引水隧洞突涌段变形特征及控制关键技术研究

深埋引水隧洞突泥突水洞段注浆固结圈与初期支护结构作为协同承载结构,其荷载分担与变形控制对结构和施工安全有重要作用。为研究深埋引水隧洞突涌洞段围岩与支护体系稳定性,以滇中引水狮子山隧洞为工程依托,通过现场对围岩-支护监控量测与第二层型钢拱架受力监测,结合施工工况动态分析围岩-支护体系受力与变形,研究总结突涌段施工变形控制关键技术。研究结论:(1)深埋隧洞突涌洞段拱顶累计沉降17.4 mm,达预留值的17%左右;拱肩、拱腰累计收敛106.6 mm、98.1 mm,达预留值100%左右。(2)突涌洞段理论预测极限位移150 mm;现场监测评价设定阈值uo=100 mm,当达到2/3时,应采取加强措施。(3)最佳开挖方法为微台阶法。各级台阶长度控制在3 m左右,按“快挖、快支、快封闭”原则组织施工。(4)超前预支护管棚结构起到提高固结体刚度作用,较固结体提高约13倍。(5)双层支护结构强度、刚度增加,承载能力明显提高,施工安全性也得以提高。     

低温BMS系统剩余充电时间预估的研究

当前新能源汽车大规模使用,充电时间过长是影响车主使用的主要问题,而剩余充电时间预估不准又给车主带来另外的烦恼,特别是低温状态下充电预估时间,因低温加热影响又增加了预估时间难度。本文介绍一种低温BMS系统剩余充电时间预估的策略,并结合真实的充电柜和温度箱进行验证。     

高速列车监测数据处理及故障诊断

车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。     

基于物联网平台的道岔缺口监测系统研究与应用

针对传统道岔缺口监测系统存在着数据分散、设备接入能力弱和系统扩展性差等问题,提出采用物联网平台微服务架构技术和标准物联网MQTT协议,基于spring boot/spring cloud框架,对道岔缺口监测系统的设备接入技术和扩展性进行研究,构建设备服务、告警服务、安全服务、数据服务、流服务和缺口服务等,实现道岔缺口监测设备平台化管理。     

快速公交系统站台停靠时间模型研究

快速公交系统停靠站台停车延误是影响快速公交运行车速的关键因素之一,因此构建快速公交系统站台停靠时间模型是提升快速公交服务水平的基础理论研究。本文选取盐城BRT-1号线的起始站、中途站、客流离散站等三类站点为研究对象,综合运用数理统计法与数据挖掘法,构建快速公交系统站台停靠时间模型,并对该模型的合理性进行了检验。研究表明:盐城市BRT-1号线三类站台的快速公交车辆停靠时间与上下车乘客人数呈线性关系,即快速公交车辆停靠时间与上下车乘客人数的检验参数R2均大于0.8。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度，提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间，利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间；将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量，基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间，进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试，并与其他4 种模型进行比较. 结果表明，所提模型具有较高的预测精度，尤其在雨天，比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率，故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时，建立考虑时间阈值的新登机模型；在干扰时间阈值分布的基础上，通过优化算法分配行李，从而使登机时间最小，进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程，Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间；本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间，使登机效率显著提高.     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于全数检验与定时截尾试验的地铁列车整车可靠性验收方法

提出地铁列车可靠性验收的基本条件,分别介绍了基于定时截尾试验、序贯截尾试验和全数检验的3种经典的可靠性验收方法;提出基于全数检验和定时截尾试验的地铁列车整车可靠性验收方法,设计了可靠性验收的流程;以某一具体项目为例,对该可靠性验收方法进行了验证。结果证明:基于全数检验与定时截尾试验的地铁列车整车可靠性验收方法是有效的,可以节省试验时间。     

诱导信息下城市轨道交通乘客路径选择行为研究

为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响，考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与 路径属性之间的交互关系，提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考 虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异，建立改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计，基于调研结果标定模型中关键参数，结果表明，基于混合决策规则的模型拟合效果最高(调整优度比达0.396)。进一步分析乘客对信息的偏好：相较于下载手机APP，乘客更喜欢社交媒体推送的形式接收诱导信息；引入信息推送频率时间价值，并对比得出，女性、中老年及非通勤乘客更倾向于接受更高频率的诱导信息推送服务；分析各属性弹性值，表明诱导信息提供方式和更新频率应作为管理者的辅助手段，在特定场景下(例如高峰拥堵和突发事故)诱导信息将会发挥更大的作用。研究揭示了诱导信息提供方式如何影响轨道交通乘客的路径决策机理，有助于设计更加精准和高效的诱导信息策略辅助客流组织管理。