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《现代城市轨道交通》2013,(2):96-97
北京地铁重点线路将缩短列车间隔时间到2min近日,北京轨道交通路网客运量突破1000万人次大关,再创历史新高,为应对日益增长的客流,北京地铁已经28次缩短发车间隔,目前,北京地铁新一轮更新改造重点工程——1号线信号系统改造也已正式开工。地铁1号、5号、10号线的列车发车间隔,2013年内有望再次缩短,达到2min一趟车。 相似文献
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李亨飞 《铁路通信信号工程技术》2016,(4):74-76
发车指示器主要完成发车时间及相关发车控制命令的显示,用于为列车司机提供离站时间、状态等信息,是地铁运营的重要辅助设备。发车指示器接收ATS系统的控制命令并将此信息显示在LED屏幕上,供列车司机行车参考。讨论一种基于μCOS嵌入式系统的发车指示器软硬件结构,及在城市轨道交通线路中的实际应用。 相似文献
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《城市轨道交通研究》2013,(5):54
本刊讯2013年3月8日,北京轨道交通路网的客运量已突破1 000万人次大关,再创历史新高。为了应对日益增长的客流,北京地铁已经28次缩短发车间隔。日前,北京地铁新一轮更新改造重点工程——1号线信号系统改造已正式动工。地铁1号线、5号线、10号线的列车发车间隔年内有望再次缩短,达到2min一趟。 相似文献
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发车指示器是地铁运营的辅助设备,是司机行车的重要依据之一。发车指示器主要是从列车自动监控(ATS)子系统接收发车时刻、扣车等相关行车信息后在显示屏上根据用户需求进行相应的显示。目前发车指示器系统和ATS子系统的通信接口协议主要有串口(RS232/RS422/RS485)、标准的TCP/IP网络、Modbus、Profibus。提出了一种支持多协议的发车指示器,并介绍了该设备的结构、接口、功能及软件架构。 相似文献
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针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7%,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求. 相似文献
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以国内某地铁为例进行分析,计算出列车再生制动能量和功率,并对不同列车发车密度情况下制动功率吸收进行了仿真,最后得出结论。对地铁发车时刻安排和再生制动能量吸收装置的设置有一定的指导意义。 相似文献
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地铁是大城市交通出行的主要方式。对于地铁乘客来说,延误时间是影响乘客的满意度和地铁的服务水平的一个重要指标,与客流量和发车间隔密切相关。现有研究缺乏基于客流数据的乘客延误时间与客流量、进站时间及发车间隔之间定量关系的研究。文章根据福州地铁1号线的200多万条AFC刷卡原始数据统计分析出6 000多组客流量、进站时间、发车间隔和乘客延误时间的数据集,并通过3种经典回归分析算法进行分析,结果表明采用决策树回归算法的误差最小,可为地铁列车运行时刻表优化提供理论支撑。 相似文献
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分析了较长地铁线路采用首班车单点发车方案时存在的问题.阐述了首班车多点发车方案的思路.提出空驶列车投入载客服务、提前安排线上存车及优化检修程序等3个可行措施.建立了全线服务时间、局部区段服务时间、空驶列车数和可用施工时间等4个评价指标.以成都地铁2号线为例,对首班车发车方案的效果进行分析评价,并计算了成都地铁全网采用首... 相似文献
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发车倒计时器(DTI)在地铁运营中频繁使用,故障率较高,论述它对地铁行车效率的影响.针对南京地铁1号线发车倒计时器短暂无显示故障进行分析,通过捕捉故障现象、判断故障点的以及制订故障处理方案等,解决短暂无显示故障,并对后期维护维修提出建议. 相似文献
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《铁路通信信号工程技术》2017,(4)
运用元胞自动机的基本原理,以成都地铁18号线路为例,建立基于快慢车模式下的城市轨道交通元胞自动机模型,研究在快车和慢车不同发车比例、不同发车间隔情况下,列车在线路中的越行情况。通过MFC编写列车运行仿真系统,动态直观显示列车的运行状态,输出的系统仿真结果验证了模型的有效性。 相似文献
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最小发车间隔是确定现代有轨电车开行密度和运输能力的参数。现代有轨电车作为一种新型的中低运量的地面快速轨道交通系统,其最小发车间隔的确定与地铁、BRT(快速公交)等其他交通方式均有所差异。通过对道路交叉口、列车停站、列车折返及区间长度等影响因素分析,研究了现代有轨电车最小合理发车间隔,并对其运输能力与车辆配属进行了探讨,为现代有轨电车规划建设提供决策参考。 相似文献
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基于各车站在各时段客流进站速率的协同优化,考虑客流控制和客流承载过程中的各种约束,以列车车厢内客流聚集总风险最低和乘客在车站总等待时间最短为双目标,构建疫情防控背景下的多车站地铁客流协同控制模型。针对模型的非线性特点,设计基于变邻域搜索的启发式算法进行求解。依托南昌地铁1号线实际客流数据构建算例进行验证。结果表明:实施客流协同控制后,研究时段内全部23列列车的满载率均未超过满载率阈值0.5,且客流聚集总风险值较控制前下降65.41%,乘客平均等待时间仅为3.87 min;随着列车最大满载率阈值的增加,乘客的等待时间呈指数下降趋势,而客流聚集风险则呈线性增长;缩短发车间隔时间能够有效降低列车满载率,但列车运行成本也会急剧增加;按实际发车间隔时间(10 min)实施客流协同控制后,所有列车的满载率均低于0.5,客流聚集总风险值下降22.36%,而乘客平均等待时间仅增加0.6 min,验证了模型及算法能更加高效地降低列车满载率。 相似文献