市域铁路牵引电缆贯通供电方案及潮流算法

研究了市域铁路牵引电缆贯通供电方案，该方案全线贯通式供电，设置一主一备两个主变电所，在主变电所内设置同相供电装置. 对贯通式供电时双边供电、单边供电下供电臂距离的设置进行了建模求解，模型以电压损失作为约束条件，通过逐渐增加列车数量的方式，求得供电臂所能承担最大列车数量，进一步得到供电臂距离的可行值，为牵引变压器位置的设置提供参考和校验. 采用基于线路的牵引供电系统建模，将牵引供电系统分为电缆层和牵引层，提出适用于牵引电缆贯通供电的分层交互迭代潮流算法. 该算法在层内进行潮流求解，同时层之间进行变量取值修正，以实现交互迭代，能够达到矩阵降阶、提高计算效率的目的. 在本文案例分析中，相较于传统供电方案，牵引电缆贯通供电方案再生制动能量利用率提升至99.15%，每年通过再生制动能量利用可以节省的电费为2 955万元，一次性投资可以节省大约13 672万元.      

基于改进双曲交点算法的牵引电机故障诊断

CRH(China Railway High Speed)动车组高速列车已成为我国最重要的交通工具,而高速列车牵引电机的可靠性对于保障列车安全运行具有重要意义.提出一种基于改进双曲交点算法的参数估计方法,采用双曲交点作为搜索点,通过约束条件限制搜索点的数目,并在参数估计过程中改变控制参数调节算法的自适应性,以提高参数估计的效率和准确率.以CRH2高速列车牵引电机为模型,基于数学模型在Matlab/Simulink中建立仿真模型,结合所提出的算法进行参数估计.研究结果表明,提出的参数估计方法,能够有效地提高电机故障诊断效率并准确诊断电机定子绕组故障,验证了所提算法的有效性.     

动车组WTDS轴温数据的深度挖掘及应用

为进一步对系统动车组车载信息无线传输系统(WTDS)中已有的数据进行深度剖析,总结规律、开发应用,针对WTDS的轴温数据,设定更全面的阈值线,采用标准曲线比样法以及多元非线性回归等数学算法,建立了轴温数据分析预测模型.基于CRH5A型动车组的实际轴温数据,采用上述预测模型预测其未来轴温并进行故障判别,结果表明:该分析预测模型能够有效判别动车组轴箱故障,满足生产实际的需求,具有较高的实用价值.上述预测模型的开发不仅实现了对动车组轴温数据的深度挖掘,同时成功拓展了WTDS的应用范围.     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

基于神经网络的我国货运市场分析

采用BP神经网络方法建立了我国货运市场的预测模型，并从宏观经济发展角度出发．系统地探讨了我国货运市场发展变化的内外在因素并提出了相关政策建议。     

几种常见形式的等效阶梯截面

针对许多平面杆系桥梁分析软件仅提供梯形分块法的截面尺寸输入方式和截面几何特性已知或者有解析表达式的带有曲边的截面不便直接使用梯形分块法的问题，利用桥梁结构平面计算中截面等效的概念．提出了等效算法，构造了节线数不多于6的等效阶梯截面，推导了等效阶梯截面几何要素的一般计算公式．给出了圆形、圆环等几种常用截面形式的不多于6条节线等效阶梯截面尺寸计算的具体而又简捷的公式。     

弹性分组环中MAC协议公平性研究

作为了满足下一代宽带IP城域网需求的新一代光纤环城域网，IEEE802．17工作组规划的弹性分组环网具有非常优良的性能。在简要阐述该环网基本MAC协议存在的问题和公平性原理之后。本文介绍了一种空分复用MAC协议公平性算法，并利用仿真方法，分析了该算法在不同流量模式下的性能，和相同流量模式，不同算法参数下的性能，进而提出了改进MAC协议公平性算法所必须考虑的主要问题。     

DSP技术在移频自动闭塞系统中的应用

叙述了运用DSP技术解调FSK信号的方法及系统接收带宽确定的条件和DSP芯片实现时域频域变换的算法及抗干扰算法。     

模糊神经网络在摆式列车作动系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆作动系统故障所具有的模糊性，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊理论与神经网络融合在一起，实现了对故障的模糊诊断，给出了模糊神经网络的结构，该网络由两部分组成，前一部分为模糊量化部分，后一部分为神经网络部分，根据输入特征量的实际情况，确定了各模糊子集上的隶属度函数，提出了一种阈值向量故障判别方法，使故障判别更具灵活性和合理性，根据相关文献构造了倾摆作动系统的构造判别表，形成故障诊断理论样本。以摆式列车倾摆作作动系统对象，就倾摆作动系统中几种典型的故障模式，有用模糊神经网络方法作了识别，仿真结果表明，该方法是行之有效的，为在摆式列车实车倾摆作系统故障诊断中的应用提供了理论依据。