基于同态系统的航片建筑物阴影消除

讨论了城市大比例尺航空影像地图中建筑物阴影的特征和对地图的影响，阐述了同态系统的基本原理，提出了一种基于同态系统消除航片建筑物阴影的新方法，并对假设进行了论证。     

铁道车辆轮对磁粉探伤方法的改进

通过分析铁道车辆轮对磁粉探伤机存在的不足，提出从设备配置、磁化原理及采用闭合移动式线圈法等方面的改进磁粉探伤方法的方案。通过样机测试试验，证明改进方案有效。     

基于神经网络的轨道车辆横向振动模型辨识

论述了车辆横向振动系统的神经网络辨识建模方法。根据横向振动系统的运动方程建立了描述其特性的神经网络模型，并运用递归预测误差算法识别了多变量离散模型的模型参数，进一步辨识了其结构参数。该方法参数估计过程直观，收敛速度快。计算表明，离散模型是可靠的，辨识结果正确。     

HILS系统中车辆运动模型的建立与验证

介绍了HILS系统中车辆运动模型的建模方法及其参数识别结果.     

基于阴影分析的城区建筑物变化检测方法

简要介绍了利用影像阴影来检测城区建筑物变化的基本原理。首先对两期影像进行阴影的提取，然后根据色彩不变量模型，准确区分建筑物阴影的本影和落影，得到建筑物的落影区；最后通过分析配准后影像的阴影信息，提取建筑物的变化信息。     

货车车辆运行中标签丢失的原因及改进方法

为了提高我国铁路运输现代化管理水平,铁路货车车号自动识别系统已在全路推广应用.该系统作为铁路运输管理信息系统(TMIS)的重要组成部分,为铁路运输的现代化发挥了重要作用,其可靠性和准确性直接影响到整个TMIS系统的稳定性. 车号自动识别系统由车辆标签、地面识别设备、集中管理设备组成.作为系统重要组成部分的车辆标签,它的编程和安装质量直接影响到系统的识别精度和可靠性.通过嘉峪关车辆段近1.5 a加装和维护货车车辆标签的情况来看,货车车辆标签在运行过程中的丢失现象,严重影响了TMIS系统的正常运行.现从以下几个方面予以分析,并提出改进方法及建议.     

地铁车辆蓄电池容量显示的改进

介绍地铁车辆上蓄电池容量的显示依据,根据地铁车辆的实际特点,结合功能需求,提出了切实可行的具体改进方案,满足了实际需求。     

基于改进Mask R-CNN模型的铁路遥感影像房屋提取研究

针对目前铁路建设预可行性研究阶段地形图制作存在的人工目视遥感解译效率低、生产周期长等问题,结合深度学习的特点和优势,对实例分割模型MaskR-CNN(Mask Region-based Convolutional Neural Network)进行改进,选用ResNeXt101作为其主干特征提取网络,并利用边缘提取算法进一步实现了遥感影像的自动矢量化提取。试验结果表明,改进后的模型在Mask AP50、Box AP50、Mask mAP、Box mAP等指标上均有明显的提升,可生成供铁路建设预可行性研究阶段拆迁费用计算的房屋矢量化影像,为该阶段的影像处理工作提供技术支撑。     

地铁车辆国产化显示器的改进措施

针对广州地铁车辆国产显示器出现不能进入系统、黑屏、显示另一端无有效信号、花屏、触摸屏失效、显示器太暗等故障情况,提出相应的处理对策,并对后续使用及二次开发提出建议.     

深圳地铁车辆客室车门保持电路的改进

结合实际运用中客室车门保持电路存在时序竞争缺陷问题,详细介绍客室车门保持电路的基本原理,深入分析了问题原因,并提出相应改进方法。     

改进的故障模式及影响分析在城市轨道交通运营安全评价中的应用

在对城市轨道交通系统进行详细研究的基础上,构建了城市轨道交通运营安全评价指标体系,提出FMEA(故障模式及影响分析)的改进方法.经采用模糊综合评判和序关系分析法改进后的FMEA,克服了传统方法的局限性,并解决了传统方法仅采用简单计算综合评价总值来确定风险等级而造成不够精确的问题.结合实例验证了该方法的合理性和实用性.     

