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。     

基于遗传算法和神经网络的润扬长江大桥深基坑变形预测

针对深基坑变形问题,用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立了GA-BP神经网络深基坑变形预测模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。利用模型对润扬长江公路大桥南锚碇深基坑变形进行分析,并对模型拟合结果进行了检验,结果表明深基坑变形和支撑轴力具有一致响应趋势,预测模型性能良好,预测精度较高,简便易行。     

CRTSⅡ型无砟轨道板打磨关键技术研究

CRTSⅡ型无砟轨道板打磨技术体系由打磨软件统领,包括生产管理、磨床控制、打磨操作、激光测量、雕刻5个子系统技术。通过对打磨技术体系的研究,尤其是对五轴机床联动技术、数控机床、磨刀技术、模腔循环技术等打磨技术体系关键技术的研究分析,提出了建立自主的无砟轨道技术体系是我国高速铁路建设的必经之路。通过石武客专、京沪高速铁路的使用和验证,表明自主系统比国外系统有更强的适应性,填补了国内空白。     

E2地震作用下减隔振桥梁的抗震设计

以某减隔振桥梁为例,建立该桥的三维有限元模型,考虑桩-土相互作用的影响,并根据混凝土和钢筋的材料特性,选取适宜的动力弹塑性本构模型,同时模拟了弹塑性减隔振球型钢支座,并采用人工拟合的3条地震动时程曲线对该桥进行了E2地震作用下的弹塑性时程分析,验算该桥在E2地震作用下的强度及变形。经过详细的验算与分析,验证了本桥设计的安全性和可靠性,并为实际工程中的非规则桥梁在E2地震作用下的抗震验算提供参考依据。     

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络（GRNN）的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络（GRNN）具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络（GRNN）可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。     

城市轨道交通列车辅助供电装置的优化

城市轨道交通列车辅助供电装置又叫辅助逆变器,承担自身所在供电单元负载的电源提供和能量分配,是列车辅助电源系统的重要组成部分。目前,我国北京、上海等各地的城市轨道交通车辆,辅助供电装置均采用了输出电压品质因数好、电源使用效率高、工作性能安全可靠的静止式辅助逆变器。     

JPXC-1000型偏极继电器分线圈使用要点

1工作参数对于JPXC-1000型偏极继电器来说,只有在线圈中通入规定方向的电流时继电器才可以吸起,通过反方向的电流时不能吸起。它的特性参数是在2个线圈串联使用情况下给出的,参见表1。     

跨座式单轨平移式道岔结构数值仿真分析

根据相关规范给出平移式道岔结构在列车作用下的动力荷载类型及相应计算方法。为减少计算单元的划分数量、提高计算分析效率,提出单元重分法模拟列车移动加载。运用有限元数值仿真方法,对平移式道岔在列车运行过程中的力学行为和结构安全性进行分析。结果表明:列车运行过程中平移式道岔结构在长台车处产生最大应力,其应力比为0.86,梁体挠度小于规范规定的相应限值,说明在列车运行过程中平移式道岔的强度和刚度均能够满足结构安全性要求;长台车上部连接板的边缘处存在较大的集中应力,因此在道岔结构制造和施工过程中,需确保其焊缝连接强度不小于母材强度。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。