基于复杂网络的城际铁路网络脆弱性分析

运用复杂网络理论对城际铁路网络脆弱性进行分析,并找出脆弱的站点以加强防护。将城际铁路线网抽象为由车站和城际铁路线路所构成的非加权无向网络,再对网络的节点度和度累积概率分布、网络直径、平均路径长度、聚类系数、平均路径长度累积概率分布等特性指标进行分析,确定网络类型。提出网络脆弱性分析的主要指标为网络效率和连通度,利用Matlab工具,把网络中节点按照度的高低进行分类排序,并对网络度值较高的站点进行累积蓄意攻击和单个节点蓄意攻击,进而对蓄意攻击下网络脆弱性的变化情况进行分析,并确定了网络中的脆弱的点,为城际铁路线网日常防护及网络结构优化提供新的研究视角。最后,以成渝城际铁路线网为实例进行方法的应用。     

铁路沿线线性无线传感器网络路由协议研究

针对铁路沿线环境监测对象种类繁多、位置分散的特点,设计一种无线传感器网络用于将传感器采集信息传输至监测中心,该无线传感器网络由传感器节点、轨边汇聚节点、机房汇聚节点及中继节点组成,重点研究提出轨边汇聚节点与机房汇聚节点之间线性无线传感器网络路由协议。鉴于铁路沿线传感器节点采集信息的重要程度不同,该路由协议根据信息重要程度对数据包进行优先级排序。综合考虑网络寿命和信息重要程度,以网络生命周期内传输数据包数量最大化为目标,建立数据包转发模型和数据包排队模型。在网络能耗均衡的前提下,采用减少优先级高的数据包的转发次数和减少优先级高的数据包在轨边汇聚节点的排队时延两种方式,减少优先级高的数据包的总传输时延。仿真结果表明,该路由协议可以显著减少高优先级数据包的传输时延,均衡使用网络能量,最大化网络寿命。     

基于贝叶斯网络和证据理论的地铁运营结构健康风险评价

地铁运营过程中会产生多种病害,使结构健康出现风险,威胁地铁正常运营,有必要采取适时监控和定期评价等方式加强管理和养护。已有的评价方法多依赖专家经验,存在决策评价不及时或不准确等不足,将证据理论的不确定性概念引入贝叶斯网络模型中,在利用证据理论解决贝叶斯网络中不确定性的同时,很好地处理实际工程中的多态风险问题,并进行正向推理与反向诊断,确定系统中比较薄弱的根节点,提高整个风险系统的稳定性和可靠性。以武汉长江隧道为例,利用正向推理计算其地铁运营结构健康风险的信任概率和释然概率,确定其风险状态为基本安全,并确定重要度、灵敏度较大的根节点,即裂缝面积、渗透水量、拱顶水压力过大作为降低系统风险的决策节点,降低系统风险并提高系统可靠性。     

IMS技术在铁路调度通信系统中的应用研究

应用IMS技术开展基于IP的铁路调度通信系统方案研究,为铁路运输生产提供集语音、视频和数据于一体的多媒体调度业务。首先分析了既有铁路调度通信系统存在的问题及业务需求;然后通过对不同交换技术进行比较分析,给出技术体制选择建议;在此基础上,通过网络结构、节点设置及承载网络方案比选,提出了基于IMS的铁路调度通信系统的建议方案。     

地铁电力调度监控系统的仿真研究

地铁电力调度监控系统是以计算机技术为基础,对供电系统中的电气设备实施监控,使调度中心具有数据采集、设备控制、测量和调节参数及报警等功能的调度自动化系统。对地铁供电网络进行分析,建立电气设备的数学模型,并利用VC++编程技术开发调度中心操作界面,模拟监控现场设备操作,实现地铁电力调度监控系统遥测、遥信、遥控以及遥调功能的仿真。     

基于复杂网络特征的城市轨道交通网络节点遭受攻击模拟分析

城市轨道交通进入网络化运营时期后,车站一旦遭受攻击,会影响整个网络的运营。介绍了能够反映网络复杂度的网络特征参数;以上海轨道交通为例,构建了上海轨道交通站点连通网络图及相应的网络特征参数;建立了网络节点攻击模型;分析了不同攻击策略下网络全局效率和最大连通度的变化情况,以及单节点遭受攻击和多节点遭受攻击下的网络全局效率损失和最大连通度损失的变化情况。车站的节点度越大,其受攻击后对网络的影响就越大,因此需要对节点度大的节点进行重点保护,实施更加全面的管控措施。     

基于J2EE和JOGL的道路网络三维可视化研究

针对道路网络三维可视化中的难点问题,提出了一种实现方法:利用J2EE平台作为整体框架,基于边折叠算法和分段策略分别建立数字地面网络模型和道路网络模型,并运用数据压缩、多线程、客户端缓冲区等策略对模型数据的存储、传输、缓冲等过程进行了优化.运用该方法实现了道路网络三维可视化,并将其成功运用于高速公路的设计及方案发布过程和高速公路远程建设可视化管理中,结果表明:采用J2EE,JOGL和上述优化策略能够很好地解决道路网络三维可视化中的数据调度、数据压缩、客户端实时渲染等问题;该方法对数字公路的建设和推广有重要价值.     

