Nghiên cứu phương pháp thiết kế cung cấp nguồn điện kéo cho hệ thống tàu điện ngầm tích hợp – MCR

Hiển thị đơn giản
creativework.keywordsTài liệu Hội thảo-Hội nghị
creativework.keywordsĐiện-Điện tử viễn thông
creativework.keywordsTàu điện ngầm
creativework.keywordsTàu điện ngầm tích hợp
creativework.keywordsĐường sắt đô thị tích hợp
creativework.keywordsĐiện áp tiếp xúc
creativework.keywordsTrạm điện kéo
creativework.keywordsKỷ yếu Hội thảo cấp Quốc gia năm 2023
dc.contributor.authorĐoàn Văn Đổng
dc.contributor.authorLê Xuân Hồng
dc.contributor.authorNguyễn Thái
dc.date.accessioned2024-03-04T08:04:20Z
dc.date.available2024-03-04T08:04:20Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractBài báo này trình bày nghiên cứu phương pháp thiết kế cung cấp nguồn điện kéo cho hệ thống tàu điện ngầm tích hợp – MCR. Nghiên cứu tàu điện ngầm tích hợp là vấn đề mới nổi lên trong những năm gần đây nhằm đáp ứng dịch vụ cao nhất với chi phí đầu tư thấp nhất bởi sự kết hợp ưu điểm của hai loại năng lực chuyên chở hành khách lớn nhất giờ cao điểm. Dưới mô hình tích hợp, tính toán thiết kế cung cấp nguồn sức kéo là vấn đề phức tạp hơn rất nhiều so với các hệ thống độc lập khác. Trong bài báo này, trình bày kết quả nghiên cứu về phương pháp tính toán tải thiết kế cung cấp nguồn điện kéo cho hoạt động chuyên chở của hệ thống. Matlab R2017b/Railway Systems là phần mềm đáng tin cậy để tiếp cận mô phỏng, phân tích một số các dữ liệu cần thiết và kết quả nghiên cứu cho thấy tính khả thi của phương pháp khi áp dụng cho trường hợp tải không đồng bộ trên hệ thống. Kết quả đạt được thỏa các tiêu chuẩn thiết kế cung cấp nguồn công suất điện kéo theo các tiêu chuẩn IEEE P1653.2, EN 50328 và IEC 60146-1 quá tải cho phép theo cấp VI, và điện áp theo các tiêu chuẩn EN 50163, UIC 600 và IEC 60850.
dc.identifier.issn9786047627370
dc.identifier.urihttps://thuvienso.ut.edu.vn/handle/123456789/549
dc.language.isoTiếng Việt
dc.publisherGiao thông vận tải
dc.titleNghiên cứu phương pháp thiết kế cung cấp nguồn điện kéo cho hệ thống tàu điện ngầm tích hợp – MCR
dc.title.alternativeRoad surface recognition using advanced convolutional neural network
dc.typeArticle
Tệp tin
Tập tin chính của tài liệu
Đang hiển thị 1 - 1 của tổng số 1 kết quả
Không có ảnh thu nhỏ nào
Tên:
DOAN VAN DONG.pdf
Dung lượng:
2.47 MB
Định dạng:
Adobe Portable Document Format
Tải xuống
Tập tin giấy phép
Đang hiển thị 1 - 1 của tổng số 1 kết quả
Không có ảnh thu nhỏ nào
Tên:
license.txt
Dung lượng:
612 B
Định dạng:
Item-specific license agreed to upon submission
Mô tả:
Tải xuống
Bộ sưu tập
ĐIỆN - ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG