铁道机车车辆通用旋转式涡流制动(RWB)

德国铁路公司(DB AG)ICE3快速列车的线性涡流制动(LWB)就是采用了电磁涡流制动的原理.该制动原理的优点是工作无磨损和对环境友好.但铁路日常运输使用LWB制动需强化线路的质量,而使用旋转式涡流制动(RWB)无需强化线路质量,因此原则上可在任何铁道机车车辆上补装RWB系统.多年来RWB作为电磁制动器已成功用于公路机动车辆上.现在已克服了起初所出现的各种的技术难题,在铁路运输中使用这种制动技术已趋于成熟.文章分析了使用旋转式涡流制动技术的可行性和经济性.     

基于变流技术的焊轨车电气系统

分析了目前国内几种焊轨车电气系统，指出了系统中存在的主要问题。为解决这些问题，提出了一种基于变流技术的焊轨车电气系统，给出了电气系统主电路图。通过理论分析和试验数据，阐述了该电气系统的主要优缺点。     

沥青路面裂缝的条带补缝工艺及补缝机研究开发

针对沥青路面裂缝的修补，通过研究传统灌缝修补工艺存在的不足，开发了条带补缝新工艺，并配套设计了可实现裂缝条带补缝工艺机械化施工的补缝机，为沥青路面裂缝的修补提供了一种修补外观质量和可使平整度更好的新工艺。实践证明：条带补缝工艺对沥青路面的修补效果优于传统灌缝工艺，使用配套的补缝机可实现对沥青路面裂缝的快速一次性修补，具有很好的推广应用价值。     

沥青混凝土拌站环保改造技术措施与效果分析

沥青混凝土拌合机生产过程中产生的烟气和粉尘污染做有针对性的技术措施改造,经过对沥青混凝土拌合机中烟气和粉尘主要排放部位的确定,对主流的烟气和粉尘处治方式进行比较,选出相对经济、高效、能耗低且运行稳定的净化方式,以期改造后的效果符合目前环保政策的要求,使企业可持续发展。     

基于深度卷积神经网络的钢材微观组织分类识别

通过引入多种深度卷积神经网络及分类器构建机器学习模型,对钢材金相图数据集进行学习,研究了一种能够准确、高效识别钢材微观组织的方法。研究结果表明,文章中所涉及的3种深度卷积神经网络在钢材微观组织的分类识别上均表现出优异性能,其中Inception-V3表现尤为突出,其与人工神经网络分类器组合而成的机器学习模型的分类精度可达99.60%。     

基于同块同压原则的盾构推拼同步技术模型试验研究

为解决长距离隧道单台盾构掘进施工工期过长问题，以上海市域铁路机场联络线3标盾构区间为示范应用工程，在不改变盾构驾驶人员操作习惯的前提下，研发一种对盾构推进油缸压力进行闭环主动控制的推拼同步施工技术，以维持推进系统稳定的总顶推力矢量。同时，给出基于同块同压原则缺失顶力的再分配计算方法，并通过构建相似比为1/2的大型试验平台对成套技术进行试验验证。试验结果表明： 原型盾构推进系统总顶推力误差控制为±4%； 盾构姿态水平和垂直偏差控制为±12 mm； 盾构推进速度控制为设定速度的（-6，+6） mm/min； 管片结构抗压安全系数达2.13。     

复杂地质条件下TBM刀具失效形式及原因分析与应对措施

为研究分析复杂地质条件、不合理掘进参数等与TBM刀具异常损坏、刀具消耗的关系，以利于TBM掘进效率和施工成本的控制，在系统阐述TBM刀具常见失效形式的基础上，研究分析总推力、刀盘转速、刀具贯入度等掘进参数及不同围岩单轴抗压强度、石英质量分数等地质参数对刀具磨损及异常损坏的影响规律。以引汉济渭秦岭隧洞和中天山隧道工程为例，对刀具消耗及失效形式进行统计分析，并从刀具选型、检查及维修等方面，提出针对性的优化方法。最后，基于目前刀具配置及监测技术存在不足的现状，提出应进一步研发刀间距可调的刀具配置技术，以确保不同地质条件下的刀具破岩效率；同时，加强对TBM工作环境具有较强适应性的新型刀具状态监测系统的研发及应用。     

基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系，本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori，XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构，通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost (Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而，对Apriori算法设置有序定向约束，得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项，选取频繁项集，总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明，本文采用的SFM功能准确度可达78.31%，关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示，驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中，男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高，女性驾驶员造成的受伤事故频次较高；大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高；位于匝道等道路线型弯曲的坡道中，老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法，为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。     

装配式竖井预制混凝土管片结构设计

为提高竖井建设的效率和安全性，采用垂直竖井挖掘机（VSM）进行装配式竖井施工。以南京市建邺区沉井式停车设施建设项目(1期)工程为例，系统介绍竖井工程的预制混凝土管片结构设计理念，包括管片构造、连接方式、受力情况、防水设计等；同时，在国外同类工程的基础上对管片结构进行优化设计，首次提出全通用管片设计理念，极大提高了现场施工效率和质量。经现场应用证明： 圆形管片式竖井整体受力状况良好，防水设计满足要求。     

A context aware system for driving style evaluation by an ensemble learning on smartphone sensors data

There are many systems to evaluate driving style based on smartphone sensors without enough awareness from the context. To cover this gap, we propose a new system namely CADSE system to consider the effects of traffic levels and car types on driving evaluation. CADSE system includes three subsystems to calibrate smartphone, to classify the maneuvers, and to evaluate driving styles. For each maneuver, the smartphone sensors data are gathered in three successive time intervals referred as pre-maneuver, in-maneuver, and post-maneuver times. Then, we extract some important mathematical and experimental features from these data. Afterwards, we propose an ensemble learning method on these features to classify the maneuvers. This ensemble method includes decision tree, support vector machine, multi-layer perceptron, and k-nearest neighbors. Finally, we develop a rule-based fuzzy inference system to integrate the outputs of these algorithms and to recognize dangerous and safe maneuvers. CADSE saves this result in driver’s profile to consider more for dangerous driving recognition. The experimental results show that accuracy, precision, recall, and F-measure of CADSE system are greater than 94%, 92%, 92%, and 93%, respectively that prove the system efficiency.