铁路货物运输的随机过程分析和及时送达概率估计

应用随机过程理论，分析铁路运输系统中货物及时送达的概率分布，得到货物运输延续时间的平均值，为实现用户要求的运到期限提供了合理保证，并可通过评估与货主商定的运到期限与实际货物送达时间误差的概率，来找到货物及时送达过程中的关键环节，改进货物送达流程。最后举例说明它的应用。     

旅客列车发车时间域优化研究

在大量问卷调查的基础上,根据旅客对不同到发时间域选择的偏好,确定了各发车时间域旅客出行的方便系数。利用目标规划原理,以旅客出行方便程度最大为目标,构造了三级控制策略。在考虑客运站到发线能力,以及旅客列车必须在合理的时间域发车等约束条件下,建立旅客列车发车时间域的目标规划模型。利用该目标规划模型,可根据旅客列车实际运行的需要,通过变化控制策略和赋予各目标的优先因子,实现对列车发车时间域的优化。根据模型约束目标正负偏差变量,计算了各级控制策略实现程度系数。最后,以太原站始发旅客列车为实例,利用变换方案对该目标规划模型的运用进行了分析,并将目标规划优化结果和传统确定发车时间域的结果以及指派模型优化结果进行比较分析。     

内置式永磁同步电动机无传感器速度控制和转子初始位置估计方法的应用及实验研究

针对内置式永磁同步电动机传动提出了一种新的无速度传感器控制和转子初始位置估计方法.在内置式永磁同步电动机旋转过程中,采用扩展卡尔曼滤波方法,仅需测量电机定子的电压和电流,便可得到转速和转子位置的估计值.对内置式永磁同步电动机,采用扩展卡尔曼滤波方法的主要困难在于在静止坐标系中其动态模型的复杂性.由于磁路的不对称性,在静止坐标系中建内置式永磁同步电动机的模型比建表面式永磁同步电动机模型更复杂.在无传感器的传动系统中,电机的起动过程是一个问题,因为在起动之前没有任何信息可以获得.转子初始位置估计是在电机静止时,在瞬间对定子绕组施加合适的电压脉冲序列,通过测量峰值电流获得转子位置信息.利用磁饱和效应对凸极性的影响来区分南北磁极.给出基于浮点数字信号处理器TMS320C31平台得到的内置式永磁同步电动机实验结果.     

大秦线开行2万t重载列车对湖东编组站到发场的影响

大秦线开行2万t重载列车,采用4台机车分散联挂的形式。湖东编组站重、空车到发场到发线的布置形式应为:2条重车线或2条空车线夹1条机走线为1束,每束到发线和机走线之间沿列车到达方向设置3处9号道岔,咽喉区至腰岔、每处腰岔和相邻的腰岔之间的有效长度为700m。以C76,C80及性能更好的适型车辆检算湖东站到发线有效长度,应达到2800m及以上。现有技术设备的特征、相邻线路技检作业分工方式、2万t重载列车的机车连挂方式、机车运用和组织方式、列车到达均衡程度、列检能力等是影响湖东站到发线通过能力的主要因素。应进一步优化和合理安排相关线路的行车组织方案,并对现行的技检作业分工方式和机车运用方案进行重新调整。采用重车方向列车在湖东站不换挂机车,各装车点到达湖东站的2万t、1万t列车均在装车地或集结地进行全面的技术检查方案。在此条件下,湖东站重车场到发线数量设置为6条基本可以适应远期大秦线运量的需求。     

用神经网络分析估计斜拉桥的施工控制参数

结合一座三塔四跨预应力混凝土斜拉桥施工过程,进行用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的研究。用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的过程主要包括建立神经网络、计算训练样本、训练神经网络和网络仿真四部分。运用神经网络仿真计算进行斜拉桥施工监控的具体方法是,先计算当前施工状态的索力和标高,再预测下一节段的索力和标高。经过往复循环,逐一进行节段预测调整,从而指导斜拉桥顺利施工。通过对比该斜拉桥合拢后部分节段索力及主梁控制点标高的计算值和实测值可知,用神经网络分析进行斜拉桥施工监控的效果达到设计的理想桥梁线型和索力要求。     

基于模糊时间Petri网的列车运行时间不确定性问题的处理

定义一种应用于铁路列车运行系统的模糊时间Petri网；针对列车运行时间存在的不确定性，该Petri网引入了4个模糊集理论函数：模糊时间片、模糊使能时间、模糊发生时间和模糊延迟，来处理时间的不确定性问题；能够对列车运行过程中的时间不确定性问题进行定量分析，可以有效应用于列车交会、列车终到时间、列车运行计划调整的分析等；其相对于已有的方法具有精确分析、计算简单、简化系统、便于系统集成的特点。     

Strava Metro data for bicycle monitoring: a literature review

ABSTRACT

Monitoring bicycle trips is no longer limited to traditional sources, such as travel surveys and counts. Strava, a popular fitness tracker, continuously collects human movement trajectories, and its commercial data service, Strava Metro, has enriched bicycle research opportunities over the last five years. Accrued knowledge from colleagues who have already utilised Strava Metro data can be valuable for those seeking expanded monitoring options. To convey such knowledge, this paper synthesises a data overview, extensive literature review on how the data have been applied to deal with drivers’ bicycle-related issues, and implications for future work. The review results indicate that Strava Metro data have the potential—although finite—to be used to identify various travel patterns, estimate travel demand, analyse route choice, control for exposure in crash models, and assess air pollution exposure. However, several challenges, such as the under-representativeness of the general population, bias towards and away from certain groups, and lack of demographic and trip details at the individual level, prevent researchers from depending entirely on the new data source. Cross-use with other sources and validation of reliability with official data could enhance the potentiality.     

Estimation of delay variability at signalized intersections for urban arterial performance evaluation

Urban arterial performance evaluation has been broadly studied, with the major focus on average travel time estimation. However, in view of the stochastic nature of interrupted flow, the ability to capture the characteristics of travel time variability has become a critical step in determining arterial level of service (LOS). This article first presents a stochastic approach that integrates classic cumulative curves and probability theories in order to investigate delay variability at signalized intersections, as a dominant part of the link travel time variability. This serves as a basis for arterial travel time estimation, which can be obtained through a convolution of individual link travel time distributions. The proposed approach is then applied in the estimation of travel time along one arterial in Shanghai, China, with abundant automatic vehicle identification (AVI) data sources. The travel time variability is evaluated thoroughly at 30-min intervals, with promising results achieved in comparison to the field measurements. In addition, the estimated travel time distributions are utilized to illustrate the probability of multiple LOS ranges, namely, reliability LOS. The results provide insights into how we might achieve a more reliable and informative understanding of arterial performance.     

基于层次分析法的区间估计的车站能力查定误差因子分析研究

本文归纳总结了车站能力查定计算过程中存在的多种影响因素,深入分析了其产生原因和不可避免性。然后利用层次分析法的区间估计方法计算得出各种误差因子对计算结果的影响权重大小,并对比不同误差因子的权重区间,筛选出强误差因子,剔除弱误差因子,为精确计算车站能力值提供依据。     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。