1、強側(cè)風(fēng)作用下，列車在特大橋梁、高路堤或風(fēng)口線路上極有可能造成列車傾覆等重大行車事故。對強側(cè)風(fēng)作用下列車運行安全性進行研究，找出車輛在強風(fēng)作用時的傾覆機理，并找出具體防范措施，對于預(yù)防大風(fēng)事故的發(fā)生，確保鐵路運輸?shù)恼＿M行具有重要的現(xiàn)實意義。 從車速-風(fēng)速-線路-車輛耦合情況下車輛的氣動性能出發(fā)，建立了車輛在瞬態(tài)突變載荷和穩(wěn)態(tài)載荷下車輛在軌道上傾覆以及車體在轉(zhuǎn)向架上傾覆的數(shù)學(xué)模型，最終得出了列車在不同載重、不同線路條件(路堤或橋梁

2、)下風(fēng)速與臨界車速的關(guān)系，并提出了提高車輛在強側(cè)風(fēng)下運行的安全措施，完整地建立了在風(fēng)-車-路三者耦合條件下研究車輛行車安全性的方法體系。 較為系統(tǒng)地、完整地建立了采用不同結(jié)構(gòu)形式的轉(zhuǎn)向架(一系或二系懸掛、鋼簧或空氣彈簧、擺式或非擺式轉(zhuǎn)向架、有無搖動臺等)的車輛在強突變風(fēng)載荷及穩(wěn)態(tài)風(fēng)載荷情況下車輛在軌道上傾覆、車體在轉(zhuǎn)向架上傾覆的數(shù)學(xué)模型。研究表明：車輛在突變載荷情況下更容易發(fā)生傾覆事故；列車的傾覆不僅與列車在運行中的受力有關(guān)，還

3、與車體與轉(zhuǎn)向架之間的相對位置有關(guān)；車體與轉(zhuǎn)向架之間發(fā)生振動時的相對橫向偏移量越小，則車輛越不容易發(fā)生傾覆。 得到了在強側(cè)風(fēng)作用時車-路耦合條件下車輛的氣動性能。研究表明：車輛受到的氣動力均隨著車速和風(fēng)速的增大而增大，在風(fēng)向角為90°左右時，車輛受到的氣動力最大；在同樣外界條件(車速、風(fēng)速和風(fēng)向角)的情況下，車輛受到的氣動力均隨著路堤和橋梁高度的增高而增大；路堤迎風(fēng)面結(jié)構(gòu)形式對車輛的氣動性能影響較小，但背風(fēng)面的結(jié)構(gòu)形式對列車氣動性

4、能影響較大，隨著路堤背風(fēng)面斜率的增大，車輛受到的氣動力顯著減??；對在峽谷中橋梁上的車輛來說，同樣標準風(fēng)速情況下，兩座山之間的間距越短，列車受到的氣動力越大。 得到了風(fēng)-車-路三者耦合條件下車輛的速度限值。研究表明：棚車和集裝箱車的外形流線化最差，在同樣風(fēng)速條件下會承受較大的氣動力，車輛的臨界運行車速較低，而罐車的流線型外形最好，在同樣風(fēng)速時受到的氣動力較小，則車輛的臨界運行車速相對較高；車輛的自重越大，其臨界允許車速就越高；隨著

5、橋梁和路堤的增高，車輛的臨界車速迅速下降，若在線路上加擋風(fēng)墻，則可以有效降低車輛受到的氣動力，進而提高車輛的臨界運行車速；車輛在曲線上運行時由于受離心力的影響，其臨界車速會迅速降低；車輛的重心越高，則相同的離心力會產(chǎn)生較大的傾覆力矩，降低車輛的臨界運行車速；橫向振動慣性力對系統(tǒng)影響較大，加裝阻尼器、改善踏面形狀等可有效的降低振動的頻率和幅值，進而降低橫向振動加速度，最終提高車輛的臨界運行車速。根據(jù)對單節(jié)車的研究結(jié)果，給出了一列車的限速準

6、則：即整列車所處的位置中的所有危險點上、所有車輛的最小的臨界運行車速為列車的限速。 提出了大風(fēng)對行車安全影響因素的改善措施。對車輛自身而言，降低車輛重心高、降低車輛在運行時的橫向振動加速度能提高車輛在強側(cè)風(fēng)下的臨界傾覆風(fēng)速。但根本上來說，降低車輛在強側(cè)風(fēng)下受到的氣動力能有效的提高車輛的抗傾覆性能，主要措施為改善車輛在強側(cè)風(fēng)下的氣動外形、在線路上加設(shè)擋風(fēng)墻。以棚車為例給出了棚車在強橫風(fēng)作用時的最佳側(cè)壁及車頂?shù)耐庑屋喞唤o出了路堤上

7、采用不同類型的擋風(fēng)墻時擋風(fēng)墻的最優(yōu)參數(shù)；給出了橋梁上單側(cè)透風(fēng)式擋風(fēng)墻最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)(擋風(fēng)墻高度、透風(fēng)率、擋風(fēng)墻位置)。 提出了風(fēng)區(qū)風(fēng)速的預(yù)測方法。即針對原始風(fēng)速時間序列，首先進行滑動平均，然后采用卡爾曼濾波求出真值，最后采用時間序列或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立風(fēng)速的預(yù)測模型。時間序列預(yù)測主要針對單個測點，該方法需要較多的歷史數(shù)據(jù)，能夠?qū)砗芎玫念A(yù)測，并能給出預(yù)測誤差。針對距離較近、風(fēng)速相關(guān)性較強的幾個測點，可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的方法，這