高铁接触网接触线对车厢内乘客电磁辐射研究

为了有效评估高铁接触网接触线在车厢内产生的低频电磁场对车厢内人体健康的安全性,基于有限元软件COMSOL Multiphysics,构建一个集司乘人员、车厢和辐射源为一体的电磁模型,仿真计算了车厢内人体感应电场和感应电流密度大小.研究结果表明,接触网接触线所产生的低频电场在人体躯干中所产生的感应电场和感应电流分布不均匀,其最大值分别为E_(max)=1.276mV/m、J_(max)=8.832 8μA/m~2;在人体头部中枢神经系统中感应电场最大值为E_(max)=1.149 9mV/m,感应电流密度最大值为J_(max)=0.983 7μA/m~2.对比《电磁环境控制限值》(GB 8702-2014)中公众暴露的控制限值,文中计算结果均远远小于GB 8702-2014规定的控制限值.仿真计算结果说明接触网接触线所产生的低频电场对车厢内司乘人员的健康不会构成健康威胁.     

铁路集装箱中心站电场及正面吊感应电流计算

为了探讨接触网对铁路集装箱中心站环境的影响,采用模拟电荷法对集装箱中心站空间电场进行计算;建立了正面吊的椭球体模型,计算了集装箱中心站空间电场对正面吊的感应电流,计算结果表明：距地面1500mm处的电场强度峰值约为1．1kV／m;正面吊正常工作和误操作时,感应电流最大值分别为0．15和0．62mA,均不会对人体造成伤害。     

基于CA模型的城市轨道交通站台疏散仿真

为更好地模拟城市轨道交通站台区域乘客在突发情况下的应急疏散过程,为城市轨道交通运营管理提供高效的疏散方案,建立一种基于元胞自动机(Cellular Automata, CA)的站台疏散仿真模型。通过研究乘客行为特征选择采用冯诺依曼型CA模型作为站台的疏散模型;结合对疏散空间特点的分析确定基于动态规划的疏散路径规划方法,并给出最优路径的计算方法;根据站台乘客的初始分布提出基于欧式距离和综合考虑路径长度与排队时间的两种出口选择方案。最后针对仿真案例,运用上述模型和出口选择方案进行了仿真分析。结果表明:模型通过对每个乘客元胞进行疏散路径规划,实现了对乘客排队行为的模拟,符合运营管理介入情况下乘客疏散的实际情形;基于欧氏距离的出口选择方案可用于站台乘客初始分布大致均匀情况下的疏散仿真;综合考虑路径长度与排队时间的出口选择方案由于排队权重参数的引入,可较好地模拟站台乘客初始分布不均时乘客选择路径远但排队人数少的出口这一行为。模型的演化规则可成为运营管理人员组织疏散的依据。     

北京地铁13~#线西直门站站台客流仿真

客流量大、乘客密集是地铁车站的主要特征,为确保乘客人身安全,提高站台服务水平,以北京地铁13#线西直门站为例,在对车站客流特性调查的基础上,运用Anylogic仿真软件对站台乘客流向进行模拟仿真,并通过相关评价指标对站台服务水平进行评价。根据仿真结果,得出该站台当前存在的不足,并提出改进方案。     

公交停靠站站台宽度的研究

本文在分析轨道交通站台宽度计算模型对公共交通的不适应性的基础上,提出了公交停靠站宽度计算的基本模型,并通过对站台候车区影响因素的分析,以数学建模的思路对站台候车区的宽度进行了重点研究,最终建立公交停靠站站台宽度的计算模型。研究结果表明站台宽度与候车区乘客的分布状态、每辆公交车的平均上车人数以及各站台泊位的停靠线路数有着明显的关系,计算模型基本与实际相符,具有较强的可操作性。     

基于乘客换乘量和停车泊位的BRT站台规模研究

快速公交系统(BRT)的研究在我国尚处起步阶段,目前已有一些城市引进了BRT,为了保证公交的快速通行,对BRT站台规模的研究日益重要。首先找出快速公交站台规模的影响因素,由此结合排队论的相关知识,从站台乘客换乘量和泊位对站台规模的影响进行了深入探讨,提出了基于乘客换乘量和基于泊位的站台规模计算模型。该模型可以计算出站台的最小面积和最小长度;再以最小宽度为验算指标,当指标冲突时,结合调整原则,最终得到合理设置的站台规模。     

AT供电系统接触网在线防冰电流的决策与控制

为了保障行车安全,消除接触网覆冰,针对电气化铁路AT(autotransformer)供电系统特殊的长回路和短回路结构,建立防冰系统投入后AT供电系统的电路模型.用该模型分析各AT段内防冰电流和负载电流的分布,得到保障全线防冰所需电流值;根据防冰电流与供电臂末端电压的关系,得出了牵引网压允许的防冰电流值;在此基础上,制定了以温度为目标的在线防冰电流决策流程.以某AT供电区段为例,结合实测负荷数据进行了仿真,结果表明:投入的防冰电流值至少为接触网临界防冰电流值的2倍,才能使接触线表面温度维持在0 ℃以上.      

