基于物联网平台的电源屏监测系统研究

电源屏是铁路行业专用的供电设备，其状态是否正常直接影响信号设备的工作状态，进而影响行车设备的安全和运输效率。针对目前非智能电源屏监测系统中存在的数据分散、利用率低、可视性差等问题，利用物联网技术和大数据技术，同时引入专家规则，设计并实现了基于物联网平台的电源屏监测系统，既解决了数据“孤岛”问题，又实现了故障预警、统计分析、健康评估等功能，加快了智慧铁路建设的步伐。     

大流量无堵塞旋流泵的优化设计及实验研究

依据三要素设计方法及相关经验公式，对大流量无堵塞旋流泵主要结构参数的尺寸进行初步确定，用ANSYS CFX软件对初始设计的旋流泵进行外特性预测后发现，工况点处扬程仅达到设计扬程的77.1%,效率高出设计效率的24.2%。对主要部件叶轮外径D₂、宽度b₂和包角ψ等进行逐步优化，得到较优化的旋流泵模型，该泵工况点处扬程高出设计扬程3.2%,效率高出设计效率30.5%。为了验证模拟计算的准确性，对实体旋流泵进行了清水输送实验，工况点处实验扬程高出模拟扬程0.7%,实验效率高出模拟效率6.4%。     

改扩建市政道路穿越高速公路桥梁的涉路安全评价研究

市政道路工程涉路项目日益增多，为梳理市政道路涉高速公路工程安全性评价，通过分析设计方案、施工工艺、交通组织、应急处置等对高速公路桥梁的安全影响，识别改扩建市政道路涉路工程风险点，提出穿越高速公路涉路工程质量和安全评价流程，分析得出道路专业6个和管线专业5个关键评价指标。采用有限元软件LS-DYNA 3D建立单体货车和混凝土护栏碰撞模型，碰撞速度为40 km/h～80 km/h。货车Ford F800模型经实车碰撞试验修正，研究碰撞速度、混凝土护栏等级与车辆侵入路侧区域的关系。建立市政道路下穿高速公路桥梁评估数值模型，模拟计算和评价桥梁安全性。结果表明，不同设计速度和护栏等级下的护栏迎撞面与路侧桥墩的最小安全距离建议在1.0 m～2.7 m之间，并应控制下穿道路施工与运营过程对高速公路桥梁的结构安全的影响。     

基于机器学习的地铁盾构掘进参数智能预测与控制方法研究

盾构掘进的精细化和智能化控制是现代隧道施工技术的发展趋势，为更好地预测和控制盾构掘进状态，提出一种预测和控制盾构掘进参数的智能模型。该模型考虑了多个影响盾构掘进参数的非线性因素，建立了6种基于机器学习与海鸥算法相结合的混合算法(SOA-ML)盾构掘进参数智能预测模型，并提出基于层次分析法的最佳预测模型判别方法；进一步利用最佳预测模型提出了基于PSO算法的掘进参数控制方法。以金华至义乌至东阳市域轨道交通工程为例，验证了模型的有效性。运用结果表明：SOA算法可有效地对机器学习算法的超参数调优，且SOA种群数量越大，搜索的范围越广，最佳适应度收敛性越快；6种算法模型均具有较好的预测性能，根据层次分析法对预测模型进行性能排序为BP>ELM>CNN>RF>SVM>LSTM;基于BP-PSO的盾构掘进参数预测和控制过程具有消耗时间小、预测与优化性好的特点。