重载列车有线电控空气制动系统的研究

重载列车在制动时,由于列车前后部制动力不一致而产生巨大的车钩力和剧烈的纵向冲动,极易造成列车断钩和脱轨事故。研究利用电力线作为通信介质,采用网络控制系统和每辆车作为一个网络节点,结合我国货车120空气制动机,实现有线电控空气制动。研究表明:由电控空气制动系统(ECP系统)控制列车制动,列车中所有车辆的制动和缓解动作几乎同步进行,全部车辆制动缸开始升、降压的时间差在0.2 s以内;在网络条件允许的范围内,装有ECP系统的车辆制动和缓解的同步性不受列车编组辆数的影响,各车辆制动缸的升压、降压曲线形状几乎相同;车辆制动缸压力的控制精度达到制动命令要求值的±20 kPa。由于ECP系统实现了对列车制动和缓解的同步控制,能够保证长大重载列车安全运行。     

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。     

人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

浅析京沪高铁北京CTC中心网络安全

随着分散自律调度集中(CTC)系统运用于京沪高速铁路,京沪CTC中心网络安全成为保障京沪高铁行车安全的一个重要环节。对CTC中心网络安全进行风险识别与分析。从安全管理和安全技术2个方面论证,总结了解决京沪CTC中心网络安全风险的途径。实践证明,采用安全管理和安全技术相结合的策略,有效规避了京沪高铁北京局CTC中心潜在的内、外网络风险,保证了系统网络高安全性。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。     

江苏省沿江城市群城际轨道交通线网规划方案研究

城际轨道交通的规划建设是城市群发展的必然要求,江苏沿江城市群是我国城市化进程过程中重点发展的区域。根据沿江地区城市群的特征,把沿江地区城际轨道交通线网分为主骨架城际网和都市圈城际网两个层次进行规划,重点研究沿江地区都市圈内部中心城市之间以及中心城市与中小城市之间的城际轨道交通通勤线网。     

基于图像分析的滚动轴承表面缺陷识别技术研究

系统介绍了滚动轴承表面缺陷视觉检测系统的检测原理及流程,着重分析了表面缺陷二值图像的几何特征和形状矩特征、BP神经网络的各参数选择以及实验结果．实验证明本系统用于滚动轴承表面缺陷检测具有可行性,采用神经网络识别可使表面缺陷分类正确率达到88％．     

多元评价体系组合模型在铁路隧道变形预测中的应用

为克服传统预测模型结构单一、预测精度及稳定性不足等缺陷,提出多元体系组合预测模型的建模思路。首先,基于支持向量机、BP神经网络及ARMA模型3种单一预测模型,构建铁路隧道变形预测体系;再以均方根误差、误差平方和及平均绝对误差等为评价准则或指标,构建各预测结果的误差评价体系,求解各单项预测模型的权值贡献指数,得到最优组合权值;然后利用后验差检验、残差检验和关联度检验构建预测精度校验体系,对组合预测结果进行检验,评价预测模型的有效性;最后,结合工程实例,对多元体系组合预测模型在特大断面隧道中的变形预测效果进行检验。结果表明:多元评价体系组合模型预测相对误差值均小于2%,具有较高的预测精度,且较单一预测模型具有更高的预测精度,也一致通过相关检验,验证了多元体系组合预测模型的有效性。     

陆战场 ISR 无人机威胁分析及其评估模型研究

分析陆战场中情报、监视和侦察（IS R ）无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。