数据挖掘在机车检修计划决策支持系统中的应用研究

介绍了数据挖掘技术在机车检修计划决策支持系统中的应用,通过建立数据挖掘系统模型,利用基于遗传算法的二元决策树对机车当量公里系数的决定因子进行分类预测,获取新的知识,丰富决策支持系统的知识库,更加合理科学的制定机车检修计划,通过项目验证了该数据挖掘模型在系统中的可行性.     

货车车轴疲劳寿命可靠性预测与分析

在近代结构疲劳寿命方法的基础上，运用可靠性理论导出了轴类构件疲劳寿命的可靠性预测公式，同时针对我国纲车车轴的特点建立了一种检修周期与检修限度可靠性分析模型，并以我国货画ＲＤ２轴为例进行了疲劳寿命预测及检修周期与检修限度的分析，得到了令人满意的结果。     

基于VRML的内燃机车三维仿真

将多媒体、因特网和虚拟现实（VR）三种技术结合起来建立机车仿真系统进行人员培训,有助于机车操作人员和机车检修人员快速掌握内燃机车的有关知识,保证内燃机车安全运行.本文简单介绍了VR和VRML（虚拟现实建模语言）,说明了建立内燃机车三维仿真VRML模型的方法,即采用其它三维建模工具建立三维模型后导出为VRML模型;指出了建模过程中出现的问题,给出了解决措施,即灵活使用简化模型和详细模型,对导出的VRML模型再处理,使其具有更好的效果;最后给出了模型实例和应用情况.     

基于模糊故障树分析方法的输水管线故障诊断研究

根据输水管线的主要失效形式,建立了输水管线故障树模型.使用模糊分析的方法确定底事件发生的概率,并用Monte Carlo方法进行编程序进行故障树的定性和定量分析.最后得到影响输水管线失效的主要原因.     

基于FTA的电喷汽油机燃烧故障分析

故障树是一种倒置的图形演绎分析方法.笔者在文中建立了电喷汽油发动机燃烧故障树模型,确定出引发系统故障原因的各种可能的组合方式和系统发生故障的概率.为进一步研究实用的电喷汽油机故障自诊断系统提供了一种可行方法.     

日计划机车周转图智能编制方法的研究

给出了日计划机车周转图的约束满足优化问题模型及其智能求解算法，该模型以列车工作计划，机车技术作业时间，乘务员作息时间、１８点归位机车台数，检修机车最晚到达基本段时间及段备机车的最早可解备时间等作为约束条件。     

客车车轴运行安全性分析

在可靠理论的基础上对车轴及轴承进行了疲劳可靠性分析，探讨了预防检修对可靠性的影响，提出了制定合理检修周期的模型和预测检修备件数的方法。实例分析表明，本文提出的方法具有一定的合理性和实用性。     

动车组年度高级检修量预测方法

为准确、高效地预测任意时间段内的所有动车组高级检修量,提出了一种动车组年度高级检修量预测方法.以上线动车组的既有运行规律的相关数据为初始值,计算后续高级检修具体日期和统计时间段内的高级检修量,得到上线动车组的高级检修总量.针对尚未投入使用的动车组,从宏观角度建立各个修程年度高级检修量概率计算方法,使用积分统计方法得到统计时间段内未上线动车组的高级检修总量.将2013年实际检修计划和2015年预测计划的总高级检修量进行归一化处理,进行了相关比较与误差计算.计算结果表明:当基准动车组为670组,上线日均走行公里在1000～3000 km,计算周期为180 d时,2015年归一化数据与2013年归一化数据的相对误差为-2.86％,三、四级检修的相对误差分别为-0.23％、9.24％,误差在有效范围之内,方法有效.     

基于FTA的电喷汽油机燃烧故障分析

故障树是一种倒置的图形演绎分析方法．笔者在文中建立了电喷汽油发动机燃烧故障树模型，确定出引发系统故障原因的各种可能的组合方式和系统发生故障的概率．为进一步研究实用的电喷汽油机故障自诊断系统提供了一种可行方法。     

模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用

模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应能力.本文将模糊数学方法和神经网络结合起来建立组合模型,用广义模糊神经网络(FGNN)预测道路交通事故.运用MATLAB语言编程,利用模糊广义学习向量量化算法(FGLVQ)建立模糊神经网络模型,并应用于交通事故预测中,改进了交通事故预测的计算方法.理论分析和实例表明,设计的模糊神经网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能,对预测交通事故有较好的适应性.