大跨度拱桥变截面吊杆索力的分析与识别

上海亭枫公路跨平申线航道的三跨30 m+120 m+30 m连续钢桁架拱桥采用变截面吊杆，其施工过程索力的准确识别具有一定的技术难度，需要有效的理论分析结合实际工程经验来解决。利用等截面吊杆索力的计算公式，结合SAP2000变截面吊杆有限元模型的参数分析结果，推导出不同规格的吊杆基准等效长度。根据吊杆基准等效长度和实测频率，采用一端固定、一端铰接的索力计算公式计算索力，并与相应阶段的设计索力进行比较，可以得到主桥吊杆索力基本符合设计要求。     

太行山隧道需风量的优化研究

为优化太行山隧道通风设计方案，准确确定太行山隧道合理的需风量，通过对太行山隧道的交通量调查、国内机动车国标体系中烟尘颗粒物（PM）和一氧化碳（CO）减排进程、太行山隧道重载LNG货车计算的优化分析，提出了优化后烟尘颗粒物（PM）年递减率仍维持初步设计的3%不变，折减年限控制在2035年，根据实际调查情况，将重载LNG货车按照汽油车计算需风量，重载LNG货车占比按30%控制的方案。并将优化后的需风量与采用PIARC 2019标准测算的该项目需风量进行对比分析，最终确定太行山隧道的需风量采用优化烟尘颗粒物后重新测算的需风量。     

基于卷积神经网络的列车位置指纹定位算法研究

针对高速铁路隧道环境下采用位置指纹定位时定位精度低的问题，提出将深度卷积神经网络应用于列车位置指纹的定位中。首先采用2σ准则、模糊C均值聚类FCM及类数据加权，对采集到的下一代铁路通信系统LTE-R中的信号强度值进行预处理，降低异常值的影响，提高指纹数据的有效性；然后引入定时提前量，增强指纹特征值；接着将处理后的指纹数据量转换为灰度图片指纹条，基于图像样本建立FCM-CNN指纹定位模型；最后以现场实测数据为基础对定位模型进行测试验证。结果表明，相较于采用未经处理的数据作为样本的CNN模型及传统的位置指纹定位方法，基于FCM-CNN的列车位置指纹定位方法，提高了数据质量，在离线阶段具有较大的指纹采集间距，大幅减少了指纹采集工作量，模型训练时间较短，定位精度小于10 m的概率可达100%,满足列车在中密度线路对定位精度的要求。