溢油扩展模型评述

就国内外几种溢油扩展模型作一概述,并简要介绍了溢油扩展模型的应用和溢油扩展模型在风场预报中的缺陷,提出应加强风场的研究以提高溢油扩展模型的预测精度。     

中国高速铁路信号系统分析与思考

介绍中国高速铁路信号系统的发展历程及成果,对比分析了中国高速铁路列车运行控制系统的技术水平及特点.在总结成果的基础上,针对现有信号系统的技术标准与体系结构存在缺陷、基础研究薄弱、安全保障体系不符合高速铁路安全需求等问题进行了思考,并提出了改进建议.     

列控中心轨道电路编码的分析与实现

本文首先从数据流的角度分析了轨道电路编码的编制逻辑,着重研究了列控中心与轨道电路之间的数据通信;接下来对轨道区段进行了模块化仿真建模,分析了轨道电路低频编码的自动调整原则;实现了对区间、车站无进路、车站接车进路、车站发车进路等4个场景下的轨道电路低频编码;通过对郑西线的线路数据进行数字化仿真,验证了该轨道电路编码仿真研究的有效性,并为以后对轨道电路编码的研究提供了一个可靠的实验环境。     

车务段集中模式下调度室生产指挥系统的设计与实现

针对当前铁路车务段调度室存在的调度管理薄弱、生产作业组织指挥缺少信息化手段等问题，基于C/S架构研发了车务段集中模式下的调度室生产指挥系统。以技术作业图表为核心，根据铁路局集团公司调度所下达的日班计划，辅助调度人员编制阶段计划，对车务段管辖范围内货运车站的股道、调车机车等资源集中安排，并对运转、货运等作业集中调度。通过作业进度报点反馈、现车信息实时上传、站存车自动推算、作业指标实时统计、交接班统计分析等功能，实时向铁路局调度所上传站存车、调车机车状态和作业进度等信息，为制定后续日班计划提供支撑。应用表明，该系统能够促进车务段生产指挥的信息化发展，提高车务段生产指挥的管理水平。     

基于CB-CNN与分割残差优化的列控系统网络攻击流量检测

复杂环境中的列控系统容易遭到各类网络流量攻击，现有的攻击流量检测方法往往特征选择差、稳定性较弱，导致检测精度较低。为此，提出一种通道增强卷积神经网络与分割残差优化的攻击流量检测方法。首先通过降噪式自动编码器对正常流量进行建模，同时使用无监督训练将原始特征空间转换为重构特征空间；然后利用通道增强使相关误差向量转化为分类器的多通道输入变量；最后为增加神经网络的特征表示多样性，设计一种多路径的分割残差网络来优化CB-CNN,通过学习不同维度级别的流量特征来优化分类。实验结果表明：所提方法具有较好的训练性能，NSL-KDD数据集与真实铁路安全网络中获得的平均精确率分别为94.573%与96.78%。在误报率较低的同时均具有较好的分类可视化效果。综合对比其他检测方法，提出方法检测实时性较好，能够适用于复杂场景的列控系统网络攻击检测，在噪声存在时具有较好的鲁棒性。     

CTCS-2级列控车载设备层次化组合测试方法

对列控车载设备开展组合测试，可有效提高设备的安全性。针对现有组合测试方法未充分考虑车载设备测试过程中输入的时序性、设备状态等影响软件安全的各种因素组合的问题，提出一种车载设备层次化组合测试方法。首先，划分CTCS-2级车载设备测试过程中各种影响因素的组合层次，设置层次化覆盖强度。其次，提出了车载设备层次化组合覆盖准则，给出形式化定义，构建层次化组合测试模型。然后，提出一种两阶段层次化组合测试用例生成方法，高效精简构造层次化组合测试集。最后，以CTCS-2/0等级转换测试为例对方法进行验证。结果表明，在保证各种影响因素组合覆盖的前提下，相对于现有方法，在覆盖强度t={2,2,2}时，采用本方法的测试成本可降低23.53%,有效提高测试的针对性，验证了方法的有效性。     

基于改进引力搜索算法的高铁信号系统测试案例生成方法研究

为满足高铁信号系统抽象测试案例实例化为具体测试案例的需求，研究高铁信号系统测试案例生成流程，分析抽象测试案例转化为具体测试案例过程中，实例化取值和测试成本的优化需求；采用有限状态机描述信号系统的测试需求并生成抽象测试案例，针对抽象测试案例的实例化取值和测试成本，提出基于引力搜索算法的高铁信号系统测试案例生成方法；针对引力搜索算法易早熟的问题，提出最优保存策略及末位淘汰机制，以提高算法的搜索能力；以高铁信号系统中的等级转换功能为例生成测试案例。测试结果表明：改进的引力搜索算法搜索结果更优，生成的具体测试案例能够满足高铁信号系统抽象测试案例实例化的要求。