智慧铁路:机车整备场数字孪生

news2025/2/25 8:40:52

机车整备场是铁路运输系统中的重要组成部分,它承担着机车的维修、保养和整备工作,对保障铁路运输的运维和安全起着至关重要的作用。

随着铁路运输的发展、机车技术的不断进步,以及数字化转型的不断推进,数字孪生技术在机车整备场的应用越来越广泛。数字孪生三维可视化技术的应用为机车整备工作带来了许多便利和效益,包括提高整备效率、优化维修方案和提升安全性等方面。

图扑软件机车整备场三维可视化,从整备场全局调度、到各分段作业流程、再到各机车整备和工人在岗情况等多个维度,展示了数字孪生技术在机车整备场上的应用。

传统的机车整备工作通常需要依靠人工观察和经验判断,而图扑 HT 数字孪生技术可以将整个机车的结构和运行状态,以三维模型的形式生动形象呈现出来。使维修人员可以更直观地了解机车各个部件之间的关系,并准确判断机车是否存在故障或需要维修的部位。由此一来,既可以节省人力,又可以减少因失误而造成的维护失误,提高整备效率。

全场整备计划

传统机车整备场中的全场整备计划表,往往存在信息不及时、不准确的问题,缺乏实时监控和数据分析的功能,且整备场的工作量庞大,人工填写计划表需要耗费大量时间和精力。此外,人为因素和传统的纸质记录方式,很容易出现计划表中的信息错误或问题遗漏,无法提供实时的监控和反馈。

应用图扑软件 HT 数字孪生技术将实际物体的数字模型与实时数据相结合,在机车整备场中,可以通过建立机车的数字孪生模型,实时监控各类型机车的状态和整备过程,如进闸、综合检测、吸污、牵车出棚、总验收等等。数物结合可以及时发现问题并进行调整,提高整备场的工作效率和质量。

作业流程

在传统的机车整备场中,作业流程图被广泛应用于指导和管理整备作业。然而,随着整备场作业规模和复杂程度的增加,传统流程图提供的静态信息,已无法满足现代整备场的需求,并且流程图的传达和共享也存在一定的困难,不利于信息的及时沟通和协作。

通过图扑数字孪生整备场可视化平台,可以实时获取作业数据并将其进行模拟分析,从而更准确地制定作业计划和调度。此外,还可以实现整备场作业流程的动态更新和优化,提高整备作业的效率和质量。

图扑 HT 监控平台还能实现对机车入库-检查-出库作业流程的可视化展示和共享,方便信息的传达和协作。

动态检测棚作业

动态检测棚是机车整备场中重要的作业设施,用于对机车的动态监测和调试,维修人员通常需要进行各种复杂操作,如监测机车的部件或调试机车的各项参数,以避免设备长期使用和缺乏维护导致的故障或损坏。

图扑 HT 通过虚拟现实技术将这些操作以三维模拟的形式生动呈现,使维修人员可以在虚拟环境中进行操作演练和培训,提前了解操作的具体步骤和注意事项,减少意外事故的发生。

可视化平台内支持实时监测机车的运行状态、设备的工作情况以及当前的作业环境。当监测系统发现潜在的安全隐患时,系统会及时告知相关人员采取对应的措施进行预防和处理。

自动洗车机

由于洗车机的设计和技术局限性,时常无法将机车表面的污垢完全清洗干净,导致洗车效果不尽如人意,不仅浪费人力资源,也延长了机车整备的时间。

图扑 HT 三维可视化监控平台,通过数字孪生技术对洗车机进行三维仿真、测试、细节优化,发挥其清洗效果的稳定性,确保每一辆机车都能得到彻底地清洗,提高其作业效率,从而节约时间和人力成本。同时,远程监管也能对洗车过程中人员作业安全,提供必要安全预警。

图扑软件支持跨平台,移动终端均可轻松打开场景,实现触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移等操作,用户不必再为跨平台交互模式而烦恼。

上砂卸污棚

该作业过程需要人工操作,作业时间长且存在安全隐患,无法满足快速整备的需求。并且在传统模式下难以获取作业过程中的关键数据,如砂的使用量、污水的排放情况等,影响了管理人员的调度和监管时长。

图扑 HT 将实际物理系统与其数字模型相结合,以现场数据情况为驱动,实时获取作业过程中的关键数据,实现对整个上砂卸污棚作业过程的模拟和监控。从而提高了作业效率和安全性,同时还为管理人员提供了科学决策支持。

通过数字孪生模型,管理人员可以对作业过程进行虚拟仿真,评估不同方案的效果,并进行优化。这有助于提高整备场的管理水平,优化资源调度,提升整备效率。

整备作业区

由于机车数量庞大且作业复杂,传统的人工管理方式无法高效安排作业流程,可能会导致整备时间长、效率低下等问题的存在。另一方面纸质记录容易造成数据丢失、信息不准确,记录分析及整合也存在一定困难。

