SVG在地铁工程中的应用

介绍了国内首例在地铁工程中应用的SVG装置的设计过程和试运行情况,从装置的原理和设备组成的特点等方面分析了SVG装置在地铁工程中应用的优势。以大量的实测数据客观反映了SVG装置的运行特性和对地铁供电系统的无功补偿效果。     

铁道车辆侧风倾覆安全性研究

通过理论分析,提出了基于风速、风向角、线路服役条件,车速、车辆参数的车辆侧风倾覆安全性计算方法,为车辆侧风倾覆安全性的计算提供参考。     

交流传动试验台测试系统的设计与实现

简要介绍了交流传动试验台的结构、功能与特点。针对试验台"高速度、大功率"的特点,提出了对测试系统的要求。基于PXI数据采集设备、智能采集模块及LABVIEW软件开发平台,设计实现了分布式、多任务实时测试系统。介绍了系统硬件网络结构、实时多任务测试软件的设计实现方法。     

CRH2-300动车组制动摩擦系数优化试验研究

对CRH2-300型动车组制动减速度试验情况和摩擦系数利用优化方案作了介绍。对武广客运专线进行的摩擦系数利用方案试验结果进行了分析和总结,并与原方案试验结果进行了对比。试验结果表明,摩擦系数优化方案可行。     

高速铁路精密测量技术在城市轨道交通中的应用研究

开展将高速铁路精密测量技术中的轨道基础控制网(CPⅢ)测量与无砟轨道精调等相关技术引入至城市轨道交通中的应用试验,融合、改进了传统的铺轨测量方法与施工工艺。阐述了轨道精密测量技术在城市轨道交通中应用的可实施性。     

高速试验动车组牵引系统设计研究

试验动车组牵引系统采用满足欧标要求基于异步交流电机的牵引系统进行性能测试和高速试验,从牵引系统的系统结构组成及关键部件技术参数的设计进行分析、验证.试验动车组牵引系统部件系统性能良好,满足顶层指标的要求.     

基于排序二叉树的摘挂列车编组钩计划自动编制方法

根据摘挂列车编组调车作业原理,将摘挂列车下落问题抽象为排序问题,提出一种基于排序二叉树的编组钩计划自动编制方法.根据待编列车序列构造排序二叉树;利用排序二叉树的有序性快速搜索出有序车组序列,将其作为下落方案的可选集.考虑邻组、暂合列内收编固定组组别和空闲组别、端组等因素,从可选集中筛选出较优的下落方案.通过定义收编固定组简化列车收编过程,实现列车收编过程的计算机自动编制.通过实例验证,采用该方法降低了选择下落方案的复杂性,减少了列车编组钩计划的调车钩数,而且可根据实际调车线数灵活调整方案.     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

船体工件自由边智能打磨装备应用

为应对造船行业对工件打磨的新要求,基于三维生产设计模型导入与处理、作业路径规划与仿真、复杂环境感知与识别、自适应控制等关键共性技术研究,提出船体工件自由边智能打磨装备应用方案,提升船舶建造打磨工序生产效率和打磨质量。经造船企业实施表明,该方案具有较强的整体性和扩展性,可充分利用装备的智能化实现船体工件自由边打磨的自动化和标准化。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。