迎接新千年的挑战

介绍了印度铁路下属的DLW工厂的发展概况，其中包括早先它与美国ALCO公司合作制造的内燃机车和其后它自行研制的几种国产化内燃机车以及在几年前引进美国GM公司技术制造的GT46MAC型交流传动内燃机车的简要情况。简述了DLW工厂的产品出口、产品质量改进情况和企业的良好劳资关系等。     

印度机车用曲轴机械加工质量的控制

前言 中国南车集团资阳机车厂为印度试制并批量生产的锻压曲轴(以下简称印度曲轴)属GM公司产品.该产品要求毛坯采用全纤维挤压,平衡块为焊接结构,与其它曲轴相比(见表1),具有轴细长、刚性差的特点,在机械加工过程中进行吊装、装夹时易产生变形,其重叠度极小,属柔性类曲轴.     

灰色预测模型及其在沉降预测中的应用

探讨灰色预测模型，即GM预测模型的基本概念、建模方法，以及GM在沉降预测中的应用。     

非等距高差序列GM(1,1)模型在索塔监测数据处理中的应用

GM(1,1)模型用于贫数据建模问题,但是传统的GM(1,1)模型是基于等距时间序列,对于数据量少且是非等距非时间序列建模问题就成为一个难题。为了探索在实际工程中应用非等距非时间序列的GM(1,1)模型的可行性,本文以鄂东大桥索塔监测数据处理为实例,提出非等距高差序列的GM(1,1)模型,并进行了模型精度分析。     

EMD在寻求发展

2005年3月底，由Greenbriar Equity Group和Berkshire Partners为首的私人投资者集团从GM公司买下了Electro—Motive Devision（EMD）。从那时起，如何调整EMD使其以一个独立公司的形象登台就成了工作的中心。     

融合人工智能算法的铁路路基沉降预测方法

首先利用三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络等算法构建了铁路路基沉降单预测模型；然后基于误差法和熵值法，以合肥地铁4号线盾构隧道下穿既有铁路的监测数据为基础，融合三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络构建了组合预测模型，实现铁路路基沉降的分阶段预测；最后，利用平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差评价模型精度。结果表明：基于误差法和熵值法的组合预测模型能显著提高预测精度，预测相对误差均小于±5%，预测均方根误差均小于±0.1 mm，验证了提出的组合预测模型的有效性。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.     

美国蒙大拿铁路订购16台交流传动机车

美国通用汽车公司（GM）已签订一项协议，同意将它的下属企业电气动力部（EMD）卖给以格里玻利亚尔股份集团（Greenbriar Equity Group）和伯克舍尔伙伴公司（Berkshire Partners）为首的一家美国投资者集团。只要与美国联合汽车工会的联合谈判获得成功，预计该交易将在2005年第一季度完成。虽然未披露该交易的具体成交价格，但据报道合同价值将不低于5亿美元。GM公司希望保留一部分EMD的股份。     

高速铁路桥梁群桩基础工后沉降的计算与预测

基于固结沉降理论，对其修改提出了高速铁路桥梁群桩基础的工后沉降计算方法，推导出相应的计算公式。应用灰色系统理论GM（1，1）模型得出新陈代谢GM（1，1）模型，并通过与蕴藻浜特大桥某墩的沉降观测资料的对比分析，证明本文提出的工后沉降计算及灰色理论预测方法在工程实际中是可行的。     

印度高速电气化铁路考察纪行

本文介绍了印度电气化铁路发展概况，运营情况及管理模式，同时还考察了印度电气化牵引供电设备，特别是接接网技术设施，并对印度接触网检修作业进行了详细地了解。     

科洛姆纳机车制造厂展出新产品

随着印度经济的增长促进了对运输的需求，印度铁路的机车车辆需求量也在日益增加。据印度铁路估算，在第11个五年计划（2007～2012年）期间，它将需要1800台新内燃机车和1800台新电力机车。     

