高速列车座椅舒适度优化

为了提升高速列车乘坐舒适性,对CRH2犁高速列车座椅舒适度进行了问卷调查.根据调查结果、中国人体数据、座椅设计理论和人机工程学,用多元回归分析方法,确定了影响座椅舒适度的因素.提出了适合中国人体的座椅尺寸:靠背倾度100°～120°,椅背宽度不大于415 mm,椅背高度不低于729 mmm,头靠应距离座椅面?骀 700～859 mm.     

基于栈式自编码的高速铁路站间客流短期预测研究

站间短期客流预测是高速铁路运营管理的重要依据.首先在提取原始客流数据特征的基础上得到样本和标签集,然后基于栈式自编码算法预训练神经网络模型参数,最后构建神经网络预测模型.以渝万高铁为例,采用2016年11月到2018年10月数据进行验证,结果表明:提出的模型预测误差为12.08％,与其它4种常用预测模型相比精度分别提高12.12％、1.12％、6.9％和19.12％,模型适用于短期客流预测.     

一种动车组司机座椅的人机工程评估

采用问卷调查的方式对同一款司机座椅在不同线路上进行调研,获得列车司机对司机座椅的问题反馈,对比分析UIC651:2002和TB/T 3264:2011设计标准,对司机座椅进行了几何适配性分析.在此基础上,针对中国人体尺寸特征,进行了静应力分析和主观性评价.获得了此种司机座椅的适合中国成年男子人体尺寸特征的整改意见.     

基于AHP-独立性权数法的列车旅客界面设计评价

为了克服高速列车旅客界面现有评价模型指标单一、赋权方法主观随意性、缺乏定量分析的局限性,首先,对新型双层高速列车的试验样车展开满意度调查,在此基础上从评价指标的全面性、系统性和层次性出发,构建了由设施尺度、安全设计、功能使用、空间环境和美学设计5类评价准则和36项具体指标组成的层次指标体系;其次,提出一种AHP法（层次分析法）结合独立性权数法赋权值的模糊综合评价模型,保留了专家的主观意见和乘客体验调查数据中的客观信息;最后,基于专家判断数据和调查评分数据求解了旅客界面评价指标体系的各层级权重,解算了新造样车和既有列车的评价等级. 研究结果表明:新造样车的评语等级为满意,隶属度为0.3977,既有列车评语等级为非常满意,隶属度为0.4422;根据权重计算得出旅客界面的设计改进顺序应为设施尺度、功能操作、空间环境、安全设计和美学设计;各评价准则中座椅人机曲面、设施尖角圆润、座椅可调性、空气质量和色彩协调性是对乘客满意度影响最大的因素.      

基于BP神经网络的煤炭企业可持续发展评价

在分析煤炭企业可持续发展评价方法的基础上，建立了煤炭企业可持续发展评价指标体系，构建了基于误差反向传播算法（BP算法）的多层前向神经网络模型．为减小希望输出与实际输出之间的误差，从输出层神经元到输入层神经元逐层反向修正各连接权，并在网络训练学习的过程中不断执行误差反向传播修正，以提高网络对输入模式响应的正确率．通过算例验证了运用BP神经网络评价煤炭企业可持续发展的有效性和准确性．     

磁流变半主动座椅悬架建模及振动特性分析

磁流变阻尼器力学模型及控制电流逆模型对半主动控制系统的控制精度具有重要影响.采用正弦及余弦型魔术公式，基于骨架曲线与滞回分离的建模方法，建立改进的磁流变阻尼器动态阻尼力模型；采用基于Sobol序列的差分-禁忌混合优化算法对阻尼力模型进行参数识别，构建包含激励特性及控制电流参数的通用数学模型；在试验测试及正向模型基础上，利用自适应神经模糊系统建立阻尼器控制电流逆模型.研究结果表明：本文建立的正逆模型均能够有效表征磁流变阻尼器的非线性行为及滞回特性；改进魔术公式模型在不同激励特性及电流工况下的平均百分比误差在3.4%附近变化；逆向动力学模型计算的控制电流误差均方根值为0.086 9～0.1171 A；经过控制电流逆模型与阻尼器正向模型串联模型计算的预测阻尼力误差均方根值为阻尼器最大阻尼力的5.6%；通过试验测试与仿真结果对比，验证了本文提出的阻尼器数学模型具有较好的精度和适用性，能够改善座椅悬架系统振动传递特性.     

轿车座椅R点及体压分布仿真计算

该文利用MADYMO进行座椅参考点R点坐标的预测,并分析了不同百分位假人模型的体压分布情况;针对50百分位的多体假人模型,通过调整座椅泡沫的刚度,探寻50百分位多体假人模型最理想的体压分布图,研究结果可作为轿车座椅设计、座椅舒适性评价的参考和依据。     

城市轨道交通车厢立席密度计算模型

为科学合理地确定城市轨道交通车厢立席密度,从立席乘客舒适度的角度探讨了合理立席密度对舒适度的影响。通过问卷调查和实地测量进行分析和量化,确定了空间舒适度和车厢微环境2个主要因素,基于线性加权法和顾客赋权法将2个因素结合构建了静态舒适度评价模型。考虑到站立时长对舒适度的影响,类比疲劳程度指标对静态舒适度评价模型进行修正,通过问卷调查验证时间折减因子并标定参数,构建了基于立席密度的广义舒适度评价模型,通过广义舒适度评价模型反推得到合理立席密度求解模型,并对北京地铁4号线-大兴线进行舒适度评价。分析结果表明:舒适度可以及时、准确地反映立席密度的变化和影响,借助舒适度评价结果可以改善运营线路的服务水平;北京地铁4号线-大兴线满足舒适等级、设计等级和超员等级的合理立席密度分别为3.1、4.2、4.7人·m-2,美国车辆设计定员的相应立席密度分别为3.0、4.0、6.0人·m-2,两者基本相当,且计算结果与调研结果相符,因此,模型可作为规划设计中确定合理立席密度的依据。     

