云物大智、区块链、CPS间的关系及在铁路领域研究综述

云计算、物联网、大数据、人工智能（AI）、区块链、信息物理系统（CPS）为前沿新兴技术领域，它们并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。介绍它们的内涵、关系及在铁路领域的应用探索。物联网是数据源，大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能是核心算法，区块链为铁路领域业务基础架构和运行机制的变革创造条件，信息物理系统是贯穿信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一套综合技术体系。这些新技术的综合应用、交叉支撑、循环进化的良性迭代，将积极促进铁路智能化的发展。     

动态

中国港口国监督数据管理中心:发布《2019年中国港口国监督数据分析年报》日前,中国港口国监督数据管理中心正式发布《2019年中国港口国监督数据分析年报(中英版)》(简称《PSC》年报),这是该中心自2006年起连续第14年对外发布《PSC年报》。《PSC年报》通过详实的文字介绍、直观的图表展示以及丰富的数据分析,全方位展示了2019年中国PSC检查情况以及中国籍船舶境外接受检查情况,从PSC缺陷分析、PSC滞留分析、集中检查会战(CIC)情况等方面进行剖析。     

深圳城市轨道交通工程盾构区间造价指标分析

城市轨道交通工程具有投资规模大,建设时间紧,专业涉及面广,工程技术复杂等特点。总结深圳市已建城市轨道交通工程的技术经济指标,针对盾构区间隧道工程,研究轨道交通工程建设标准和造价指标体系,为合理确定本地区城市轨道交通工程建设和造价标准提供科学依据。通过确定盾构区间各项主要指标,为政府投资决策提供技术支撑,以期对轨道交通高质、高效发展起到一定推动作用。     

上海轨道交通2号线信号系统改造的难点及应对策略

国内大城市的首批城市轨道交通线路大多建设于2005年前后,未来5 ～10年内将普遍到达信号大修年限,在大修中同步进行制式改造以满足线路的运能需求是普遍的做法.既有线路的大修与新线建设的差异较大,在国内普遍缺少大修改造的经验.通过结合上海轨道交通2号线CBTC(基于通信的列车控制)信号系统改造的实际案例,对既有线路信号系统大修改造类项目的 典型难点进行研究.将信号大修的典型难点分为3种类型,研究其应对策略,以期为后续其他城市陆续开展的信号大修提供借鉴.     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

隧道监控量测数据反分析技术研究

结合某隧道监测断面各施工阶段位移变化情况,应用MIDAS GTS软件建立三维模型,通过反分析计算确定了弹性模量E及侧压力系数K0的取值范围。通过对隧道各施工阶段的变形情况进行模拟,采用黄金分割法对隧道拱顶下沉和净空位移量测值进行了反分析计算,与实测值对比分析后说明计算结果准确可靠。     

城轨车辆牵引系统耦合振荡研究

城轨车辆的直流供电环节是牵引传动系统良好调速性能的关键,受车载变流装置及谐波抑制等诸多因素的限制,使得牵引系统在外界激励作用下容易发生直流侧耦合振荡。文章通过探究失稳原理,提出主动、被动阻尼抑制方法,并通过仿真验证了振荡抑制算法的有效性和正确性,从而实现牵引系统直流侧耦合振荡抑制的作用。     

城市轨道交通列车故障救援延误计算与仿真

针对城市轨道交通列车故障救援方式及延误计算问题,对列车故障救援作业流程进行分析,然后根据作业流程建立5种救援方式的延误计算方法,最后使用Open track对福州市某地铁线路进行列车故障救援仿真,并对仿真与计算结果进行比较分析.研究结果表明:在一定范围内提高救援速度可有效减小救援列车作业时间;所提出的计算方法可较为准确反映延误情况;在救援起讫点内,以固定闭塞运行的后序列车的延误会突增并积累,造成延误增幅的差异.     

“交通强国”战略下国家优质校国际交流合作探索与实践——以广州铁路职业技术学院为例

在"交通强国、铁路先行"的战略下,广州铁路职业技术学院按照国家优质高职校建设要求,服务国家"一带一路"倡议,明确了"跟着高铁走出去"、铺就铁路职教新丝路的建设目标,积极开展国际交流与合作,构建了"一带一路"轨道交通职教共同体,在国际化专业建设、职业教育输出、参与"一带一路"建设、中外人文交流等方面取得了丰硕成果。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。