基于深度学习的铁路关键部件缺陷检测研究

关键部件缺陷图像自动检测对于复兴号动车组运营维护意义重大,但目前主要依靠专业人员对检测图像进行分析,耗费大量人力、物力,造成检测周期长,检测准确率无法保证。提出一种结合部件检测与缺陷分类流程的双通道缺陷检测框架MCDDF(Multi-channel Defect Detection Framework),部件检测通道基于目标检测算法实现动车组关键部件定位,定位后的关键部件经裁剪进行超分辨率提升,传入缺陷分类通道基于迁移学习方法实现缺陷类别的准确分类,结合两通道信息实现缺陷检测任务。实验分析两通道的性能提升方法,对比MCDDF与传统基于目标检测方法在铁路关键部件缺陷图像上的检测效果,验证了MCDDF方法的有效性。     

高速入水冲击下传感器用聚氨酯防护层配方及工艺

使用浇注型聚氨酯弹性体作为高速入水冲击下传感器的防护层材料,研究了多元醇和扩链剂的种类及NCO含量对聚氨酯弹性体加工工艺性、力学性能和耐水性的影响。PTMG型聚氨酯的加工工艺性好,耐水性最佳。随着预聚体NCO含量的提高,聚氨酯弹性体的硬度和拉伸强度提高。当NCO%为5时,耐水性最佳。文中采用的邵A92度聚氨酯弹性体力学性能和耐水性良好,用其制备传感器防护层,可满足使用要求。     

V3—S100型沥青砼搅拌机燃油系统改造及使用

对引进的 VS—S100型沥青砼搅拌机燃油系统进行了技术改造,用渣油作燃油代替原设计中使用的柴油及重油.     

新形势下的车队班组建设

怎样在新形势下走出一条适应公交企业发展的车队班组建设新路子?南京公交总公司在客运生产部门进行了有益的尝试和探索.     

铁路应急平台框架体系研究

随着我国铁路朝着高速重载、密度更大、技术更加先进的方向发展,对铁路突发公共事件的应急处置提出了更高的要求。通过研究铁路应急平台的体系结构和层次结构,铁路应急平台在体系上应该是铁道部、铁路局(公司)、站段三级结构,在层次上应包括设备层、数据层、平台层及应用层。提出建立铁路应急平台所需的关键技术包括信息资源整合利用技术、铁路地理信息系统技术和预测预警技术。     

以人为本的“四动”产品质量管理

以顾客为关注焦点、领导作用、全员参与、持续改进是现代质量管理的基本原则．以人为本的“四动”产品质量管理是对以上原则在企业中的实践。本文从以人为本的“四动”产品质量管理的创造背景、内涵、主要做法进行了介绍，最后还就效益评价做了简要阐明。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

渝长高速公路可持续发展能力分析

随着高速公路的大规模建设,2005年我国高速公路通车里程突破4万km,其在社会经济发展中作用日益凸显,如何保证高速公路持续、稳定的运营,以满足不断增长的交通运输需求就显得尤为重要.应用目标持续性评价的理论方法对渝长高速公路的可持续发展能力进行了分析,有助于确保项目在运营期内提高质量的运输服务.     

基于铁路数据服务平台的铁路工务设备安全画像应用设计方案

为保障列车运行安全,减少安全设备投入,提升安全管理效率,设计了基于铁路数据服务平台的铁路工务设备安全画像应用方案。以分析当前铁路工务设备检测现状作为切入点,结合铁路数据服务平台,运用机器学习框架和大数据治理技术,从设备状态指标统计分析、设备单元安全评价、关键指标及安全态势趋势预测、高危设备及不良态势安全预警等4个方面设计铁路工务设备安全画像应用功能。辅助业务人员快速定位数据,对工务设备安全态势有更加直观的判断,以防止设备不稳定状态导致的事故故障,实现事故故障超前防范。