图扑软件数字孪生技术的应用,可以有效地解决传统机车整备场中整备区的作业现状问题。通过对整备区内待整区、作业区、验收区等各个环节机车状态进行数字建模仿真,再搭配 2D 数据面板,即可实现对整备区整体作业态势的全方位追踪跟进,方便作业人员实时掌握当前的工作状态,以及对历史作业流程进行高效溯源比对。一定程度上提高了运营监管效率,优化宏观层面的综合运营监管与统筹指挥。

图扑 HT 可通过在整备区内部、周边安装传感器和监控设备,建立智能化和安全化的整备区。实现对作业环境和机车状态的实时可视化监测,做到及时发现问题,及时处理问题。

全场同步作业监管

传统机车整备场全场同步监管存在信息不对称问题。针对流通阻塞情况,监管人员无法及时获取实况信息,且重复工作耗时长。这不仅增加了营运成本,还影响了运营效率。

图扑 HT 三维可视化监控平台,以作业时间轴为主线,通过模拟整个机车整备过程,实时展示当前时间下整备场全局的机车作业情况,实现全场同步监管。监管人员可以通过虚拟环境,实时了解整备场的情况,以此进行实时监控和调整。在提高监管效果的同时,还可以减少人为错误的发生。此外,自动化和智能化可以减少繁琐的手续和重复的工作,监管人员进行远程监控和指导,提高整备过程的效率和准确性。

图扑软件数字孪生技术在传统机车整备场中具有广阔的应用前景。通过数字化、自动化、智能化和安全化的手段,能有效地解决机车整备场作业现状中的问题,提高整备效率和作业安全性,实现机车整备作业的规范化和集成化管理。

图扑软件作为坚持自主创新的国家级高新技术企业,提供 BIM、GIS、VR、AR、XR、MR 、2D 组态/3D 组态等 Web 可视化应用解决方案。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/982208.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

LeetCode刷题笔记【27】:贪心算法专题-5(无重叠区间、划分字母区间、合并区间)

文章目录 前置知识435. 无重叠区间题目描述参考<452. 用最少数量的箭引爆气球>, 间接求解直接求"重叠区间数量" 763.划分字母区间题目描述贪心 - 建立"最后一个当前字母"数组优化marker创建的过程 56. 合并区间题目描述解题思路代码① 如果有重合就合…

【业务功能篇99】微服务-springcloud-springboot-电商订单模块-生成订单服务-锁定库存

八、生成订单 一个是需要生成订单信息一个是需要生成订单项信息。具体的核心代码为 /*** 创建订单的方法* param vo* return*/private OrderCreateTO createOrder(OrderSubmitVO vo) {OrderCreateTO createTO new OrderCreateTO();// 创建订单OrderEntity orderEntity build…

echarts饼图label自定义样式

生成的options {"tooltip": {"trigger": "item","axisPointer": {"type": "shadow"},"backgroundColor": "rgba(9, 24, 48, 0.5)","borderColor": "rgba(255,255,255,0.4)&q…

Python Qt学习(十)一个简易的POP3邮件客户端

公司把126这类的邮箱网站都封了&#xff0c;正好现在无事&#xff0c;加之&#xff0c;算是一个对这俩周学习Qt的一个总结吧。遂写了这么一个简易的通过POP3协议接收126邮件的客户端。 源代码&#xff1a; # -*- coding: utf-8 -*-# Form implementation generated from read…

OpenCV图像处理——矩形(Rect)类的常用操作

1.Rect类 创建类 Rect类成员变量x、y、width、height&#xff0c;分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高。 创建一个Rect对象Rect,并在图像上画该矩形框。 cv::Rect rect(100, 50, 500, 500);cv::Mat cv_src cv::imread("11.JPG");cv::rectangle(cv_src, rect, cv:…

每一座屎山代码背后,都藏着一堆熟读代码规范的研发

&#x1f449;导读 韩寒在《他的国》中写道&#xff1a;“我们懂很多道理&#xff0c;却依然过不好这一生”&#xff0c;人们虽然知道很多道理&#xff0c;但并不一定能将这些道理应用到实际生活中。这种现象在生活中很常见&#xff0c;我们听了很多的成功学的道理&#xff0c;…

接入 NVIDIA A100、吞吐量提高 10 倍!Milvus GPU 版本使用指南

Milvus 2.3 正式支持 NVIDIA A100&#xff01; 作为为数不多的支持 GPU 的向量数据库产品&#xff0c;Milvus 2.3 在吞吐量和低延迟方面都带来了显著的变化&#xff0c;尤其是与此前的 CPU 版本相比&#xff0c;不仅吞吐量提高了 10 倍&#xff0c;还能将延迟控制在极低的水准。…

ChatGLM2-6B 部署

引言 这是ChatGLM2-6B 部署的阅读笔记&#xff0c;主要介绍了ChatGLM2-6B模型的部署和一些原理的简单解释。 ChatGLM-6B 它是单卡开源的对话模型。 充分的中英双语预训练 较低的部署门槛 FP16半精度下&#xff0c;需要至少13G的显存进行推理&#xff0c;甚至可以进一步降低…

