大客户管理信息系统在山西潞安矿业集团煤炭销售中的应用

介绍了铁路大客户战略实施后,山西潞安矿业集团高度重视,采取积极措施,保障大客户试点工作的顺利开展,分析了铁路大客户战略对山西潞安矿业集团的积极意义,总结了大客户管理信息系统的应用成效。     

新一代ATS系统在重庆轻轨3号线的应用

介绍了铁科院最新研制的基于CBTC的ATS系统,以及在重庆轻轨3号线的应用情况,包括系统结构,主要技术实现,以及应用特点。     

二乘二取二系统的安全性与可靠性分析

阐明了铁路可靠性和安全性的重要意义,使用概率的方法对二乘二取二系统的安全性与可靠性关系进行了描述,通过对其进行数学分析,提出并举例说明了提高二乘二取二系统安全可靠性的方法。     

岩溶区深埋隧道围岩力学特性分析

建立溶洞—隧道体系的围岩力学特性理论分析模型,采用Schwarz交替法推导既有溶洞条件下开挖深埋隧道时围岩应力和变形的解析解。以齐岳山铁路隧道为例,将围岩力学特性的解析结果与有限元数值结果进行对比,验证了模型解析解推导过程的准确性。分析结果表明:溶洞的存在使隧道开挖过程中围岩产生了偏压现象,靠近溶洞一侧的围岩产生了明显的竖向应力集中,两侧水平应力则差别不大;靠近溶洞一侧围岩产生了更大的水平位移,两侧最大值之比约为1.7;随着溶洞与隧道净距的增大,偏压现象逐渐减弱,净距大于1.5倍溶洞直径时,可以忽略溶洞对深埋隧道围岩应力的影响。     

某线框架板式轨道CA砂浆伤损动力试验研究

为进一步明确无砟轨道部件伤损对轨道结构受力和行车安全的影响,需要对典型病害类型展开现场动力学试验。本次现场试验主要针对框架板式轨道CA砂浆伤损进行动力测试试验,从而分析CA砂浆伤损(碎裂、掉块等)修复前后钢轨及轨道板的动力学响应,评估CA砂浆伤损对轨道结构受力和行车安全的影响,以及针对现场CA砂浆碎裂等病害的现有修复技术加以评估。     

铁路隧道防灾救援系统电气设计

以向莆铁路青云山隧道、武广客运专线浏阳河隧道、广深港客运专线狮子洋隧道为工程背景,通过分析长大山岭隧道和水下隧道防灾救援用电设施容量、分布特点、负荷等级,提出了铁路隧道防灾救援系统电气设计方案,包括防灾电源接引、供电方案、防灾应急照明、消防报警联动控制以及隧道特定环境下满足防火要求的主要电气设备材料选型。力求对我国铁路隧道防灾救援系统电气技术发展起到抛砖引玉的作用。     

特殊位置接触网线岔弓网故障分析

分析了特殊位置接触网线岔发生弓网故障的原因,结合既有线特殊位置接触网线岔调整经验,提出了对策和建议,为防止类似事故的发生提供借鉴。     

一种基于无线传感器网络的安全优先门限敏感分簇路由协议

为构建基于无线传感器网络的铁路防灾安全监控系统,在门限敏感的节能型网络协议(TEEN)基础上,提出1种安全优先门限敏感分簇路由协议(SPTC).确定SPTC的网络架构,基于能量计算公式设计簇头分布算法及簇头和副簇头选举算法,以及路由建立步骤和数据采集流程.在协议中定义副簇头,保证数据路由的可靠性及数据自身传输的安全,提高协议的安全性;在汇聚节点(SN)附近区域布置更小规模的簇,在兼顾剩余能量与节点距离的准则下选择最佳的簇头节点,以提高协议的节能性.采用OMNeT++网络仿真工具对SPTC进行了建模仿真.仿真结果表明:当网络工作了10 000 s时,低能量节点数量比低功耗自适应聚类层次协议(LEACH)减少了60％;当灾害数据采集概率为0.5％时,基于SPTC协议的网络检测周期是基于LEACH的1.7倍.     

新媒体环境下全地形车营销策略分析

互联网+和大数据技术的不断发展和进步让信息经济时代真正地到来了。伴随着电子商务从起步到发展,很多的电商运营平台也逐渐凸显出自己的价值和地位。与此同时,电子商务的营销模式也从传统的B2B、B2C模式向着O2O、C2B的方向发展。全地形车,是一种十分独特的车型,适用的范围和人群也具有特定性。为此,在新媒体的环境之下,如何进行全地形车的营销,如何能够为全地形车吸引到更多的受众群体,这正是本文所要探究的关键所在。为此,文章在对全地形车的基本内涵、主要分类进行阐述和分析以后,针对全地形车这一个特殊车型的营销模式的创新和进步,提出了一些见解和主张。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。