基于RGIS的铁路工务动态管理信息系统的研究

分析了我国现有铁路工务管理信息系统与发达国家铁路工务管理信息系统之间的差距基础上,提出了基于我国铁路地理信息系统(RGIS)的铁路工务动态管理信息系统总体方案,该方案充分利用RGIS的技术特点,可为现有工务管理信息系统提供强大的图形、图像直观表现能力和辅助决策功能,实现相关信息资源的共享,同时还具有动态管理功能.     

高速铁路基础设施检测传感器网络物理拓扑优化方法

高速铁路基础设施的状态关系到列车运行安全,传感器网络技术为高速铁路基础设施状态的实时、全天候检测提供了可能。根据高速铁路基础设施检测传感器网络的应用需求,建立由检测节点(ED)、信息转发节点(RP)、网络接入节点(AP)构成的3层网络通信模型。在确定检测区域所需ED节点类型和个数的基础上,建立网络通信节点带宽利用率最大的整数规划模型,将传感器网络物理拓扑优化问题转化为多次整数规划问题;针对研究区域无传感器网络资源和已有若干传感器网络资源的2种实际应用情况,给出基于粒子群优化算法的求解步骤。对包含60个ED节点的检测应用实例,利用给出的算法通过50次迭代得到了这2种情况下的最优网络节点个数及各通信节点的ED节点组合策略。对实例求解的结果表明,所提出的传感器网络通信模型、物理拓扑优化方法及算法能够解决高速铁路基础设施检测传感器网络物理拓扑的优化问题,可有效降低传感器网络的成本及确定最优的网络通信链路。     

基于AFC数据的突发事件下城市轨道交通乘客路径决策研究

为了更好地刻画突发事件下城市轨道交通乘客路径决策行为,提出一种基于AFC数据的乘客感知路径决策分析方法。通过突发场景问卷调查数据,构建突发事件下乘客等待时间阶梯函数。依据突发事件下城市轨道交通乘客出行特点,建立突发事件下路径效用函数。考虑乘客出行行为受期望到达时间约束影响,构建乘客感知的路径决策模型,计算各路径选择概率。算例实验结果表明,模型计算结果与真实值相对误差不超过15%。将突发事件下与正常情况下的进出站客流、换乘量和断面客流量进行对比分析,掌握突发事件下路网客流分布规律。     

基于RCM的动车牵引变压器的维修优化研究

本文研究基于RCM的动车牵引变压器的维修优化问题,为制定牵引变压器的预防性维修计划提供了决策支持.首先给出了RCM的维修逻辑决策图和维修策略评价指标,然后采用截尾试验法估计牵引变压器的故障率的威布尔分布参数,在满足设备可靠性的前提下根据故障率演化规则确定预防性维修间隔,优化预防性维修次数,使牵引变压器在其生命周期内维修成本率最小.试验结果及其分析,验证了本文提出方法的正确性与可推广性.     

城市轨道交通应急预案分类方案评价研究

概述了城市轨道交通应急管理的工作模式和应急预案的编制原则,归纳总结得出应急预案的分类原则和具体分类方案.采用模糊物元分析方法,建立了应急预案分类方案的模糊物元模型,确定了应急预案分类方案的优化目标与权重,给出了相关的数学模型和具体实现步骤.通过关联度计算得出了最优的应急预案分类方案.     

基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断

针对轨道车辆的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种小波包与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先对采集到的振动数据进行小波消噪,然后利用小波包分解提取故障信号的能量特征向量,最后利用提取的能量特征训练RBF神经网络,进行故障诊断.诊断结果表明,基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断方法能够较好的诊断出轨道车辆的轴承故障类型,具有一定的实际应用价值.     

基于改进NARX神经网络的接触线表面不平顺与弓网接触力关联分析方法

建立弓网耦合动力学模型,采用软件MATLAB的Simulink模块对该模型进行动态仿真,获取接触线表面不平顺和弓网接触力数据;对接触线表面不平顺和弓网接触力数据进行归—化处理后,分别作为非线性自回归(NARX)神经网络的输入和输出;对传统的贝叶斯正则化算法进行改进,并采用改进的贝叶斯正则化算法进行NARX神经网络权值修正,得到改进的NARX(NARX-IR)神经网络方法;利用NARX-IR神经网络方法进行接触线表面不平顺与弓网接触力的关联分析.采用根均方误差和相关系数,对基于LM算法的BP(BP-LM)神经网络方法、基于传统贝叶斯正则化算法的NARX(NARX-BR)神经网络方法和NARX-IR神经网络方法进行性能评价.结果表明:BP-LM神经网络方法难以描述接触线表面不平顺与弓网接触力的复杂关联关系;不论在训练还是预测中,NARXIR神经网络方法的根均方误差均小于NARX-BR神经网络方法,而相关系数则大于NARX-BR神经网络方法.由此可推断:NARX-IR神经网络方法更适合于分析接触线表面不平顺与弓网接触力的关联关系.     

铁路客运量数据挖掘预测方法及应用研究

在分析铁路客票数据特征的基础上,提出采用分段模糊BP神经网络对铁路客运量进行数据挖掘预测。通过对铁路客票数据的分段处理,提高了网络学习的收敛速度和预测精度,并在MATLAB环境下建立了分段模糊BP神经网络模型,在仿真试验中各分段的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明了分段模糊的数据处理方法是有效的;同时,预测的客运量和实际客运量数值非常接近,说明分段模糊BP神经网络得到的数据挖掘预测模型对铁路客运量有很好的预测效果,该预测模型可信,为预测铁路客运量提出了一种新思路。     

用防水胶布代替内胎护胎皮一法

由于辐条圈独特的结构,圈内需加一层胎皮来保护内胎不受伤害。随着车辆的使用,护胎皮会老化或撕裂。人们一般采用破内胎加工成护胎皮,或者将原护胎皮修复后继续使用。