列车牵引计算习题-第一章

简述机车牵引力的定义及分类

由传动装置产生、与列车运行方向相同、驱动列车运行并可由司机根据需要调节的外力。

分类

按能量传递顺序分:

  • 指示牵引力Fi:假定原动机所做的指示功毫无损失地传到动轮上所得到的机车牵引力。
  • 轮周牵引力F:实际作用在实际作用在轮周上的机车牵引力。
  • 车钩牵引力Fg:除去机车阻力的消耗,实际作用在机车车钩上的牵引力。
    按能量转换过程限制关系:
  • 牵引电机牵引力:受牵引电机功率限制的轮周牵引力。
  • 粘着牵引力:受轮轨间粘着能力限制的轮周牵引力。

什么是机车粘着牵引力

轮周上的切线力大于轮轨间的粘着力时动轮就要发生空转,在不发生空转的前提条件下所能实现的最大轮周牵引力称为粘着牵引力。

电力机车牵引特性曲线有几种

  • 牵引电动机的电流特性,机车速度提高时,牵引电机电流减少。
  • 机车牵引力特性,磁通量一定时,牵引电机电流增大,机车牵引力增大。
  • 机车牵引特性,运行速度增大,牵引力减少。
  • 功率特性,速度越高,功率越大,在恒功区达到最大功率。
  • 电力机车牵引特性曲线,将牵引电机牵引力和粘着牵引力与速度的关系绘制在一张图上。

机车牵引计算标准有哪些?各有什么含义

  • 持续电流Ic,规定的持续电流,牵引电机按此电流工作散热平衡。
  • 持续速度v,电力机车在最高位满磁场的牵引特性曲线上,有一个实现持续电流的速度。
  • 持续牵引力Fc,持续速度对应的轮周牵引力。

  • 计算速度vj及计算牵引力Fj,列车在限制坡道上的最低通过速度,计算牵引质量的依据,牵规规定了各型机车的最低计算速度及最大计算牵引力,他们分别是机车的持续速度和持续牵引力。计算时因不低于最低计算速度。

  • 计算起动牵引力,在起动条件下机车所能发挥的最大牵引力,为了防止空转,电力机车按粘着条件选取机车起动牵引力。25页有例题。

SS4型机车如何确定计算速度?

查表1-4可以确定最低计算速度为51.5km/h,计算速度应该不低于这个值。

机车牵引力的取值有哪些规定?

多机牵引

使用重联操作,每台机车牵引力均取全值;分别操作,第二台及以后的机车牵引力取0.98;补机操作,推送补机的牵引力取0.95。

最大牵引力

取机车牵引特性的外包线。

牵引力使用系数

进行最高负荷计算时,乘以牵引力使用系数0.9

SS4型机车不同速度下的牵引力如何确定?

P14 图1-10,P30表1-7

哪些计算中需要使用牵引力使用系数?

对各型机车,凡取用最高负荷各速度的牵引力计算列车最大合力、绘制最大合力线图或进行其他计算时。

电力机车的功率特性图有什么用途?

直观、形象表示出轮周功率的大小和变换规律,以便对机车功率性能做出评价。

在轮周牵引力数据表中,选择你熟悉的一种货运机型,查出各速度下的最大牵引力,并乘以牵引力使用系数0.9,得出牵引计算中实际使用的最大牵引力Fy,绘制出机车使用牵引力Fy与速度的关系。

使用P30 表1-7的SS4轮周牵引力数据表。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 最大牵引力计算,横坐标为速度,纵坐标为牵引力
# 从启动到32级牵引特性曲线与粘着曲线的交点50km/h,按粘着限制线取粘着牵引力
# 从50到51.5(最低计算速度)按32级特性曲线
# 从51,5到73.2(持续电流限制交点按持续电流限制取线)
# 大于73.2按32-3取
V = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 50, 51.5, 57, 63.6, 73.2, 80, 90, 100])
F = np.array([649.8, 554.0, 517.0, 497.0, 484.8, 467.5, 431.6, 394.8, 353.8, 307.8, 242.5, 186.5, 159.9])
Fy = np.dot(F, 0.9)
print(Fy)
# 最开始取粘着牵引力
plt.plot(V, Fy)
plt.show()

试计算SS4型电力机车v=0,10,20,30,40,50 km/h的粘着牵引力Fμ并在计算纸上绘制成粘着牵引力曲线Fμ.

查表P26

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 粘着牵引力计算公式Fq = 1000Pu * g * Uj
# 查表P26 SS4 P=2*92 g=9.81 u=0.24+12/(100+8v)


def calcfun(v):
return 1000*2*92*9.81*(0.24+12/(100+v))


V = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 50])
F = []
for c in V:
F.append(calcfun(c))
plt.plot(V, F)
plt.show()

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