毕加索电器附件及中央电气控制盒

详细介绍毕加索(2004年款)熔断器、搭铁点、多路传输电路连接以及中央电气控制盒(BSI)各端子连接电器资料。     

CRH380A(L)型动车组轮对寿命及预测模型的研究

基于CRH380A(L)型动车组在成都-北京方向交路上的轮缘磨耗情况,通过分析同平台、不同连接方式车型在相同运行工况下的磨耗差异,得出由于半永久车钩和自动车钩水平刚度不同,导致运营过程中出现了不同轮缘存在磨耗差异的情况.通过对轮对直径、轮缘磨耗等参数建立数学模型,根据模型预测出CRH380A(L)型动车组轮对使用寿命,...     

基于小波包熵及双重优化神经网络的牵引逆变器开路故障诊断

功率模块器件作为高速动车组电力牵引传动系统的核心组成部分,大多应用于多场域耦合且承受主要的电热应力,故障率较高。通过提取其故障特征并准确定位故障点,实时在线诊断故障对于牵引传动系统的安全可靠运行具有重要意义。以CRH2型动车组牵引传动系统为例,三电平牵引逆变器存在12个功率管,故障发生频繁且种类繁多,故对于三电平牵引逆变器功率管的单管以及多管故障诊断不可忽视。以提升三电平牵引逆变器功率模块器件故障准确定位为目的,研究单个功率器件和多个功率器件开路故障诊断。通过分析该三电平牵引逆变器正常工作模式和多种功率管开路故障情况对比,将三电平牵引逆变器三相桥臂输出侧电流作为诊断电气量,对故障进行分类,提取每类故障特征电气量经小波包分解后各节点的熵值作为故障特征信息。以提取的小波包熵值作为故障特征向量建立BP神经网络,采用粒子群算法结合遗传算法对神经网络权值和阈值结构同时优化,2种算法优劣互补,实现不同故障分类的诊断,准确定位故障点。仿真结果表明,该方法能实现牵引逆变器单管以及多管故障类型的诊断和对不同故障点的准确定位,且诊断结果精度高,抗噪性能优异,实时性强。     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...     

基于RBF神经网络的地铁隧道施工坍塌事故应急车辆需求预测

现有生产安全事故应急救援体系未能充分利用历史经验辅助应急决策,并多为资源总体上的预测和调度。为高效、准确地应对地铁隧道施工坍塌事故,制定应急救援方案,提高应急救援效率,以确定应急车辆需求量为例,提出一种基于RBF神经网络的应急车辆需求预测模型。在确定预测指标的基础上,整理分析历史事故案例并提取关键指标值,通过训练确定扩展速度及隐含层神经元个数,分别构建以坍塌位置、次(衍)生事故、坍塌面积和被困人数为输入,救护车及消防车需求量为输出的RBF神经网络预测模型。在预测结果的基础上,确定所需应急车辆类型及数量,推算医护人员和消防人员的配备数量,并结合事故实际特征对预测结果进行修正。以某实际地铁隧道施工坍塌事故数据进行案例分析,预测该事故所需的应急车辆、相关人员及设备等应急资源的需求量,并将其与实际数据对比分析,验证了预测模型的可行性和有效性。该预测模型可为地铁隧道施工坍塌事故应急救援方案的制定提供新的思路和方法。     

CDI/MCDI法海水淡化过程多物理场模拟及对比分析

针对电容法/膜电容法(CDI/MCDI)2种海水淡化过程,耦合求解质量、动量、电荷守恒方程多孔达西渗流,并结合吸附动力学方程,建立CDI和MCDI法海水淡化过程的三维瞬态多物理场耦合分析模型。在验证所建分析模型可靠性基础后,开展CDI和MCDI单元内完整“吸附-脱附”过程的模拟,分析CDI和MCDI脱盐过程中内部多物理场耦合作用机制,揭示CDI与MCDI两种海水淡化过程的规律及差异。最终结果表明：离子交换膜的存在,使得MCDI单元内流速及浓度分布规律与CDI单元存在一定差异;离子交换膜可有效防止共离子排斥效应并抑制“二次吸附”,使得MCDI单元的吸附及脱附效率优于CDI单元。     

都市圈市域(郊)铁路高质量发展研究及对策

随着我国都市圈经济逐渐形成,市域(郊)铁路蓬勃发展,公交化运营、一体化服务成为市域(郊)铁路发展的主要趋势。文章从市域(郊)铁路功能特征与运营需求出发,立足我国发展实践,通过分析我国市域(郊)铁路的发展现状,梳理发展过程中的创新点和存在的问题,借鉴东京都市圈市域铁路的成功经验,从规划、票务、运输、站城融合 4 方面提出我国都市圈市域(郊)铁路高质量发展的对策,旨在为促进我国市域(郊)铁路发展提供参考和借鉴,助力都市圈高质量发展。     

远洋船舶目标检测中图像分类识别研究

为准确划分远洋船舶类别,实现远洋船舶目标检测,保障海洋生态环境、海洋交通与国防安全,研究远洋船舶目标检测中图像分类识别方法。采用小波分析法,通过二维小波变换获取低频子图像、水平细节子图像、垂直细节子图像和对角细节子图像,将其作为远洋船舶图像特征;采用采用双向递归神经网络(BRNN)的深度学习方法构建分类器,将远洋船舶图像特征作为输入向量,通过递归神经网络将输入向量映射至输出向量,得到船舶目标图像分类结果。同时利用改进粒子群算法优化分类器中的权重与偏差参数,提升船舶目标图像分类精度。实验结果显示,所研究方法能够有效划分船舶目标图像类别,且划分精度高于97%。     

小波包和神经网络的船舶电力系统谐波检测方法

随着船舶电力系统中接入越来越多的电力电子设备,谐波污染现象变得愈发严重。当前的谐波检测还无法实现较小的谐波频率、相位、幅值检测误差,提出小波包和神经网络相结合的船舶电力系统谐波检测方法。设计由微处理器、信号采集板、上位机构成的船舶电力系统信号采样装置,实施电力系统电流信号与电压信号的采样。通过小波包算法提取采集信号高频部分的有效值。基于神经网络思想设计Elman神经网络谐波检测器,实现船舶电力系统谐波检测。其中在输出层中通过主成分分析方法实施神经网络的输出优化,并实施Sigmoid激励函数的改进,以降低检测误差。测试结果表明,该方法平均谐波频率检测误差、平均谐波相位检测误差、平均谐波幅值检测误差的区间均值分别为0.16 Hz,0.20°,0.12 V,整体误差很低,同时克服了基波分离延时问题。     

苏虞张市域（郊）铁路线路宏观走向方案研究

为有效弥补苏州市域北向向心功能的不足,加强苏州城区北向辐射,打造“1小时通勤圈”的轨道交通骨干线路,基于苏虞张线的功能定位,总结宏观走向影响因素、布局原则,从上位规划、国土空间规划、吸引客流、旅客出行便捷性、工程投资及枢纽衔接等角度,对东、西通道宏观走向方案进行优缺点分析、综合比选,提出最优方案。