城市公交站台乘客吸入汽车尾气模型研究

针对公交站台乘客汽车尾气暴露风险,引入吸入量概念,分别对路段中直线、路段中港湾、交叉口直线和交叉口港湾四种公交站台布局类型建立乘客汽车尾气吸入量模型.以南京市鸡鸣寺公交站台为研究对象,运用该吸入量模型,对不同类型公交站台上乘客汽车尾气吸入量进行了研究,研究表明:在相同条件下路段中港湾式公交站台布局环境中乘客尾气吸入量最小;增加公交车辆线路和发车间隔在相同条件下会增加乘客尾气吸入量.本文的研究为城市公交线和公交站台从乘客健康角度进行人性化布局规划提供了决策依据.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型。基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的 K 短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建广义出行费用,利 用Logit函数对每条路径的选择概率进行计算;最后设计客流分配算法进行求解,实现对多制式轨道交通网络的客流分配。以成都地铁、成灌、成贵高铁等线路建立多制式轨道交通网络仿真模型,对其客流分配实例分析表明,客流的分配结果与实际数据基本吻合,证实了客流分配算法的真实有效性。     

基于排队论的线路密集点公交站台容量优化模型

城市公交线路密集点是城市公交规划与优化中的重要节点.线路密集点公交站台的服务水平直接影响到城市公交整体服务表现.针对线路密集点的公交站台线路容量问题,本文以排队论为方法基础,引入公交达到率、服务台数、乘客平均上下车时间等为模型参数,构建线路密集点公交站台线路容量计算模型,并通过改变参数来进行公交站台的容量优化,为公交站台的线路数及泊位数设计提供理论方法依据.模型应用于西安市某公交站台,计算该站台线路容量并进行了优化分析.应用结果表明,该模型能有效地计算线路密集点公交站台线路容量并做出优化分析.     

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从时刻表协调的角度,建立了不同到站间隔下地铁同台换乘站聚集人数的计算模型,并且采用Anylogic软件对乘客的实际集散行为进行仿真.仿真结果与模型计算得到的站台最大聚集人数相近,验证了模型的有效性.算例结果表明:在两方向列车发车间隔相同的情况下,同台换乘站的最大聚集人数随着两方向列车到站间隔时间的增加而减少.在算例的假设条件下,当两线路列车同时到站时,站台聚集人数最多;在此基础上,两线路列车的到站间隔时间每增加30 s,站台的最大聚集人数减少一定人数;当到站间隔时间达到150 s时,站台最大聚集人数降至最低.     

6C系统：实现高速铁路牵引供电系统的全面检测——访西南交通大学电气工程学院教授陈唐龙

RT《轨道交通》：您认为我国高铁电气化的重点是什么？ 陈唐龙：当前高铁电气化的重点是构建高速铁路供电安全检测监测系统（6C系统）。6C系统可以实现对高速铁路接触网全方位的检测监测,它是对传统的检测技术的全面提升。相对于传统检测方法中对于接触线的检测,6C系统可以实现接触网参数检测以及接触网零部件等设备的全覆盖检测。同时,传统接触网检测需要人工夜问工作,其劳动强度大且效率不高,6C系统使用计算机的接触网监测检测技术可以大大提升效率并保证安全性。6C系统必将成为高铁接触网的安全运营和系统维护的技术保障。     

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地铁站台客流的顺利出站与换乘导向标识提供的有效引导服务关系密切.本文对地铁站台导向标识系统的布局优化方法进行了研究.首先根据导向标识的服务特点,提出了基于信息熵理论的标识引导服务效能的计算方法,考虑到乘客与导向标识的交互特点,以分段概率函数的形式表达乘客接受引导服务的过程;其次以导向标识协同服务效能最大为目标,建立了导向标识布局优化模型,证明简化后的模型是基于协同覆盖的选址模型,并设计启发式算法对模型求解.最后将该模型应用于站台出站导向标识布局优化中,优化后标识服务效能增加32.5%,引导范围增加39.16%.计算结果证明,该模型有效提升了导向标识系统的服务效能,可以为更多乘客提供引导服务.     

