人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

环境风险分析在港口规划环境影响评价中的应用

提出了适合于港口总体规划特点的环境风险评价的内容与模式,并通过在营口港总体规划环境风险分析中的应用,讨论了港口规划环境风险分析应注意的问题,认为港口总体规划的环境风险分析的重点在于最大可信事故的风险影响程度、范围与周边其它功能区及相邻敏感点的空间关系。     

预应力CFRP板加固钢梁的承载力及预应力损失分析

在CFRP板对钢梁的加固工程中,通常采用预应力FRP技术和梁反拱预应力技术来充分发挥CFRP板高强度的性能。文章通过对采用这两种预应力技术的CFRP板加固钢梁(或混凝土—钢组合梁)进行受力分析,推导了计算加固钢梁弹性抗弯承载力的方法,并给出了计算承载力及所需CFRP截面面积的计算公式,计算中考虑了加固前负载的作用;提出了两种预应力法的有效预应力和预应力损失的计算方法;通过算例,讨论了各项参数对抗弯承载力及预应力损失的影响。研究结果表明,采用预应力加固技术比无预应力加固技术更进一步地提高了梁的承载力;两种预应力方法的预应力损失率是相同的;并且预应力损失率不随预应力大小而改变,仅受截面尺寸和材料性能的影响。     

服役钢筋混凝土桥梁时变可靠性分析

分析了影响桥梁抗力变化的因素,讨论了桥梁抗力的衰减模型,并根据已有抗力信息采用回归分析方法及最小二乘法确定模型参数的方法,建立抗力随时间变化的可靠度分析模型.对某座实际钢筋混凝土桥梁的可靠度进行了分析研究.结果表明所研究方法的可靠性和有效性.     

基于虚拟样机技术的机车车辆钢弹簧疲劳寿命研究

机车车辆在轨道上运行时,线路的不平顺及车轮的变形会使悬挂装置受到各种有害冲击。断裂和应力松弛是机车车辆钢弹簧最常见的失效形式,有研究证明弹簧断裂绝大部分都是因疲劳引起的。发生松弛失效的弹簧没有及时更换,会给列车的安全运行埋下隐患,引发严重的行车事故。运用多体动力学软件SIMPACK建立整车模型．提取弹簧随机载荷谱,通过疲劳分析软件FE—Safe对某电力机车二系悬挂钢弹簧进行随机疲劳寿命分析,对轨道车辆钢弹簧寿命预测及确定更换周期具有一定的工程实用价值。     

城市轨道交通车辆段物业开发研究

通过对车辆段上盖物业开发必要性、方案可行性的分析,提出车辆段物业开发的几种主要模式:屋顶绿化、库上物业开发、落地物业开发、库上库下同时开发以及地下车辆段开发等,并相应列举了有代表性的车辆段开发案例 从确保轨道交通车辆段使用功能和运营安全的角度出发,着重分析上盖物业开发对车辆段的影响,从专业设计角度提出各方面的应对措施,一方面应尽量消除车辆段运营期间的振动、噪声,避免对车辆段上盖及周边开发造成负面影响;另一方面应最大限度地解决好车辆段的通风、采光问题,保证车辆段的使用功能和工作环境,尽可能降低物业开发对车辆段运营的不利影响 随着车辆段物业开发经验的不断积累,将早期开发遇到的各种问题在设计之初就协调解决好,使车辆段运营与物业开发良性共融,以期城市轨道交通车辆段物业开发建设日趋向土地集约型、环境友好型方向发展,有效促进城市轨道交通的可持续发展.     

城市轨道交通检修用地下固定式架车机

以架修6辆编组B型车为例介绍城轨车辆地下固定式架车机的功能、结构组成、技术参数和创新技术。试验表明,该架车机满足现代城轨车辆整列同步架车的检修需求。     

基于网络文件共享服务的双机数据同步方法

介绍了以Windows网络文件共享服务为基础,并结合Ping、文件读写等技术,在双机热备系统中实现了数据同步的方法。该技术已在铁路调度指挥系统中得到应用。     

基于旅客行为微观仿真的大型铁路客运站售票设备配置方案评估研究

本文运用旅客行为微观仿真方法,针对大型铁路客运站旅客对售票设备的使用行为进行建模,提出基于旅客行为微观仿真的售票设备评估指标体系,并建立仿真系统。最后,以北京南站为例进行模型的参数标定和实例验证,解决了车站售票设备现状评估、极限能力计算及远景数量配置等问题。仿真发现:北京南站售票设备能够满足近期和远期设计要求;现状窗口开放条件下,极限服务能力为10万人;远期所有窗口均开放时,极限服务能力为35万人。研究表明,应用旅客行为微观仿真方法较传统方法和排队论方法能够更精细刻画售票设备与旅客的相互作用、更为客观地反映评估结果,由此验证所提模型和系统具有广泛的适用性。     

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。