双网卡技术在逆变器测试系统中的应用

为解决牵引逆变器测试系统中局域网通信问题,研究了一种双网卡通信技术。该方法利用双网卡代替路由器,实现了工控机与控制机箱、被测DCU机箱的网络通信。经过试验验证可知,在控制机箱和被测DCU机箱均安装服务器程序,且工控机安装客户端程序的工况下,需将双网卡IP地址设置在不同的网段内,才能正确实现数据通信。该方法已成功应用深圳地铁5号线牵引逆变器测试系统中。     

高速铁路轨道基准网测量与数据处理新方法

高速铁路轨道基准网在我国工程测量领域是个新生事物,最近几年才从德国引进。本文在学习德国测量技术的前提下,结合这几年在我国的应用情况,在分析总结其优缺点的基础上,提出与德国方法完全不同的、具有自主知识产权的CPⅣ网测量与数据处理的新方法。新方法中采用13m间隔布设CPⅣ点,CPⅣ点采用强制对中标志,采用构网法进行CPⅣ平面网的自动测量,根据中视法的高差构建具有多余观测的CPⅣ高程网,对CPⅣ平面网和CPⅣ高程网进行严密间接平差和验后精度评定。新的CPⅣ网测量精度和测量效率更高,数量处理理论更严谨。观测实验结果表明：本文提出的新方法理论严谨、切实可行,值得推广应用。     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。     

地铁车辆空气弹簧气压负载特性的分析与实验

针对目前地铁车辆称质量过程中检测的车辆质量与实际载质量存在较大误差的问题,通过对地铁车辆称质量过程进行分析,分别推导了空气弹簧的静态、动态气压-负载关系式,其中动态气压-负载曲线考虑了空气弹簧工作过程中的充、排气过程。以北京地铁大兴线4号线065车体为例,分别采用静态和动态气压-负载特性曲线对车体质量进行计算,通过与真实车体质量对比,表明本文推导的动态气压-负载特性曲线更加接近于实际情况,可以大幅减小地铁车辆称质量误差。     

抗蛇行减振器横向安装位置对机车动力学性能的影响

基于机车车辆动力学理论,运用SIMPACK多体动力学仿真软件,以机车车辆动力学指标为依据,系统分析了抗蛇行减振器的横向安装位置对机车动力学性能的影响。仿真结果表明:增大抗蛇行减振器的横向安装跨距,可以显著提高机车的蛇行临界速度,不会对机车运行于曲线上的脱轨系数、轮重减载率、轮轴横向力3项指标产生明显影响。     

地铁车辆段接触轨问题整治

针对深圳地铁3号线车辆段采用接触轨受电方式,存在接触轨支撑座与钢轨垫板安装距离过近而造成轨道电路红光带故障的缺陷,进行分析和研究,提出解决方案并实施,取得了较好的效果。     

城市轨道交通APP发展现状及展望

"互联网+城市轨道交通"是轨道交通运营管理企业未来的发展趋势,移动客户端APP则是运营管理企业与乘客之间进行信息服务沟通的有效媒介。在介绍分析目前已发布的城市轨道交通官方APP和非官方APP基础上,提出基于实时数据的城市轨道交通APP信息服务系统,有效结合传统静态交通信息服务模块和动态交通信息服务模块,克服传统APP交互性弱、数据库不全面、信息发布实时性差等缺点,是未来城市轨道交通APP的发展方向。     

框构桥下穿既有大型站场的基坑防护检算和施工方案研究

大庆市西城工业园区铁路专用线DK5＋221．53m框构桥下穿既有让胡路西货场站,框构桥全长87m。考虑到既有站场的安全运营,对框构桥基坑防护进行了检算,对施工方案进行了调整,保证了既有线的安全运营。     

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。     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

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。