基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制

针对高速列车运行过程中因不确定运行阻力和模型误差等因素产生的系统误差，提出了新的基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制策略，实现了其对给定目标速度曲线的渐近跟踪。首先通过动力学分析，基于特征建模方法和参数辨识，建立了存在系统误差的高速列车特征模型；其次，利用扩张状态观测器对系统误差的估计能力，设计了基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制器，并结合广义最小方差方法对控制器参数进行了优化，使其在存在系统误差时仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪。该控制策略能够有效处理系统误差带来的不确定性，提高控制精度，从而保障高速列车的安全可靠运行。为了验证本文所提方法的有效性，以CRH380A型高速列车为被控对象进行仿真实验。仿真结果表明设计的补偿控制方法在列车存在未知系统误差的情况下仍能保证理想的控制性能。     

基于BP神经网络的港口矿石码头效率评价

为了改善港口矿石码头效率综合评价方法,在已有研究成果的基础上,建立了新的综合评价指标体系。基于BP神经网络原理,构建了港口矿石码头效率评价模型。针对我国港口矿石码头效率状况,选取10个样本进行BP神经网络训练,并确定网络模型为7×6×5型结构。运用该评价模型对16个港口矿石码头效率评价,并与改进DEA方法的评价结果进行比较,两个结果基本一致。     

优化动车组席位分配方案的整数规划法

在市场经济条件下,优化列车席位分配方案,有利于提高铁路运输企业的盈利水平,把握市场竞争力.目前国内有关提高铁路客运收益管理水平的研究,侧重点一般放在定价策略上.涉及席位分配方案的研究较少.根据收益管理理论中席位控制的基本原理,构建了整数规划模型以确定单趟动车组的席位分配方法.在假设一定的条件下,根据历史数据进行了计算.结果表明:客票收入可以得到较高的增加.     

汽车座椅舒适性的技术研究

通过对影响汽车座椅舒适性原因的分析．结合国内外对汽车座椅舒适性的研究现状,对汽车座椅上使用充气坐垫的新技术加以论述,有利于该技术的推广应用。     

考虑旅客选择行为的高铁席位动态控制策略

利用基于选择行为的网络收益管理原理研究高铁席位动态控制策略.首先,针对多列车多停站的高铁网络建立考虑旅客选择行为的席位控制动态规划模型.然后,设计两阶段控制机制：第一,采用近似动态规划技术,对价值函数进行线性近似,设计策略迭代算法离线获得时间依赖的投标价格;第二,采用能够描述多种选择行为机理的马尔科夫链选择模型刻画旅客选择行为,将投标价格作为输入参数,在线运行品类优化算法获得实时控制策略.最后以京沪高铁为背景设计仿真实验,结果表明该机制在需求水平较低时能够明显改善收益,且保护长途票额.该机制不仅可获得实时动态控制策略,而且通用性好,还可利用历史数据进行参数学习与更新,实现更为精细地连续优化.     

地铁客室乘坐设备人机功能尺寸设计

为探讨乘客身材特征对地铁客室中乘坐设备功能尺寸设计的影响,运用人机工程学以人为中心的实验和相关分析法展开研究.围绕人的生理结构、心理尺度和乘坐设备的功能属性等因素,结合压力分布实验、虚拟仿真技术和主观评价分析,对人与地铁座椅和扶手之间的功能尺寸配置关系进行了测试与分析.研究结果表明:座椅腰靠纵向外凸圆弧的曲率半径为186 mm、座垫横向内凹圆弧的曲率半径为785 mm时更贴近人体坐姿的生理曲度和满足乘坐的舒适性要求;扶手的吊环高度设置在1 710 mm、横杆高度设置在1 860 mm时能够分别保障不同身材的乘客的使用需求,并能满足适用性、安全性和通行性之间的平衡.      

基于层次分析法的轨道规划评价

轨道交通的规划评价对轨道交通规划决策起着非常重要的作用。该文采用层次分析法对轨道交通规划进行评价。分析了轨道交通规划各级评价指标,确立了轨道交通规划评价指标由3个一级指标和9个二级指标组成,由同层指标的相对重要度组成判断矩阵,并由判断矩阵计算被比较评价指标的相对权重。通过实例分析,采用层次分析法所得出的评价结果与实际情况相符。     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%.      

高速列车疫情风险评估与主动防护策略

考虑到列车密闭车厢内传染病的危害性, 研究了车厢内病毒的空间分布特性; 结合乘客间距离相关性分析结果, 构建了乘客感染预测模型, 对车厢内存在多感染者情况下每个乘客感染病毒的风险进行了评估; 为降低乘客乘车感染风险, 制定了列车乘客主动防护策略, 提出基于贪婪算法和变邻域局部搜索算法的混合启发式算法, 对车厢乘客布座问题进行优化求解; 通过基于距离的贪婪算法, 将列车固定坐标的乘客布座问题转换为最多乘客数最少病毒重叠区问题, 得到座位可行解, 并汇总各可行解得到可行域, 再基于变邻域的局部搜索算法改进座位可行解, 得到最优乘客布座方案。研究结果表明: 本文建立的感染概率评估模型可有效预测乘客感染病毒的风险, 结合基于混合启发式算法的主动防护措施可有效降低乘客乘车的感染风险; 针对短途旅客, 随着乘车人数和车厢内感染者的增加, 高风险感染者由1人增加至7人, 中风险感染者由0人增加至3人, 低风险感染者由47人增加至83人; 相较于无序就坐, 采用本文制定的布座策略可消除乘客感染风险。