基于改进多色集合的动车组转向架系统故障传播模型研究

综合考虑系统拓扑与部件故障模式的影响,建立可描述转向架系统内部耦合关系的系统全局拓扑网络模型,结合拓扑和功能双重属性,提出了基于Choquet积分的节点综合重要度计算方法和基于节点故障扩散强度的单节点故障传播深度模型,构建基于改进多色集合理论的系统故障传播模型并进行了应用研究。结果表明,该方法可以有效地找出转向架系统中任意部件失效所有可能的传播路径,并对各路径发生的可能性进行排序,从而为系统设计改进、故障预防与维修提供了理论依据。     

基于复杂网络的艰险山区铁路崩滑流灾害链全过程风险评估

艰险山区铁路沿线崩塌、滑坡、泥石流等自然灾害频发,为保障山区铁路安全建设和安全运营,对山区铁路典型灾害链进行全过程风险评估意义重大。基于复杂网络理论,对山区铁路灾害事件的孕灾环境、致灾因子、承灾体特征及链式演化规律展开研究,分析山区铁路典型崩塌滑坡泥石流灾害链成灾机理,构建山区铁路崩滑流灾害链网络模型,利用网络节点出入度、子网数、支链数、介数中心度、边介数、连通度和平均路径长度7个评价指标,综合评估灾害网络节点的重要度和边的脆弱性。结果表明:在山区铁路崩滑流灾害演化网络中,淤埋线路、车站、桥涵和隧道,行车中断或瘫痪是风险控制的关键点。研究成果为艰险山区铁路崩滑流灾害链预防、断链减灾工作做出决策支持。     

基于攻击策略的城市轨道交通网络脆弱性研究

城市轨道交通网络脆弱性评估是当前网络研究中新的热点和难点。识别并量化网络脆弱性是应对城市轨道交通系统危机状况的关键性课题。根据北京地铁网络结构,结合城市轨道交通实际运营特点,构建了网络换乘模型。从线路与换乘通道重要度两个视角,采用不同攻击策略研究并量化了网络脆弱性。研究结果表明:采用网络有效性与网络连通度作为网络脆弱性的衡量指标,并把攻击前后的重要节点(边)网络特征值下降程度作为网络脆弱性衡量标准的评估方法简便易行,具有一定的理论与应用价值。     

基于复杂网络模型的地铁系统脆弱性分析

基于影响地铁系统脆弱性的干扰事件,构建了干扰事件的有向复杂网络.采用网络密度、平均路径长度、度和度分布,以及聚类系数等分析指标,进行复杂网络的拓扑特征分析.分析结果显示,只有少数关键节点能直接影响地铁脆弱性.采用复杂网络的互信息理论,对干扰事件有向复杂网络节点进行信息量计算和重要性评价,进而找到重要节点.评价结果表明,影响地铁系统脆弱性的关键因素是车站客流量、车辆系统和设备系统,可采取相应的针对性措施来提高地铁运营的安全性.     

基于模糊贝叶斯网络的受电弓系统可靠性分析

针对在受电弓系统可靠性分析中的模糊故障树计算复杂,无法反向推理和不能很好地处理认知不确定性的问题,提出结合证据理论的模糊贝叶斯网络对多状态受电弓系统可靠性分析的方法。根据专家经验和历史数据构建T-S模糊故障树,然后依照相应的映射规则将T-S模糊故障树映射为模糊贝叶斯网络模型,并且构建各节点的条件概率表,同时结合证据理论分析方法对多态受电弓系统进行可靠性分析,根据各根节点的故障证据区间计算出中间节点和叶节点各故障状态的故障率模糊子集、根节点的概率重要度、关键重要度和后验概率,根据可靠性分析结果找出影响系统可靠性的薄弱环节,分析结果与动车组受电弓实际情况相符合,验证了算法的可行性和有效性。     

铁路调度区域内货物列车出发计划动态全局优化

为实现调度区域内货物列车出发计划的全局最优,提出1种基于车流不确定性的动态优化方法。影响货物列车出发计划的不确定性因素主要有事故、晚点、扣修等,将其中不确定性因素进行量化处理,并当作随机变量。以调度区域内货车中转停留时间最小为目标函数,以网络车流平衡、节点车流守恒、满轴限制、运到期限作为基本约束条件,以计划兑现率要求作为动态约束条件,建立制定列车出发计划的动态优化模型。利用确定性等价类将模型转化为确定性线性规划模型,采用编制的线性规划软件求解。通过算例证明该方法可以得到优化结果。分析计算结果可知:车流的不确定性会导致中时增大;计划兑现率要求越高,计划最后的执行指标就越差;考虑运到期限要求,会导致中时增大。     

