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31.
在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。 相似文献
32.
33.
在不改变周期信息本身的前提下,对MVB(多功能车辆总线)周期信息的实时通信调度做了深入的研究,提出了实时调度算法,并编制了调度表生成程序.采用列表驱动算法与RM(单调比率)算法结合的方式,结合MVB通信特征,实现了MVB实时调度表的建立,并对调度算法进行了可调度性分析,确保了MVB周期信息实时调度表的有效性.根据调度算法,编写了MVB周期信息实时调度程序,获得了与Duagon公司的MVB调度表生成程序D2000相一致的结果,进一步验证了调度算法的正确性. 相似文献
34.
车轮磨耗影响着地铁的运营安全和运营成本。目前,关于车轮磨耗的研究多集中于轴重、轮轨接触状态等因素的影响,考虑空气湿度影响的研究较少。通过对某城市地铁进行了长期监测,对每月的车轮平均磨耗量及空气相对湿度进行了统计分析,得出了车轮磨耗量随空气湿度增加而降低的规律;并结合已有试验数据,对这一规律进行了验证。对空气湿度影响车轮磨耗的机理进行了探讨,发现在气温未达到露点温度时,湿度主要影响轮轨接触表面的粗糙度、硬度以及氧化膜的形成;在气温达到露点温度之后,轮轨表面将会形成水膜,这将会降低轮轨间摩擦系数,降低车轮的磨耗量。 相似文献
35.
36.
通过7根内嵌预应力螺旋肋钢丝加固混凝土梁静力试验研究,分析了初始预应力水平、加固量和开槽尺寸3种参数对加固混凝土梁裂缝性能的影响。基于预应力钢筋混凝土受弯构件裂缝宽度计算公式,对加固梁最大裂缝宽度进行了理论研究。研究结果表明:加固梁的开裂荷载随初始预应力水平和加固量的增加而增加,与对比梁相比,开裂荷载最大可提高402%;最大裂缝宽度随初始预应力水平和加固量的增加而减小,较对比梁最大裂缝宽度最大降低5.48 mm;而开槽尺寸对加固梁裂缝性能影响较小;研究成果可为工程实际加固设计提供参考。 相似文献
37.
基于考虑相变的热固耦合理论,采用GEO-SLOPE软件模拟地铁联络横通道水平冻结和开挖施工过程,分析地层温度场和位移场的变化规律。结果表明:隧道冻结帷幕交圈的时间约为26d,但需积极冻结到40d,冻结帷幕平均厚度达到120cm,再经过36d的维护冻结期才可实施开挖;在维护冻结期采用比积极冻结期略高的盐水温度,防止了冻土范围继续扩大,避免了隧道开挖过程中遭遇强度较高的冻土;在进行具体的冻结设计时,应结合地层和隧道轮廓线的特点,设定冻结盐水温度、冻结时间、冻结管间距和冻结管数量等参数;对比分析不同冻结帷幕保护下隧道开挖的地层位移场,结果证明冻结对抑制地层变形具有良好的效果,但需要足够的冻结时间方可将地表变形限制在可接受的范围内。 相似文献
38.
根据70 t级铁路罐车的锥形罐体结构及其特征参数,建立罐体容积的计算模型.参照圆柱体铁路罐车容积的测量方式,并结合锥体铁路罐车自身的结构特点,确定其需要测量的罐体特征参数.采用罐内几何测量法时,测量的罐体特征参数包括内横直径、内竖直径和内总长;采用罐外几何测量法时,测量的罐体特征参数包括外横直径(和(或)加温套外廓宽和(或)导流板外廓宽)、外周长、外总长、上板厚、封头壁厚、加温套厚.以GQ70型铁路罐车为例进行的罐体容积几何测量试验和计算分析表明:采用两两对称的4个测量截面测量罐体特征参数足以满足测量的需要,所得到的测量结果不确定度为4×10-3 (k=2),符合铁路罐车容积检定规程的要求,可以用于70 t级铁路罐车容积的实际测量. 相似文献
39.
辩证分析城市快速轨道交通 TOD功能 总被引:11,自引:2,他引:9
根据在国内十几座城市轨道交通规划工作中遇到的问题,通过“把复杂问题简单化”的原则,从分析轨道交通方式、特点和城市结构发展规律入手,辩证分析在不同城市结构中轨道交通TOD功能和一般规律。 相似文献
40.
准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F1值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。 相似文献