印度、英国铁路考察报告

铁道部副部长刘志军率团于2001年3月18-31日考察了印度和英国铁路，本报告介绍了印度铁路在集装箱运输方面的经验，印度铁路概况，英国铁路在改革中取得的成效及存在的问题，并针对我国集装箱运输及铁路改革的现状提出了建议。     

降雨量预测理论模型及其工程应用研究

历年降雨量组成一灰色系统，利用灰色GM（1，1）模型建立降雨量的预测理论模型，灰色GM（1，1）模型主要用于时间短，数据少，波动小的预测问题，它要求预测的数据序列的几何图形呈单调递增或递减，因而对随机波动性较大的数据序列拟合性较差，故预测精度也低，而Markov链预报的对象为一随机变化的动态系统，它主要是根据研究对象的水同状态之间的概率转移来推测系统的未来发展变化，转化概率反映了各种随机因素的影响程度，因而Markov链适合随机波动大的预报问题，在这一点上它恰好弥补了GM（1，1）模型的局限性，由于降雨量的预报问题为随时间变化而呈某种变化趋势的非平衡随机过程，并受各种随机因素的影响,因此灰色GM（1，1）对降雨量的预测结果总是要围绕某一变化趋势产生偏差，跳跃，摆动，因此在灰色预测的基础上，与Markov链耦合建立了修正降雨量的理论预测模型，并进行了严密逻辑推理，最后结合工程实际，进行应用研究，并与实际观测结果进行比较，预测结果接近实际观测结果，验证了模型的正确性，为降雨量的预测提供了一种新途径。^[1]     

印度铁路将建设现代化的新德里车站

根据印度铁道部长声明，建成后的现代化新德里车站将具有欧洲车站的舒适、方便和可靠性，拥有相互分离的到发枢纽，豪华的候车大厅与休息室、餐厅和商店等设施。该项工程近期开工，2010年亚运会之前完成，预计耗资500亿卢比。印度铁道部已经收到来自6家国际咨询公司的投标，新车站建设将以公私合营模式进行，铁路则以长期出租土地为基础。     

计算机仿真评价机车车辆低速抗爬轨能力

介绍了英国1998年颁布的铁道机车车辆抗爬轨和倾覆能力标准GM/RT2141。采用该标准计算了一辆在惰行工况下的四轴机车的低速抗爬轨性能，并与采用美国6级线路不平顺的计算进行了比较，结果表明：英国标准GM/RT2141可以评价铁道机车车辆在小半径曲线上的低速抗爬轨能力；在计算中采用实际线路不平顺更可靠。     

GM(1,1)模型在高速铁路桥墩沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型对某区段高速铁路的桥墩沉降进行预测,将预测结果进行分析,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该段高速铁路桥墩的沉降趋势。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

印度的高铁梦

2013年4月，正在新德里出席东盟与中日韩财长会议的日本副总理兼财务大臣麻生太郎带着新干线技术与印度总理辛格举行了会谈，次月，日本首相安倍晋三同样就连接印度最大城市孟买和工业城市艾哈迈达巴德的高铁项目的安全性及资金问题在首相官邸与印度总理辛格举行会谈。     

印度内燃机车厂引进IGBT技术使EMD机车现代化

介绍印度铁路引进关国EMD公司交流传动内燃机车制造技术的有关情况。该铁路1996年开始引进EMD机车，并进行国产化。2001年印度内燃机车厂（DLW）开始生产引进技术的EMD机车，至今共生产WDG-4型和WDP-4型机车近200台。为了紧跟世界内燃机车技术的最新发展水平，DLW工厂又及时引进了EMD公司的IGBT技术，以使得EMD机车在效率、可靠性及性能等方面又有了重大改进。     

美国GM6C和GM10B电力机车

为了满足用户的特殊要求,美通用汽车公司决定制造一台GM6C和一台GM10B电力机车,并对其主要部件进行比较,为今后的方案选择提供依据。GM6C大量地采用了该公司电气动力部生产的部件。这些部件已成功地用于上千台大功率电传动内燃机车上。GM10B电力机车就牵引力和功率来说,是目前最大的机车之一。它采用了许多新的和特殊的技术要求。