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城轨具有速度快、运量大和绿色环保等优点,目前已成为缓解城市交通拥堵的主要工具。文章以国家“碳达峰”与“碳中和”战略为背景,以城轨绿色低碳发展为目标,针对城轨基础设施运维管理的能耗问题,从数据电子化资产管理、检测结果精准分析与智能决策、检修资源智能化调度 3 个方面设计并开发城市轨道交通基础设施运维管理平台,并在某地铁线路实现落地应用,证明该平台可有效助力运维管理节能降耗,助推国家双碳战略的深入贯彻与实施。 相似文献
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轨道质量指数(TQI,Track Quality Index)是反映高铁整体线路质量状态的重要指标,分析TQI数据的变化规律能够对高铁线路养护维修提供重要指导和参考依据。为提高TQI数据预测的准确性,提出了一种多项特征数据的3D卷积神经网络模型,分析了TQI数据特征,抽取时间、空间、检测项数据并形成三维特征数据集,基于3D卷积神经网络算法,构建8层TQI预测模型,并从初始化参数、学习速率、激活函数、损失函数、Dropout方法等角度对模型进行优化,并利用某高铁线检测数据进行试验验证。结果表明,3D卷积神经网络模型可较好的预测高铁线路状态变化趋势,且对比于BP神经网络和2D卷积神经网络方法,平均绝对误差分别降低了41.48%、26.32%,均方差分别降低了65.42%、39.93%,证明了该方法的准确性与有效性,对于预测TQI与制定高铁线路养护维修计划具有实用价值。 相似文献
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轨道动态几何状态与轮轨力是服役状态的重要指标,对这两种指标进行综合分析能更全面、准确地评价轨道质量,但由于轮径值偏差、线路长短链、车辆运行中产生滑动摩擦等原因,检测结果里程与线路真实里程偏差较大,影响数据分析应用的准确性,且难以对两种数据进行关联分析。本文提出了统一采集和分散采集模式下轨道动态几何状态与轮轨力检测数据的里程校准方法。统一采集模式下,先校准轨道动态几何状态检测数据的里程,再将轮轨力检测数据的里程与之同步对齐校准。分散采集模式下,采用特殊区段、线路要素与检测波形关联分析的方法,实现对轮轨力检测数据的里程校准。对某地铁线路真实检测数据进行校准验证,结果表明:统一采集模式下校准后误差小于0.6 m,分散采集模式下校准后误差小于2.0 m。将该校准方法应用于轨道动态几何状态与轮轨力检测数据可视化展示软件,进一步证明了该方法的有效性与应用价值。 相似文献
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2013年,北京全市交通领域固定资产投资完成710亿元,完成客运量93亿人次,同比增长5.7%,完成营业性货物运输量2.6亿吨,同比增长3.7%,大力发展袖珍公交、定制商务班车等公交个性化服务,开行45条定制公交商务班车,公共交通出行比例从44%增至46%,中心城交通指数5.5,北京步入公共交通主导城市交通的时代。 相似文献
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