一路前行向春天——2012年铁路春运综述

中阂‘午一次、人类最大规模的周期性人口大迁徙——铁路春运圆满落下帷幕。 40天时间,2．21亿旅客通过铁路完成了东西南北的大流动,铁路通过互联网和电话发售火车票5085．3万张。     

基于空簧悬挂特性的高铁车辆垂向振动舒适性对比研究

在对车辆振动舒适性进行型式试验和仿真分析的基础上,以拖车为对象,研究空簧悬挂对车辆垂向振动舒适性和地板振动的影响.对车辆的多体系统仿真结果表明:采用德系空簧时车辆的垂向振动舒适性较使用日系空簧时提高了约10％;而在德系空簧辅以二系垂向减振器的组合悬挂下,车辆的垂向振动舒适性介于使用德系空簧与日系空簧之间.对车辆的刚柔耦合仿真表明:当车辆以不低于300km· h-1的速度在直线和7000m半径曲线线路运行时,地板前端的高频垂向振动主要为转向架上方的局部模态振动,而且随着速度的降低,其振动能量逐步减小或消失;车体地板中部的振动是以1阶和2阶垂向弯曲模态振动为主的中频振动,并且与二系悬挂形式关系不大;当车辆以低于300km·h-1的速度在直线和7000m半径曲线线路运行时,地板前端的垂向振动主要是低频振动,并且与二系悬挂方式有较强的相关性;增设二系垂向减振器后,虽然可以弥补德系空簧低频性能的不足,但有可能因高频阻抗过大而造成1阶垂向弯曲模态振动的增强.     

日本新干线隧道衬砌检测车

以1999年山阳新干线福冈隧道衬砌脱落事故为鉴,日本运输省颁布了隧道维护管理指南,实行隧道衬砌劣化剥离检查制度。为替换打音方法,实现自动化检测,西日本铁路利用多通道雷达技术,研制出使用检测车的隧道衬砌检测系统。雷达拥有16个发送天线和16个接收天线单元,能够获得隧道衬砌处256点阵列的信息,可全面掌握裂纹、麻面和空洞缺陷情况。检测车使用了新干线维护用车,车上3个塔台安装多通道雷达,采用双臂工作方式,还可依据检查方向旋转。     

交通运输部办公厅印发《道路运输驾驶员应急驾驶操作指南(试行)》

为深入贯彻落实党中央、国务院关于安全生产的决策部署,深刻汲取事故教训,提升道路运输驾驶员应急驾驶操作能力,全力保障人民群众生命财产安全,2021年4月30日,交通运输部办公厅印发了《道路运输驾驶员应急驾驶操作指南(试行)》(下简称:《指南》)。《指南》坚持以人为本,引导驾驶员牢固树立"生命至上"的理念,坚守安全生产红线底线,切实把保护人员生命安全放在最高位置、作为最高准则,沉着冷静判断,迅速果断处理,采取危害最小、损失最轻的处置方案,尽最大可能降低人员伤亡与财产损失。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

船舶安全事故典型案例分析与研究

挖掘船舶事故案例数据对提升船舶安全,实现规避事故具有重大的价值与意义.对近十年船舶安全事故案例进行研究,阐述典型事故案例的背景概况,采用事故发生流程图对事故产生的原因进行分析.统计分析这些安全事故的船舶类型、事故类型等,同时由船舶安全事故案例引发对船舶安全影响因素的探讨.提出在船舶技术方面采用智能决策辅助的方式降低事故发生率,分析研究新规范对船舶安全的影响,以及船舶事故案例数据的应用价值.     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

线网运营下通号设备维护模式的思考

介绍西安地铁在线网运营后,维护方式由专业化向区域化演变的情况,以及通信、信号检修规程优化的方向和内容,说明技术专业化分析、现场区域化维护是适应线网维护模式的方向。通过技术手段加强性能监测,实现状态修、性能修,说明智能化维护是地铁线网维护手段的发展方向     

铁路车地广播通信系统中喷泉码的应用研究

铁路通信系统具有其特殊的行业应用需求,如高可靠性,低误码率。研究喷泉码(RaptorQ)技术,作为一种前向纠错的编码方式应用于铁路广播通信系统中,可在保证系统误码率的同时,最大限度的利用系统资源。同时,依赖于喷泉码自身的编码特点,译码是否成功仅与接收到信息数量相关,部分信息的丢失不会对应用层信息造成影响。对不同丢包率条件下,达到不同误码率等级要求时所需的译码开销进行仿真,实现对喷泉码性能研究的目的。