动车组端部区域车门隔声性能提升研究

根据动车组端部区域隔声性能提升需求，针对内置式侧拉门和外端拉门结构，分别采用门扇内部填充结构优化和门系统密封结构优化的方法提升两种门型的隔声性能，通过试验验证了两种方法对车门隔声性能提升的有效性，为结构优化后车门结构的批量推广应用奠定基础。     

基于深度学习的土木基础设施裂缝检测综述

基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素；裂缝检测模型集成于机器人平台，从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此，从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先，回顾了深度学习的发展历程，重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着，详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法，包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后，对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后，总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明：基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类，而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取；由于像素级标注的成本和专业性高，大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏，致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差；目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价，缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系，无法对不同模型的性能进行平行比较；目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人，提高裂缝检测机器人的多场景适应性，并降低其应用成本是未来的发展方向。     

AMT硬件在环仿真测试研究

本文首先阐述基于dSPACE实时仿真系统构建的传统的AMT物理模型,主要包括发动机模型、离合器模型、变速器模型、车辆动力学模型等,然后基于此硬件在环系统验证TCU的主要控制功能能够满足软件测试需求,通过该系统能提前发现潜在问题,降低控制器开发成本。     

RFID车型识别技术的应用研究

以无线射频识别技术（Radio Frequency Identification,RFID）为研究对象，概述该技术的基本定义、组成部件、基本工作原理，并详细阐述SICK品牌RFID在自动焊装生产线中的安装形式、参数设置方法、硬件网络组成原理、软件控制方法和信息解析方式。利用标签中刻制的车型信息实现了生产线上高低配车型的自动识别和混流生产工艺方案，具有安装形式简单、识别速度快、信息准确的特点。车型生产任务由上位机自动下发至线体，能够远程控制车型配比，具备了很高程度的数字化生产能力，极大提高了生产效率和自动化水平。     

城轨车辆结构服役寿命评估体系研究

目前国内已有多个城市运营的城轨车辆到达设计半寿命期或第二次大修期，甚至部分批次列车已接近30年设计寿命，相关运营公司对处于寿命中后期的车辆能否安全运营、能否延寿及如何延寿等问题格外关注，因此，开展系统性、综合性的城轨车辆结构服役寿命评估体系研究势在必行。通过对国内主要城轨运营公司需求调研，以及对国内外轨道车辆寿命评估技术研究，结合无损检测、理化分析、有限元分析、台架试验、线路试验、疲劳强度及断裂力学等学科，以及北京、广州、上海、天津等多个城轨车辆服役寿命评估项目工程经验，形成了全面、系统的城轨车辆结构服役寿命评估体系框架及流程，为后续开展城轨车辆结构服役寿命评估提供了借鉴和指导，并为形成科学完整的城轨车辆结构服役寿命评估标准奠定了基础。