几种常见的城市轨道交通高架标准站的站位及站型之间的比较和选择

城市轨道交通高架标准站的站位和车站型式,对高架轨道交通使用功能和工程造价有直接影响,对城市规划及城轨周边地区未来的发展也有间接影响。介绍了高架标准站的设计原则,通过对高架路中站与路侧站的比较,确定路中站更具优势,在此基础上,对高架路中站2种站台型式（岛式站台和侧式站台）及设备管理用房采用内置或外挂4种常见车站型式的比较分析,提出了高架标准站应该采用路中岛式,设备管理用房内置的车站型式。     

简析城市轨道交通首列车试验工作

从首列车试验的需求出发,阐述首列车试验的分类、内容和程序,并对首列车试验的典型案例进行了分析,提出了相关建议,对地铁公司首列车的试验工作具有一定的参考和借鉴意义。     

宁波轨道交通2号线磬坑开挖施工技术

通过对宁波轨道交通2号线汽车市场站基坑开挖施工的介绍占分析,阐述施工的重点、难点及相应的对策与措施,并根据实际工作倒总结,提出合理的、具有适应性的技术方案。     

城市轨道交通运营部门建立模拟法人管理体制的初步探讨

论述模拟法人的概念和体制优势,提出了城市轨道交通企业运营部门建立模拟法人管理体制“合理授权”与“战略管控”相结合的总体思路,详细阐述了“授权与明职”、“推行战略预算管控”、“开展关键绩效考评”的实施方法和操作流程,最后指出了保障实施的相关建议。     

国产MTC-I型CBTC系统的安全认证实践与探讨

重点围绕城市轨道交通国产MTC-I型列车控制系统（CBTC）独立第三方安全评估与认证工作,阐述了信号安全攸关系统的技术标准规范体系、安全完整度等级、安全认证类型、风险评价原则等概念与定义。基于安全认证、系统生命周期、安全保障架构、项目风险管理、安全审核与评估等具体内容描述了MTC—I型CBTC系统通用产品安全认证实践过程。对建立我国城轨交通行业发展的安全认证体系、实施策略以及风险管控原则等安全认证要素进行了分析与探讨。     

城轨车站不同折返形式对折返能力影响分析

城轨交通车站列车折返形式不同,将直接影响车站的折返能力和车站渡线的设置方式。文章对城轨车站不同折返形式进行了分析,并以南京地铁为背景,探讨了车站不同列车折返形式对折返能力的影响,勾城轨车站渡线的设置提供依据。     

辩证分析城市快速轨道交通 TOD功能

根据在国内十几座城市轨道交通规划工作中遇到的问题,通过“把复杂问题简单化”的原则,从分析轨道交通方式、特点和城市结构发展规律入手,辩证分析在不同城市结构中轨道交通TOD功能和一般规律。     

我国首次采用的高架车场及综合维修基地一武汉市轨道交通1号线一期工程石乔 口路车场

武汉市轨道交通1号线一期工程的硚口路车场及综合维修基地是我国目前城市轨道交通车场设计中首次采用的高架车场。设计人员在建筑、结构、工艺等的设计中克服了没有相适应的设计规范和用地面积狭小等特殊环境产生的困难,提出了较合理的布局、在列车荷载作用下房屋结构的荷载计算办法、减振降噪措施,以及对车场轨道布置采取的对策。     

组团型大城市绕城高速公路互通立交一体化布局模型

为合理规划布置大城市绕城高速公路互通式立交工程,做到既能够提升出入境交通的可达性和便利性,又不影响过境交通及城市内部交通系统的运行效率,在对绕城高速公路出入境交通组织特性分析的基础上,提出了以系统运行时间和出入境交通可达性二者组合效应最好为目标的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,并提出了模型求解的实用方法。最后,以某城市规划年绕城高速公路互通式立交布局规划为应用案例,阐述了模型应用的具体步骤。研究结果表明,本文提出的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,不仅考虑了绕城高速公路互通式立交布局规划的实际影响因素,也便于实际应用。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。