浅谈智能运输系统及其在我国发展的重点方向

介绍了智能运输系统（ITS）概念及目前发展的状况，并根据中国近年来交通运输发展现状和趋势，提出了相应的对策，对中国智能运输系统（ITS）的进一步发展提出建议。     

基于轨迹数据的共享电动自行车逆行风险行为影响因素研究

为改善电动自行车带来的交通安全问题,研究逆行风险行为与其影响因素间的相关关系。基于长沙市芙蓉区共享电动自行车GPS轨迹数据,实现逆行行为的精准识别,采用机器学习CatBoost模型与SHAP可解释机器学习框架,从道路条件、交通状态、土地利用性质等方面开展逆行行为影响要素挖掘及作用解析。研究结果表明：CatBoost模型能够有效预测路段逆行频次并提取逆行行为的重要影响因素,主要包括出行时段、公共交通设施、土地利用性质、道路条件及交通状态等;从出行时段来看,工作日、早晚高峰时段更容易发生逆行;从公共交通设施与土地利用性质来看,道路周围公交站地铁站出口数量及餐饮、公司、购物等设施数量与逆行频次呈现非线性影响关系,在一定范围内设施数量与逆行行为存在正影响作用;从道路条件来看,过街通道间距在50~400 m时不易发生逆行,在非机动车道无物理隔离设施或过街通道间距在400~600 m时容易发生逆行,间距大于600 m时作用不稳定;从路段机非分隔形式来看,护栏分隔的逆行概率较低,绿化带分隔的逆行概率较高;从交通状态来看,当骑行速度、加速度较低或较高时与逆行行为负相关,当骑行速度在6~16 km·h^-1及加速度在0.3~1.0 m·s^-2时与逆行行为正相关。研究成果可为共享电动自行车风险骑行行为辨识、非机动车交通安全管理提供有效的技术支持。     

汽车传动系统齿轮装置磨损的一种电测方法

论述了通过一种新型磁阻式传感器测量汽车传动系统齿轮装置润滑油中的磨损颗粒含量的方法，以达到在线监测传动系统齿轮装置磨损程度的目的。     

基于磨损比耗指数的滚刀磨损定量预测方法

为定量预测盾构掘进复合地层时不同刀位的滚刀磨损量,以滚刀磨损的逐刀量测及相应的破岩体积的分层统计为基础,将位置各异的滚刀磨损比耗指数(SWI)——滚刀磨损增加量与破岩体积之比,按滚刀掘进地层进行分类统计,得到以掘进参数为自变量、适用于4种均质地层的SWI回归方程。将SWI回归方程与磨损量的分层求和法相结合,提出基于磨损比耗指数的复合地层滚刀磨损的定量预测方法。研究表明:1)磨损比耗指数同时考虑磨损量与滚刀安装位置、掘进距离的关系,物理意义明确;2)SWI回归方程预测精度较高,可为刀圈极限磨损预测提供掘进参数预警值。通过分析方程系数与岩性的相关性,提出在不同地层中有利于减缓滚刀磨损的掘进参数调整方法。实测结果表明,复合地层滚刀磨损定量预测方法在磨损量预测,尤其是滚刀寿命预测中具有较高的精度。     

冷却强度、配对副以及润滑介质对活塞环槽温度限值的影响

在自制的基于摩擦力的活塞环槽温度限值测试装置上,采用火焰加热活塞模拟内燃机燃烧室的燃烧过程,在加热强度一定的条件下,分别研究不同冷却强度、配对副以及润滑介质时缸套-活塞环间的摩擦力随活塞环槽温度的变化。结果发现:活塞环槽温度限值随冷却强度的增大而逐渐提高;CKS环与镀铬缸套配副时比镀铬环以及喷钼环与镀铬缸套配副时活塞环槽温度限值高;SAE15W/40润滑油作为润滑介质时比SAE40,SAE10W/30润滑油作为润滑介质时活塞环槽温度限值高。     

柴油机非对称喷油嘴内部空化流动特性的数值研究

柴油机喷油嘴内部喷嘴流量和空化现象直接影响到燃油的喷射和雾化,进而影响柴油机的性能和排放。以两种非对称柴油机喷油嘴——小压力室喷油嘴(mini-sac)和无压力室喷油嘴(VCO)为例,通过Fluent软件对其进行空化和流量数值仿真,研究入口压力和背压参数对质量流量变化的影响。研究结果表明:在相同进出口压力下,mini-sac型喷油嘴各孔的流量均比VCO型的大;在较低和中等进口压力下VCO型喷油嘴各孔比mini-sac型更容易产生空化,而在较高的进口压力下这两种类型喷油嘴各孔产生空化难易程度基本一致;当进口压力不变时,随着出口压力的降低,在无空化产生时其质量流量与压力差呈线性关系;当空化出现时其质量流量继续增加,当出现超空化现象时该孔的质量流量不再变化;随着各孔的轴向夹角的增大,流量越小,空化越容易;对于这两种喷油嘴来说,只有mini-sac型孔3和孔4的空化出现在喷孔的上端和下端,其余孔的空化都只产生在上端。     

铝合金车体零部件加工变形分析及其解决方案

为降低轨道交通车辆铝合金车体结构及零部件在加工过程中的变形缺陷,对其变形情况及产生原因进行了分析,提出了自动寻边法、工装保证法、试切法及加工余量法等4种变形缺陷解决方案。以底架边梁门框和侧墙门框的加工为例,对4种解决方案进行了实例对比分析。结果显示,所提的4种方案分别适用于不同的结构及零部件加工过程。     

基于机器学习的地铁轨道几何劣化规律个性化建模研究

较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,给出赋值模型,并基于机器学习方法建立轨道质量指数(track quality index,TQI)短时预测前馈神经网络模型。为了验证模型,采集了北京地铁1号线的线路设备数据及2016年8月15日至2019年2月18日间的17次TQI检测数据,形成训练数据集和测试数据集,并采取深度学习技术,利用训练数据集对该模型进行训练。基于测试数据集的模型预测值的可决系数为0.938,平均绝对百分比误差为4.80%,结果表明该模型是有效的且具有较高的预测精度。     

城市轨道交通信号系统改造中的兼容性车载信号系统方案

介绍了城市轨道交通信号系统升级改造中的兼容性车载信号系统方案。通过兼容性车载信号系统,列车可在既有信号系统制式和CBTC(基于通信的列车控制)系统制式下运行,无需车载信号系统倒接,边改造边投用,进而实现安全平稳的升级改造。既有信号系统还可作为备用模式,以供列车降级运行时使用,并维持较高运行效率和确保运营安全。     

城市轨道交通光伏发电系统的应用现状及发展趋势

将光伏发电技术与城市轨道交通供电系统相结合,不仅节能减排,也是降低城市轨道交通线路运营成本的需要.介绍了目前国内城市轨道交通光伏发电系统的应用现状,对城市轨道交通光伏并网方案及拓扑结构进行了分析,指出并网后面临的技术难题.对今后该系统的发展趋势和研究重点进行了构想并提出建议.