城市轨道交通站台等候区客流时空特性研究

为了探索城市轨道交通站台等候区域乘客密度的时空特性,通过设计站台等待区乘客密度数据采集试验,采用录像交通信息采集方法对西安市轨道交通2#线7个代表性站点的站台等待区晚高峰时间上、下行乘客密度进行采集;在此基础上,利用SPSS数据分析软件对乘客密度的时空特性进行分析与评价。结果表明：西安市北大街换乘站在晚高峰时段站台等待区的乘客密度明显高于其它站,下行方向的站台等待区乘客密度普遍高于上行方向,非工作日的站台等待区乘客密度普遍高于工作日。研究结果进一步丰富了城市轨道交通站台区交通组织与规划的调查方法与基础数据,为站台区域交通设计和安全应急疏散提供了可靠依据。     

城市轨道交通故障下客流分布计算及评估方法

为了精细化掌握城市轨道交通故障对乘客出行的影响,对等车、上车和下车过程的客流与列车交互状态进行抽象,建立了站台等待乘客、车内乘客等客流分布数据的计算方法,设计了动态客流仿真算法及乘客服务水平评估指标. 以实际线路为背景,以正常运营场景为参照,计算和评估了故障场景下的客流时空分布,分析了乘客等待时间对列车和站台上客流分布及出行时间的影响. 算例结果表明:具体故障下乘客多等待能通过避免离开而减少部分出行时间,但与正常场景相比,列车满载率高、站台人数多的现象增多;最大等待时间15 min与9 min相比,离开人数减少77.0%,带惩罚的总旅行时间降低超过10.0%,留乘发生率一样,但最大留乘人数增加94.1%,最大等待人数增加29.6%.      

考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

桥墩高度对高速铁路牵引网雷直击过电压影响的研究

以AT牵引网模型为研究基础,提出了考虑桥墩高度的雷击接触网过电压仿真的方法,计算出考虑桥墩高度时14根牵引网导线之间的电气关系,为了简化计算和方便建模,对得出的线路参数矩阵降为6阶.综合比较三种雷电流函数的优缺点,选取了Heidler函数雷电流作为仿真时的雷电流信号.基于MAT-LAB/Simulink仿真软件搭建仿真平台,分别对有桥墩高度和无桥墩高度的AT牵引网做雷击过电压研究.结果表明:当雷击上行接触线时,有桥墩高度的接触线过电压峰值比无桥墩高度的小,而有桥墩高度的馈线过电压峰值要比无桥墩的大;雷击馈线和保护线时,除了雷击保护线时有桥墩高度的馈线过电压峰值要比无桥墩的大,其余有桥墩高度的过电压峰值都比无桥墩的较小.由此可得牵引网导线过电压幅值不仅与雷电流大小有关,还与导线电气参数有关,但雷击牵引网后在导线上都产生了幅值较大的过电压,所以无论是雷击接触线还是正馈线,对架设在桥墩上的那部分高铁线路应给予充分的雷击保护.     

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在分析实测数据的基础上,针对地铁车站内乘客疏散时间计算问题建立了考虑人群密度、空间环境变化的数学模型。文中分别对乘客下车过程、站台、通道和楼梯的行走过程、使用自动扶梯过程以及通过出口过程进行分析研究,以乘客疏散过程为依据建立基于统计学与排队理论的综合计算模型,给出了适合计算地铁车站内容乘客出站所需疏散时间的方法。本文以西直门地铁站乘客疏散为案例验证了所建立计算模型的有效性及实用性,模型计算结果与观测数据的总体误差约为2.25%,其中仅楼梯阶段与出口的通行时间计算误差超过10%。案例研究结果还表明地铁车站疏散能力存在上限,在进行地铁车站设计与列车运行计划制定的过程中应充分考虑这一限制因素。     

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响,建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系;研究了心理压力下的疏散期望速度,建立了修正期望速度模型,并修正了社会力模型;针对站台乘客疏散过程,设计了多智能体感知和决策流程,建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型,对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理;运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景,并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件,基于北京地铁2号线西直门站台,研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明:心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响,有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%,整体平均疏散时间减少了27.68%,楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%,衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s~(-1),无心理压力时约为0.351m·s~(-1);在衔接区域,有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m~(-2),无心理压力时达到9.5人·m~(-2),楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m~(-2);有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%,乘客运动更加混乱。     

接触导线弯曲时接触网模态分析与频率相关的有限单元法

本文在考虑接触导线弯曲刚度的前提下，发展了德国联邦铁路公司（ＤＢ）所采用的接触网模态分析方法，并对接触导线的柔索体模型与欧拉梁模型的计算结果进行了比较。在此基础上，作者开发了高速弓网系统动力学仿真软件Ｓｉｍｕｌａ２．０。