组播通讯在电铁SCADA系统中的应用

针对即有SCADA系统可扩展性差、承载大容量数据处理效率低等问题,提出了基于JGroups技术建立统一、高效的系统通讯机制的解决方案,并以此为核心设计、实现了分布式的、松散耦合的SCADA系统。测试结果表明,该系统能较好地满足远动业务及性能需求,证明本文提出的将组播通讯应用于SCADA系统的可行性及有效性。     

RTK技术在既有铁路平面测绘中的应用

首先介绍了国内常用的既有铁路线平面测绘方法,分析其优点和缺点;介绍了RTK工作原理及方法,结合工程实例,针对平面测绘中既有铁路里程测量、外移桩导线测量和曲线测量进行综合考虑,阐述RTK工作的主要流程,分析精度并得出结论。RTK测量技术可以使里程测量、外移桩导线测量和曲线测量工作同时开展、同步完成,不仅大大提高既有铁路平面测绘的效率,而且保证了测量精度,满足铁路设计的精度要求。     

劳尔有轨电车的导向特性

劳尔有轨电车是一种依靠轮胎走行、钢轮导向的新型有轨电车.介绍了劳尔有轨电车动力走行部和拖动走行部的结构,分析了其导向机理:设置于走行轮前方的导向轮和导向杆迫使走行轮胎产生了偏转角,由此产生的侧偏力迫使车辆沿着轨道运行.使用线性化的轮胎模型建立了动力走行部和拖动走行轮的动力学方程,发现劳尔有轨电车的导向运动类似一个有阻尼的单摆运动.导向运动的频率取决于走行轮胎的侧偏刚度和导向杆长度,运动的阻尼比取决于走行轮胎的侧偏刚度、导向杆长度和前进速度.导向杆长度是影响导向性能的关键参数,对导向的稳定性有着重要的影响.     

隧道外挂设漏泄同轴电缆接口分析

山区铁路隧道外挂设漏泄同轴电缆的情况越来越多,漏缆隧道外挂设所涉及的参数、接口、设置要求等方面尚无可参照的规范标准,基于沪昆客运专线湖南段隧道群挂设漏缆的工程实例,总结隧道外漏缆挂设的工程接口、参数等信息经验,以供其他工程借鉴参考.     

冰区航行中船体结构冰压力分布特性的离散元分析

冰区船舶表面冰压力分布规律是其结构安全预警和冰载荷监测的重要辅助信息.本文采用基于GPU(Graphics Processing Unit)并行和粘结-破碎模型的离散元方法模拟平整冰在不同冰况条件下的破碎过程,进而获得船体结构表面的冰压力分布和大小.在冰压力的计算中,考虑时间上的累积效应,即累积最大值和累积平均值,从多个角度分析了船体结构表面的冰压力危险区域和冰压力分布特性.通过船体结构直行破冰的离散元模拟,分析了船体结构的总体冰载荷和局部冰压力.为验证本文方法在船体结构冰压力分析中的可靠性,根据冰载荷的IACS规范计算了船体结构与大块浮冰自由碰撞过程,对比分析了碰撞点上的冰压力.计算结果表明,离散元计算结果与规范对比误差保持在6.7％～18.1％之间.本文方法为冰区船舶的设计研发提供了可靠的分析手段,其计算结果可为船体结构的冰区航行安全预警和冰载荷监测提供合理的辅助决策信息.     

船用螺旋桨的平衡检验方法

文章从平衡检验的必要性、平衡检验理论、平衡检验方法以及不平衡的处理方法4个方面对船用螺旋桨的静平衡和动平衡检验进行了详细地介绍.为不同类型的螺旋桨应该选择何种方法进行平衡检验提供了参考.     

自主式水下滑翔机关键技术专利扩展分析

为解决目前自主式水下滑翔机的导航技术、水声通信以及组网技术3个分支专利数量较少,存在一定的技术瓶颈和技术壁垒的问题,本文基于自主式水下滑翔机的功能、效果、适用等技术需求,将其研究范围扩展至水下航行器领域,通过对扩展领域中导航技术、水声通信技术以及组网技术的专利申请进行多角度分析,得到了3个分支在扩展领域的专利申请趋势、主要技术来源地、活跃度以及国内主要申请人等结论,以对自主式水下滑翔机的研究进行技术支撑。     

轨道高架桥下基坑开挖的相关措施及研究分析

近年来,越来越多的工程建设与已建轨道的关系越来越密切,施工环境也越来越复杂.以春申湖路快速化改造中元和塘东隧道基坑下穿轨道2号线号线高架为例,通过开挖施工中采取的一系列技术措施(MJS工法、开挖工序安排、应用支撑自动轴力补偿系统、加强监测等),并运用数值模拟软件,建立地上地下整体模型,将结果与过程监控数值对比,确保了轨道交通结构稳定和运营安全,为今后难度大、复杂程度高的城市建设施工提供了很好的借鉴作用.     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。