quasiperiodicity ,  frequency conversion fan

分類 (2件)： 鉄道騒音・振動  (TC01020C) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  高速列車 ,  圧力変動 ,  シミュレーション ,  研究