城市轨道交通车站轨行区降噪措施仿真分析

根据城市轨道交通的车站条件和轨道条件,建立某曲线站台有限元模型并进行站台区声学仿真,通过与既有轨道交通车站现场测试的结果对比,验证模型的可行性。对全铺道床吸音板和屏蔽门玻璃贴覆吸音膜两种降噪措施在单独和综合使用时的降噪效果进行了预测。结果表明:全铺道床吸音板可以降低站台50~4000Hz全频段内的噪声约1.5~5.2dB;屏蔽门玻璃贴覆吸音膜降噪主要针对1000Hz以下的低频噪声,可降低站台250~1000Hz频段内的噪声1.8~2.4dB;综合采用两种降噪措施可以使站台区50~4000Hz频段内的噪声降低2.0~7.0dB,其中道床吸音板的降噪贡献量为73%~84%,吸音膜的贡献量为16%~27%。     

上海轨道交通2号线信号系统改造的难点及应对策略

国内大城市的首批城市轨道交通线路大多建设于2005年前后,未来5 ～10年内将普遍到达信号大修年限,在大修中同步进行制式改造以满足线路的运能需求是普遍的做法.既有线路的大修与新线建设的差异较大,在国内普遍缺少大修改造的经验.通过结合上海轨道交通2号线CBTC(基于通信的列车控制)信号系统改造的实际案例,对既有线路信号系统大修改造类项目的 典型难点进行研究.将信号大修的典型难点分为3种类型,研究其应对策略,以期为后续其他城市陆续开展的信号大修提供借鉴.     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

基于符号回归算法的地铁盾构刀盘扭矩预测研究

为了提高盾构机工作效率、降低施工成本,依托深圳地铁8号线某盾构区间段工程,基于符号回归(Symbolic Regression)算法,对不同掌子面的刀盘扭矩进行了预测.分析了推力、土仓压力以及贯入度变化及换刀对扭矩的影响.结果表明,贯入度增大会导致扭矩增加,但是土仓压力的增加可能会降低扭矩.扭矩模拟数学模型具有较高精度...     

基坑开挖引起下卧地铁隧道上浮变形的控制研究

以徐州轨道交通1号线工程车辆段基坑开挖施工为工程背景,在基坑开挖过程中对下卧地铁隧道的卸荷回弹变形进行动态再评估;对实测数据进行分析,提出了基坑施工对下卧地铁隧道的工程风险控制措施;有效控制了地铁隧道的上浮变形,确保了基坑及下卧地铁隧道结构安全.     

地铁车辆转向架柔性产品平台设计方法研究

为有效解决地铁车辆转向架研发面临的需求适应性差、零部件重用率低等问题,基于多属性决策、关联设计等技术,提出一种地铁转向架柔性产品平台设计方法.该设计方法定义了地铁转向架柔性产品平台的内涵,分析了基于多属性决策方法的通用模块构建方法,以及基于关联设计技术的柔性模块构建方法.以A型地铁转向架产品为例,验证了该方法的有效性、可行性与实用性.     

施工场景下基于YOLOv3的安全帽佩戴状态检测

针对现有安全帽检测研究中采用的两阶段检测法存在检测效率偏低,累积误差对精度影响较大的问题,提出一种对安全帽的单阶段检测法.将安全帽和工人头部视为一个整体,将检测目标分为2类,即佩戴安全帽的头部和未佩戴安全帽的头部,同时对2类目标进行检测,避免了冗余的计算步骤及累积误差的影响.同时,针对施工场景安全帽佩戴状态检测特点,对...     

西安车站客运劳动组织改革的探索

根据西安车站生产力布局调整情况,指出目前车站客运劳动组织中存在的问题,提出了劳动组织改革的原则和思路,介绍了从完善组织结构,优化资源配置,加强一线监控等方面进一步完善用工制度的具体措施及取得的成绩。     

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。     

技术站广义配流问题模型与算法

根据列车解编顺序是否确定,将阶段计划中的广义配流问题分为广义静态配流问题和广义动态配流问题。以阶段内发出配流车数最多和车辆在站平均停留时间最短为目标函数,以列车解体开始时刻、车流分配、车流接续和列车编组开始时刻为约束条件,建立广义动态配流问题的多目标非线性混合整数规划模型。综合考虑优先排空、优先发送较近编组去向车流,模拟车站调度员编制阶段计划时的思维过程,设计搜索算法,解决广义静态配流问题(给定列车解编顺序的广义动态配流问题)。以有7个编组去向的某技术站为例,运用该算法可以在较短时间内得到列车解编方案和配流方案,表明了该算法的实用性和可行性。