基于对照表焓差法的轻轨车辆空调机组制冷量测试方法

承建的海外轻轨车辆项目由于受当地施工条件、检修场地、检修周期等因素限制,在架修过程中无法对空调机组制冷量进行准确地测试。因此,针对出口中东某轻轨车辆架修项目,提出了一种基于对照表焓差法的车辆空调机组制冷量测试方法,通过该方法实现了对空调机组制冷量的测试与计算。实例测试与计算结果表明,该方法能够简便、直观、准确地评价机组制冷量,确保空调系统能安全、可靠、稳定地运行。     

基于改进云模型的地铁站行人拥挤辨识方法

为降低城市地铁站内行人拥挤识别时多指标和多等级带来的不确定性和模糊性,采用改进云模型构建行人拥挤状态辨识模型。基于AHP-熵权法标定指标权重和行人拥挤状态等级,以标定的指标权重和各指标等级阈值作为输入,计算云数字特征值,采用正向正态云发生器,建立模板云和待识别云模型,计算两者之间的隶属度,根据最大隶属度原则辨识车站内各服务设施的行人拥挤状态,最后输出各服务设施的拥挤等级辨识结果。以宁波市鼓楼站为实证对象,对辨识结果进行实证分析。结果表明:采用四级行人拥挤状态划分方法合理可行。     

基于蚁群算法的多功能车辆周期扫描表的优化设计

针对多功能车辆总线周期扫描表的已有设计方案存在缺点,本文对其优化设计方法进行深入研究,提出一种基于蚁群算法的优化设计方法.本文明确周期扫描表设计问题实质是典型的组合优化问题.首先,针对该组合优化问题建立数学模型,确定约束条件,提出减小周期数据报文在各个周期相中方差的优化目标.然后,针对该数学模型,利用蚁群算法生成蚂蚁行走的路径图,推导出相应的计算公式,从而寻找到最优路径,生成主帧的最优排列.最后,算法在MVB总线实例上进行验证,仿真结果表明以减小周期数据报文在各个周期相中的方差为优化目标的蚁群算法明显提高周期扫描表的均匀度和生成主帧表的效率.与国际标准IEC61375-1推荐算法进行比较,蚁群算法具有优势.     

城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型

对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。     

基于BP神经网络修正的自适应灰色模型的隧道变形预测研究

隧道围岩具有高度的非线性变形特征,通过变形预测能有效判断隧道变形的发展趋势。首先以自适应GM(1,1)模型对隧道变形进行初步预测,且为保证自适应模型的参数为全局最优参数,提出以粒子群算法对模型参数进行优化;其次,以BP神经网络为基础,建立误差修正模型,旨在进一步提高预测精度。在此基础上,将该预测模型应用于2个工程实例中,结果表明:该预测模型在横向和纵向上的预测效果均较好,自适应能力和递推能力均较强,预测结果与实测值较为吻合,预测精度较高,能较好地反映隧道围岩的变形规律。该预测模型能较为有效地实现隧道围岩的动态预测,可以进行推广应用及研究,为隧道变形预测提供一种新的思路。     

基于分布式组件对象模型(DCOM)构建CBTC车载测试平台的技术

分布式组件对象模型(DCOM)具有快速开发、位置透明及松耦合等特性.它提供了在网络环境中分布式装载程序的灵活性,以及组装程序的便捷性.基于该技术构建的CBTC(基于通信的列车控制)车载设备测试平台具有灵活扩展、通信及时可靠的特性,从而为车载设备相关测试案例的调试、测试平台相关模块的安装及后续测试执行等任务提供了便利,提高了车载设备测试平台的开发效率和准确度.     

基于改进BP神经网络的驼峰场车辆减速器故障诊断的研究

减速器是驼峰场控制速度的主要部分,随着当前高速铁路大发展和铁路货运量的提高,编组站解体和编组能力加大,车辆减速器使用率和故障率增加,而现场维修人员凭借经验的低效率维修已经不能满足当前的货运溜放要求,对驼峰溜放控制,钩车安全连挂提出更高的要求,因此根据现场收集的数据建立BP神经网络模型进行仿真训练,精确诊断驼峰车辆减速器TJK(Y)2,3的故障部位,仿真结果表明,故障判断准确率达到96%。     

基于BPNN-TD算法的城市轨道交通线网规模预测方法

科学预测城市轨道交通线网规模,对于轨道线网的规划建设与城市布局发展具有重要意义.基于轨道交通线网规模及其影响指标数据,综合两种模型优势,对城市轨道交通线网规模进行有效预测.首先,从政策、经济、城市规模、出行需求4个方面,简要分析城市轨道交通线网规模的影响因素,并利用相关性分析法,提取GDP、第三产业值、人口规模、建设用...     

基于遗传算法的机车二系支承载荷调整优化方法

为了改善机车轮轴重量分配的均匀性,从分析机车二系支承结构出发,建立二系载荷分布弹簧高度调整模型,提出应用遗传算法实现机车二系支承点加垫高度值的快速优化计算。针对机车二系支承载荷分布多维参数优化问题的特点,给出基于实数编码的改进遗传算法模型。对国产SS9,SS3b型机车实际应用,可使二系支承载荷分布最大误差进一步减小8%～15%,平均计算过程时间减少约20%。结果表明这种方法克服了基于误差梯度信息迭代搜索求解支承点加垫最佳值算法的不足,在获得一致的全局优化(近似)解,以及在减小运算时间、提高调簧算法的可靠性和实时性等方面具有明显的效果。