基于灰色聚类的城市轨道交通线网层次划分

为了明确各条线路在整个城市轨道交通线网中的功能定位和修建时序,需要对其进行科学合理地分层规划,从而形成一个良好的层次组织方案。在分析国内一些城市对轨道交通线网层次划分的基础上,明确了轨道交通线网层次划分类别,建立了线网层次划分的量化指标体系,并进一步建立了基于灰色定权聚类的层次划分方法。最后以西安轨道交通线网为例进行了层次划分,并结合层次划分给出了项目建设排序。     

路基沉降预测非等时序改进灰色模型应用研究

讨论灰色系统理论在路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM（1,1）进行改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过实例比较,结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实测沉降更接近,精度更高。     

城市轨道交通线网规划方案研究

城市轨道交通工程是重大的城市基础设施建设工程,建设及投资规模巨大,因此应在前期进行全面、系统的线网规划,以保证其建设的科学性和合理性。文章以山东省德州市为例,在分析其规划空间布局的基础上,采用改进型四阶段法对城市轨道交通客流进行预测,提出城市轨道交通线网规划原则,并通过从“面”“线”“点”3 方面进行深入分析,制定 3 套线网规划方案;然后,建立多层次、多指标的综合评价数学模型对 3 套方案进行评价,确定其中的最优方案;最后提出先建核心骨架线、再建辅助线的建设时序建议。期待为其他城市的轨道交通线网规划提供参考和借鉴。     

卧式加工中心APC装置常见故障的诊断与分析

卧式加工中心的工作台自动交换装置简称APC装置,一般有回转自动交换方式和移动自动交换方式两种类型。加工中心配置工作台自动交换装置,使其携带工件在工位及机床之间转换,从而有效的减小定位误差,减少装夹时间,达到提高加工精度及生产效率的目的。车间有卧式加工中心ACE-HM630、TH6563X63,其工作台的交换方式采用回转自动交换方式。本文主要综述此类机床APC装置的电气动作时序及常见故障分析。     

基于时序逻辑的故障预测

提出采用时序逻辑系统描述故障的概念，推演故障的性质和相互关系，对故障进行分类，并预测将发生的故障。以网络故障预测问题为例说明这种方法的有效性和合理性。     

微机模拟控制（4）

介绍了模糊逻辑及其电路的实现问题，并举例说明了模糊逻辑电路的实际应用。     

基于灰色格序决策理论的城市轨道交通建设项目时序确定方法

结合灰色关联分析与格序决策理论,提出一种基于灰色格序决策理论的城市轨道交通建设时序确定方法。该模型在构建轨道交通建设时序影响因素指标体系的基础上,对指标集初始样本矩阵进行无量纲化处理,采用熵值-层次分析法相结合的组合赋权法确定指标权重,并引入格序决策理论确定正负理想方案,采用灰色关联分析法度量各方案与理想方案的贴近度,以此确立线路建设的时间序列。以所提出的决策方法对成都市轨道交通初期线网的线路建设时间进行了排序,计算所得到的线路建设时序特征与实际建设情况基本一致。     

ATO模式下车地联动时序分析与站台门延时控制系统设计

分析轨道交通中列车门与站台门,在不同控制时序下的安全性问题的基础上,提出列车门与站台门开关动作时序方案。通过对现有站台门系统的控制方式,以及站台门与列车控制中心的接口条件进行逻辑分析,提出延时控制系统的功能设计方案,详细说明了其接口原理及工作流程。系统由安全继电器、中央逻辑处理单元构成,以“故障导向安全”为原则,具备完整的自检功能。在试验室环境下对系统功能进行验证,通过模拟列车控制中心的控制命令,延时控制系统能够准确地对控制命令进行延时、记录、故障处理。试验结果表明,该系统简单实用、安全可靠,提高了乘客出行的安全性和舒适度,为既有车站站台门系统升级改造起到了重要作用。     

基于时间序列神经网络的气象预测研究

月平均气温是气象的主要特性参数，也是影响气候变化的重要因素．文中配合实例介绍了一种基于时间序列的人工神经网络学习算法的流程，给出了该算法的实验结果并对不同情况下的结果作了比较，同时就在实现该算法的过程中所出现的问题以及解决方案进行了阐述．员后提出了将L—M神经网络与时序分析方法相结合的设想．     

基于模糊时序网络的城市路网关键交叉口识别方法

在城市路网拓扑结构和动力学过程的基础上，增加对其时序特性的考虑，提出适用于城市路网关键交叉口识别的模糊时序网络模型。首先，阐述一般时序网络的描述方法和超邻接矩阵时序网络模型的原理，分析其优势以及将其用于城市路网分析的局限性；然后，提出优化措施，一 方面结合交通网络的功能特性，以动态交通参数构造单个时间步网络的层内交叉口交互强度模糊指标，另一方面借鉴并改进邻居拓扑重叠系数，对其进行模糊化处理，实现两相邻时间步网络层间交叉口关联强度的差异化表达；之后，在改进时间步层内、层间关联描述矩阵基础上，搭建模糊超邻接矩阵(Fuzzy Supra-adjacency Matrix, FSAM)时序网络模型(FSAM模型)；最后，以某城市核心区域147个交叉口构成的路网数据验证模型有效性。结果表明：以时序网络模型分析交叉口重要性非常必要，以中位数表达交叉口在时段内的重要性排序更为可靠；FSAM模型对交叉口重要性的排名时间序列有阶段持续性特征，且相比于特定时间步下基于单一指标的关键交叉口识 别结果具有更丰富的内涵；不同时间颗粒度下，FSAM模型对交叉口重要性排序的一致性较好，结果较为稳定。综上，该模型可供城市路网关键交叉口识别之用。