基于工业以太网的地铁列车多网融合技术仿真研究

针对工业以太网在实时性等方面的缺陷,在传输协议机制上提出改进建议,建立数据业务综合分级调度的实时传输机制,以有效降低端到端传输时延;利用OPNET仿真工具,设计出列车骨干网和编组网的以太网络模型、节点模型和进程模型,并依据业务要求配置仿真参数,验证了综合分级调度算法在端到端时延方面的有效改善。     

基于网络特性的高速铁路关键车站识别方法

随着高速铁路蓬勃发展,其安全可靠性受到高度重视,关键车站的识别是提高路网可靠性的重要部分。在复杂网络和社会网络分析理论基础上,综合考虑车站在路网中的拓扑结构重要性和运输组织中车站间车流强度,建立高速铁路车流网模型,计算网络中节点强度、节点接近中心度以及中介中心度,并采用TOPSIS法确定综合评价指标,提出一种关键车站识别方法,以我国高速铁路网络为实例验证该方法的可靠性。实例验证不仅识别出省会车站,而且选出了规模不大但处于关键位置影响全网运输服务能力的车站。研究结果可为高速铁路日常维护和故障恢复提供参考。     

肩回交路条件下多机牵引机车周转图的优化

针对采用机车肩回交路的重载铁路线路,将其列车运行图中的列车运行线转化为节点,机车周转线转化为边,运用机车转化为流,从而将机车周转图的优化问题转化为网络流问题.在此基础上,以运用机车数最少、单机走行数最少、附挂机车数最少、机车在站停留时间最短和机车工作均衡性最好为优化目标,以网络流问题中的节点流量守恒和节点流量要满足节点需求为约束条件,建立肩回交路条件下的多机牵引机车周转图多目标优化模型.按照优化目标函数的优先级,采用分层序列法对模型求解,并利用C#语言编写程序,通过调用ILOG CPLEX优化软件实现了该算法.算例表明,采用所给模型和据此编制的机车周转图优化程序,可以快速优化肩回交路条件下的多机牵引机车周转图.     

基于监测树的高速铁路光传送网络故障定位研究

高速铁路光传送网络承载了列车控制等安全级别较高的业务,其正常运营是铁路安全行车的基础。为保证网络的安全可靠性,在网络链路出现故障时,必须快速准确地定位故障链路。利用监测树M-tree方案,通过将网络拓扑转化为树形结构,并在指定节点设置监测器实现故障链路定位。为实现M-tree的构造,提出基于度与距离的监测器分配算法DDMA,算法选择节点度最大且相互距离最远的两个节点作为监测信号的转发节点以扩展M-tree。仿真数据表明,利用DDMA设计的M-tree方案所需监测代价不超过理论最小监测代价的7%。相对于现有的监测迹M-trail方案,DDMA算法最大可以节省30%左右的监测代价。利用DDMA为高速铁路骨干层光传输网络设计M-tree监测方案,实际监测代价不超过理论最小值15%。DDMA算法复杂度较低,当网络中含有100条链路时,算法运行时间不超过0.2 s。     

基于有向图的列车自动监控系统站场图设计与实现

列车的自动监控与调度需要提供完整的轨道交通线路信息.以拓扑层网络、电气层网络、运营层网络等三层线网为数据模型,利用XML结构化站场信息,并作为静态数据输入;以有向图为基本数学模型,采用分层结构,将轨道线路信息映射成站场图.设计的站场图可用于列车自动监控系统中线路静态和动态信息的查询.     

基于改进TOPSIS模型的地铁网络节点重要性评价方法

对城市地铁网络节点重要性进行评价在城市交通体系的运营和管理中具有重要意义。TOPSIS法是一种节点重要程度多指标综合评价方法。已有的TOPSIS法在评价地铁网络节点重要程度时存在贴近度评价不合理,权重算法没有考虑网络空间特性两方面问题。针对上述不足,提出相应的改进措施:(1)结合垂面距离和灰色关联度综合评价方案与理想解的贴近度;(2)设计适用于空间网络的局部熵赋权法。最后,以北京地铁网络为例,利用改进的TOPSIS法测算了节点的重要性程度。结果表明:该方法确定的结果符合实际情况并且优于现有的TOPSIS法,说明该方法具有较高的准确性和较强的应用性。     

上海城市轨道交通网络运营可靠性研究

通过对上海城市轨道交通运营网络的特点分析,引入图论的方法,建立了上海城市轨道交通运营网络可靠性评价模型.用该评价模型对上海城市轨道交通运营网络的可靠性进行了评价,得到了网络节点破坏后对各出行路径的影响情况,同时采用节点删除法得到了各车站重要度权重.研究结论可以对上海城市轨道交通网络运营人员、设备及管理资源的合理分配,以及网络中各点事故后的客流组织等提供参考依据.