基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

货车自动驾驶技术及标准法规发展分析

目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。     

某款商用汽车电堆散热系统方案设计

从商用汽车电堆散热系统设计要求的实际角度出发设计系统原理图,从而进行计算匹配及选型零部件,对所选零部件进行仿真校核是否满足最初的设计要求,保证商用汽车电堆散热系统的正常工作。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

超大断面装配式明挖隧道结构及其施工方法研究

为提高隧道工程建设质量，针对国内明挖隧道装配式结构发展不成熟问题，以新森大道隧道为依托对超大断面明挖隧道装配式结构体系及施工方法展开研究，同时建立适用于公路、市政超大断面隧道装配式明挖结构体系，即“全预制”“仰拱现浇+上部预制”，并提出结构构造厚度建议值及多道防水构造方案。通过分析总结和数值模拟得出： 1）“仰拱现浇+上部预制”4分割方案在回填工序下的结构力学响应动态分析结果表明，该分割方案在施工过程中，结构应力、位移以及连接部位接头的张开角等均满足规范要求，且具备一定安全储备； 2）结合依托工程，提出一种适应于超大断面明挖隧道装配式结构的“边墙安装—仰拱现浇—拱顶拼装—细部作业—覆土回填”的施工方法及步骤。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

西安某地铁车站洞桩法施工的地表变形规律数值模拟分析

以西安某地铁车站为例,采用PBA(洞桩)法暗挖施工,通过FLAC软件的数值模拟与现场监测相结合的方法研究了车站施工诱发的地表沉降与边桩变形的规律.研究结果表明:①地表沉降曲线沿车站中线对称分布,地表沉降变化的主要影响区域在距车站中线20 m的范围内,最终地表沉降最大值为50.45 mm;车站整体施工中,地表沉降累计变化速率呈现先增加后平缓、再增加最后平缓的现象;②边桩水平位移最大值为16.89mm,位于边桩中上部位置,越接近桩底,边桩水平位移越小;③边桩主要承受轴向压力,应力值随时间经历了"平缓、加速,再平缓、加速增加"的过程;背土侧轴向钢筋为受拉状态,仅在桩底偶尔会出现受压情况;迎土侧、中性面轴向钢筋为受压状态.FLAC软件数值模拟的结果与现场实测的结果基本吻合.     

运营期高速铁路轨道长波不平顺静态测量方法及控制标准

现有高速铁路轨道长波不平顺静态检测主要采用矢距差法或简化矢距差法,存在与检测起点相关、含有里程相位差、基础变形时检测幅值偏大、与车体振动加速度匹配性较差等缺点。利用中点弦测法对轨道长波不平顺进行静态检测,通过对中点弦测法不同测弦长度有效测量波长范围和列车敏感波长分析,采用60 m测弦长度的中点弦测法最适合时速300~350 km运营期高速铁路;利用车辆-轨道动力学仿真分析和最小二乘法拟合相结合方法,提出运营期高速铁路300及350 km·h^-1速度下的轨道长波高低不平顺控制标准,并进行实例验证。结果表明:60 m弦中点弦测法既可保证轨道长波不平顺检测的准确性,又能很好地体现车体振动响应;时速300 km运营期高速铁路轨道长波高低不平顺3级控制标准建议值分别为9,15,21 mm;时速350 km分别为7,11,15 mm。