基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

高精度陀螺全站仪在长大铁路隧道CPⅡ平面控制网分段建网测量中的应用

为了确保隧道贯通前CPⅡ分段建网的精度,保障隧道的顺利施工,以格库铁路阿尔金山隧道为工程背景,采用高精度陀螺全站仪对洞内CPⅡ平面控制网加测多条陀螺边,并提出了陀螺定向精度观测精度内检核、多条陀螺边定向复核的方法,对陀螺定向边位置的选择、陀螺方位角观测中误差、陀螺方位角观测值的应用区间进行探讨。应用高精度陀螺定向成果对比分析洞内CPⅡ分段控制网成果,从理论上探讨了加测陀螺边对CPⅡ控制网贯通预计精度的影响,解决了隧道贯通前CPⅡ平面控制网精度无法验证的问题,确保了CPⅡ分段建网的精度,总结出一套高精度陀螺全站仪在长大铁路隧道CPⅡ平面控制网分段建网测量中的应用方法,其中包括陀螺定向边间距约2 km、陀螺定向边采用对向观测、每测站数不小于4测回且观测方向平均测角中误差应小于仪器精度(3.6″)、依据陀螺观测计算方位角与导线推算方位角较差值并将成果应用划为三个应用区间、依据陀螺定向观测精度变换权重降低贯通预计值、优化约束平差计算方案等。     

交直流机车混跑牵引网谐波特性仿真研究

随着电气化铁路的快速发展和电力机车的更新换代,交直电力机车与交直交动车组混跑引起的牵引网谐波问题越发严峻。为分析多车混跑线路谐波传输特性,以现阶段运行最多的交直机车SS6B和交直交动车组CRH2为例,利用Matlab/Simulink仿真软件建立车网联合仿真模型。通过对SS6B电力机车和CRH2动车组谐波特性的仿真分析,验证模型的正确性。在车网联合仿真模型的基础上,分别针对不同牵引网长度、不同机车位置及机车工况变化3种情况下的牵引网谐波特性进行分析。该研究结果表明联合仿真模型能精确反映交直流机车混跑对牵引网谐波的影响。     

基于攻击策略的城市轨道交通网络脆弱性研究

城市轨道交通网络脆弱性评估是当前网络研究中新的热点和难点。识别并量化网络脆弱性是应对城市轨道交通系统危机状况的关键性课题。根据北京地铁网络结构,结合城市轨道交通实际运营特点,构建了网络换乘模型。从线路与换乘通道重要度两个视角,采用不同攻击策略研究并量化了网络脆弱性。研究结果表明:采用网络有效性与网络连通度作为网络脆弱性的衡量指标,并把攻击前后的重要节点(边)网络特征值下降程度作为网络脆弱性衡量标准的评估方法简便易行,具有一定的理论与应用价值。     

中国、俄罗斯地铁规划及相关预埋建设的对比

考察了俄罗斯地铁,结合城市轨道交通线网规划、运营管理工作,分析规划指标、建设预留与运营效益关系的规律,对比两国的差异,探讨适合中国国情的线网模式,以及决策、建设与线网功能的关系。     

关于城市轨道交通线网规划的探讨

阐明城市轨道交通线网规划的目的就是要实行规划控制。规划研究的方法有经验分析法、客流预测法、公交增长法和多模块网络层次分析法等。规划主要解决的问题包括轨道交通在城市交通中的地位、作用及其网络层次、规模等。辩证理解“线网形态”、“轨道交通制式与敷设方式”、“客流预测”和“换乘形式”等概念？     

列车联运网络建设的重要性

概述了欧洲几个国家列车联运网络的建设情况,指出在提高列车运行速度的同时,应提供优质的联运服务。     

2020年世界城市轨道交通运营统计与分析综述

参考国际上较为通行的分类标准,将城市轨道交通分为地铁、轻轨和有轨电车三大类,对世界城轨交通运营现状进行统计.分析表明:截至2020年底,全球有77个国家和地区的538座城市开通了城市轨道交通系统,总里程超过33 346 km,其中地铁、轻轨、有轨电车各占53％、5％和42％.截至2020年12月31日,我国内地累计有4...     

一种基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别新方法

提出了一种新的基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别方法。独立成分分析可以从高阶上消除特征数据的相关性,改进了主成分分析方法只能从2阶上消除数据相关性的弱点;最终特征数据的分类由RBF神经网络来实现。在人脸数据库上的实验结果表明该新方法的识别性能较其他方法有了很大提高。     

道路交通系统韧性及路段重要度评估

韧性可以全面描述扰动事件下系统吸收干扰并从干扰中恢复的能力. 针对已有韧性指标对系统性能评价不全面、未考虑交通流量影响等问题,从路段通行能力退化与恢复入手,以网络效率为系统性能指标,构建全面评价扰动事件影响期内系统性能的韧性指标. 分别基于乐观和悲观视角提出韧性增加值和韧性减少值路段重要度指标,提出识别路段重要度的启发式算法. 算例结果表明：本文提出的韧性指标可全面描述扰动事件下路网性能退化与恢复全过程的平均累积性能,更加符合韧性指标内涵;韧性增加值和韧性减少值指标均能有效识别路段重要度,大部分路段重要度随时间动态变化.