罕见病 对称性脂肪瘤(MSL) 马德龙病

如果你体内脂肪瘤分布大致如下 而且个数不断增多 这篇文章适合你 症状 脂肪瘤个数一直增加 而且很对称 比如: 左手臂一个 右手臂一个 别名 多发性对称性脂肪增多症 Multiple symmetric lipomatosis (MSL) 多发性对称性脂肪瘤&#xff08;MSL&#xff09; 脂肪瘤 马德龙病(…

大场景的倾斜摄影三维模型OBJ格式轻量化处理处理关键处理技术分析

大场景的倾斜摄影三维模型OBJ格式轻量化处理处理关键处理技术分析 大场景的倾斜摄影三维模型是指通过航空或地面摄影获取的大范围、高分辨率的地理环境数据。为了在虚拟环境中加载和渲染这些模型&#xff0c;需要对其进行OBJ格式的轻量化处理。本文将分析大场景的倾斜摄影三维模…

SSRF漏洞实战

文章目录 SSRF概述SSRF原理SSRF 危害PHP复现SSRF漏洞检测端口扫描内网Web应用指纹识别攻击内网应用读取本地文件 Weblogic SSRF--Getshell复现SSRF攻击Redis原理漏洞检测端口扫描复现翻车&#xff0c;请看官方复现教程注入HTTP头&#xff0c;利用Redis反弹shell SSRF防御过滤输…

软路由的负载均衡设置:优化网络性能和带宽利用率

在现代网络环境中&#xff0c;提升网络性能和最大化带宽利用率至关重要。通过合理配置软路由IP的负载均衡设置&#xff0c;可以有效地实现这一目标&#xff0c;并提高整体稳定性与效果。本文将详细介绍如何进行软路由IP的负载均衡设置&#xff0c;从而优化网络表现、增加带宽利…

软件架构设计(六) 软件架构风格-MDA(模型驱动架构)

概念 模型驱动架构MDA, 全称叫做Model Driven Architecture。 Model:表示客观事物的抽象表示Architecture:表示构成系统的部件,连接件及其约束的规约Model Driven: 使用模型完成软件的分析,设计,构建,部署和维护等 开发活动MDA起源于分离系统规约和平台实现的思想。之前…

Python入门学习13(面向对象)

一、类的定义和使用 类的使用语法&#xff1a; 创建类对象的语法&#xff1a; ​​​​​​​ class Student:name None #学生的名字age None #学生的年龄def say_hi(self):print(f"Hi大家好&#xff0c;我是{self.name}")stu Student() stu.name &q…

软件系统平台验收测试报告

验收测试 一、验收测试 软件项目验收测试依据招投标文件以及相关行业标准、国家标准、法律法规等对软件的功能性、易用性、可靠性、兼容性、维护性、可移植性和用户文档等进行检测&#xff0c;对软件项目的质量进行科学的评价&#xff0c;为项目验收提供依据。 1、服务内容 …

成功解决OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作

最近写了个训练文件&#xff0c;昨天在运行的时候都是好好的&#xff0c;今天一运行就报错了&#xff0c;不得不说&#xff0c;有点点奇怪。 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小&#xff0c;无法完成操作。 Error loading "D:\AI\Anaconda\anaconda3\envs\torch1.8\li…

嵌入式学习笔记(16)反汇编工具objdump

2.4.1反汇编的原理&为什么要用反汇编 arm-linux-objdump -D led.elf > led_elf.dis objdump是gcc工具链中的反汇编工具&#xff0c;作用是由编译链接好的elf格式的可执行程序反过来得到汇编源代码 -D表示反汇编 > 左边的是elf可执行程序&#xff08;反汇编的源&am…

Linux RPM JDK升级

以JDK1.8升级JDK17为例 上传jdk17安装包到linux服务器 检查jdk版本 rpm -qa|grep jdk 删除查询到的jdk rpm -e --nodeps jdk1.8-1.8.0_201-fcs.x86_64 删除完毕后安装新的jdk rpm -ivh jdk-17_linux-x64_bin.rpm 检查jdk版本 java -version

Matlab信号处理3:fft(快速傅里叶变换)标准使用方式

Fs 1000; % 采样频率 T 1/Fs; % 采样周期&#xff1a;0.001s L 1500; % 信号长度 t (0:L-1)*T; % 时间向量. 时间向量从0开始递增&#xff0c;0s~1.499sS 0.7*sin(2*pi*50*t) sin(2*pi*120*t); % 模拟原信号 X S 2*randn(size(t)); …

jenkins快速跑通helloworld任务

jenkins新建helloworld示例 左上角“新建任务” 输入名称&#xff0c;选择第一个创建&#xff1a; 可以选择众多执行脚本&#xff0c;这里选择shell&#xff1a; 随后弹出一个窗口&#xff0c;将下面脚本填入&#xff1a; #!/bin/bashecho start... for i in {1..10}doecho $i…