伯明翰铁路工业装备展上的新型动车组

在英国伯明翰铁路工业装备展上,多家轨道车辆制造商展示了其在高速铁路动车和城际铁路动车方面为英国市场提供的方案。     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

不忘初心,立足中国面向世界

非常高兴我们在这里相聚。今年与往年不太一样,我们将同期举行两个大会,一个是“2019年第十六届世界轨道交通发展研究会年会”,另一个是“第九届中国铁路电气化技术与装备交流大会”。今天大家在这里聚会,交流行业发展动态,展示技术成果,聚会新老朋友,畅谈合作发展。可以说,本次大会聚集了在座各位的聪明才智,大家共同探索新时代、新智慧、新发展。在此,我代表世界轨道交通发展研究会向关心和支持研究会工作的政府部门、学会协会、运营、研究、设计、工程、装备制造单位以及行业各界表示崇高的敬意。向一直以来支持和帮助研究会工作的各级领导、各位来宾、各位会员表示衷心感谢,感谢大家16年来的支持与合作,感谢我们大家共同为行业所做出的积极努力。     

内河船入海营运安全风险、法律责任与应对——以浙江沿海内河船入海营运为背景

针对近年来大量内河船超航区入海违法违规经营砂石的现状,采用综合分析和实证研究等方法,以浙江沿海内河船入海营运海上交通事故为主要样本,梳理近五年来内河船入海营运法律责任承担情况,分析内河船入海营运的现状、原因及危害,从民事、行政、刑事责任三个维度讨论内河船入海营运的法律责任。针对内河船违法入海营运现象及由此带来的安全风险、法律责任问题,从行业自律、行政监管、司法审判等方面提出建议。     

关于公布2020年度优秀论文评选结果的通知

各专业委员会:2020年度在《铁道运营技术》、《广西铁道》刊发的参评论文共181篇。经评审评定,2020年度优秀论文40篇,其中一等奖5篇、二等奖12篇、三等奖23篇。评选结果现予公布,并向获奖作者颁发证书及奖金,以资鼓励。希望广西铁道学会各专业委员会自觉坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,积极组织科技工作者和管理人员,继续紧密围绕运输经营、安全生产、铁路建设、大局稳定等工作,深入调研,辛勤笔耕,推出数量更多、质量更优、价值更大的新做法、新经验和新成果,努力在推动南宁局集团公司高质量发展再上新台阶、服务地方社会经济进步再创新成绩中做出新贡献。     

欢迎投稿

本刊主要栏目:热点聚焦:聚焦海运业热点问题,由知名专家进行深入分析;海运经济与管理:国际航运市场、修造船市场、海员劳务市场分析与评述,国家航运政策、发展战略评述与建议,港口与航运业管理研究等;海事管理:船舶安全监督、船员考试与发证管理、通航管理、危险品运输监督、海上污染防治等存在的问题和对策研究;国际公约:涉及海上安全与保安、防止海洋污染、海事劳工等方面的国际公约和国内法规的评述、解读、建议。     

全球首列全景观光山地旅游列车正式下线

2021年12月8日至11日,中国国际轨道交通和装备制造产业博览会在湖南株洲召开,中车株机公司为丽江量身定制的全球首列全景观光山地旅游列车在博览会现场正式下线。列车采用3节编组,最高运行时速70 km,最大载客量351人,将在丽江景区承担接驳专线任务,往返于丽江古城与玉龙雪山之间。     

中老铁路客货运输一体化平台总体架构研究

为实现以客货运输需求为驱动的综合运输管控模式，将管控过程贯穿到中老（中国—老挝）铁路调度、车务、客运、货运、国际联运的生产业务流程中，研究贯穿全流程的中老铁路客货运输一体化平台总体架构。该架构采用微服务组件，遵循平台+应用、系统整合、轻量化应用的信息系统设计理念，通过将生产业务微服务化，实现对客货运输、作业管控、智能分析等业务的高效便捷管理。客货运输一体化平台总体架构在中老铁路工程中的应用，提高了铁路客货运输效率，提升了铁路信息化水平。     

基于文本挖掘的道路运输安全风险源辨识模型

为了解决当前道路运输安全风险源辨识工作中数据短缺和人员工作量较大的问题，从文本挖掘的角度出发，提出一种能够自动辨识道路运输过程中安全风险源的模型. 该模型首先对道路运输文本进行因果句提取，并对因果句进行分词操作，实现安全风险源特征的增强；其次，进行适应卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）输入的、包含词信息和位置信息的特征构造；然后，将特征构造的结果输入到CNN实现安全风险源的辨识；最后，利用道路交通事故报告进行实验. 实验结果表明:提出的辨识模型能辨识大部分的道路运输安全风险源因素，准确率约为77.321%.