知道高速列车固定参数、制动特性和高速列车制动初始速度为300km/h,制动末速度为0,如何反向递推计算列车制动运行工况下到站停车的制动初始点,列车轮胎与轨道之间的摩擦系数忽略不计,用MATLAB进行编程计算

时间: 2024-02-15 12:05:54 浏览: 23
该问题需要使用物理学中的运动学和动力学知识,需要对高速列车的运动进行建模。 假设高速列车在制动初始点时,速度为v0,制动末速度为v1,制动过程时间为t,制动加速度为a,则根据运动学公式有: v1 = v0 + at (1) s = v0t + 1/2at^2 (2) 其中,s为高速列车在制动过程中行驶的距离。 为了计算出制动初始点,我们需要先估算出制动过程时间t和制动加速度a。根据动力学公式有: F = ma (3) 其中,F为高速列车所受的制动力,m为高速列车的质量。 假设高速列车的质量为m,制动力为F,则制动加速度a = F/m。为了估算制动力F,我们需要知道高速列车的制动距离和制动时间,以及列车的质量和速度。 假设高速列车的制动距离为d,制动时间为t,则制动距离和制动时间之间的关系为: d = v0t + 1/2at^2 (4) 将式(1)和(3)代入式(4)中,得到: d = v0t + 1/2(F/m)t^2 (5) 根据题目中的条件,列车的制动初始速度为300km/h,制动末速度为0,因此v0 = 300km/h,v1 = 0。又因为高速列车的轮胎与轨道之间的摩擦系数忽略不计,因此制动力等于阻力,即: F = 1/2ρACv0^2 (6) 其中,ρ为空气密度,A为列车的有效受力面积,C为列车的阻力系数,v0为列车的速度。 将式(6)代入式(5)中,得到: d = v0t + 1/2(1/2ρACv0^2/m)t^2 (7) 将式(1)代入式(7)中,得到: d = 1/2(v0^2 - v1^2)/a (8) 根据式(8),我们可以计算出制动距离d。因此,我们可以通过反向递推的方法计算出制动初始点。 下面是MATLAB代码实现: ```matlab % 高速列车制动过程计算 v0 = 300; % 制动初始速度,单位:km/h v1 = 0; % 制动末速度,单位:km/h t = 80; % 制动时间,单位:s m = 500000; % 列车质量,单位:kg rho = 1.2; % 空气密度,单位:kg/m^3 A = 100; % 列车有效受力面积,单位:m^2 C = 0.5; % 列车阻力系数 % 计算制动加速度和制动距离 v0 = v0 / 3.6; % 转换为m/s v1 = v1 / 3.6; % 转换为m/s a = (v1 - v0) / t; % 计算制动加速度 F = 1/2 * rho * A * C * v0^2; % 计算制动力 d = 1/2 * (v0^2 - v1^2) / a; % 计算制动距离 % 计算制动初始点 x0 = 0; % 假设列车初始位置为0 x1 = x0 + d; % 计算制动初始点 disp(['制动加速度为:' num2str(a) ' m/s^2']); disp(['制动距离为:' num2str(d) ' m']); disp(['制动初始点为:' num2str(x1) ' m']); ``` 在上述代码中,我们首先定义了高速列车的一些参数,包括制动初始速度、制动末速度、制动时间、列车质量、空气密度、列车有效受力面积和列车阻力系数。接着,我们根据上述公式计算了制动加速度和制动距离。最后,我们通过计算得到制动初始点。 需要注意的是,本方法中忽略了列车轮胎和轨道之间的摩擦系数对制动过程的影响,因此结果仅供参考,实际情况可能会有所偏差。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

神经网络参数更新公式推导(二).docx

从整个网络框架到每一层配置,详细推导了全连接深度神经网络权重矩阵(W)和偏置(B)递推公式,有助于理解BP反向传播算法和深度神经网络的参数优化过程,为设计新的深层网络打下基础。
recommend-type

神经网络参数更新公式推导(一).docx

主要介绍了单隐层网络的发展历程,发展期间遇到的问题机器解决方案,根据目标函数和网络结构列出其权重和阈值的递推公式,有助于加深对神经网络的理解,设计自己的网络或者目标函数。
recommend-type

计算方法实验一舍入误差与数值稳定性实验报告.docx

用两种递推公式对n=0,1,2,…,20计算定积分 通过上机编程,复习巩固以前所学得程序设计语言及上机操作指令,切实感受舍入误差所引起的数值不稳定性。
recommend-type

自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计

自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计 自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计
recommend-type

基于参数识别的PMSM无位置传感器矢量控制

首先利用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识电机参数,然后将电机参数在线辨识值反馈到滑模观测器中,以提高滑模观测器的性能。最后利用simulink进行仿真验证。结果表明,改进后的滑模观测器可以充分克服电机参数变化...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。