基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

数据驱动的高速列车子空间预测控制

随着列车运行速度的提高,列车与接触网、轨道、空气的动力作用加剧,给高速列车的建模与控制提出更高的要求。本文提出数据驱动的高速列车子空间预测控制方法:构建基于状态框架的高速列车多变量动力学系统;由输入输出数据设计高速列车的子空间预报模型;详细分析高速列车子空间预测控制器的设计方法,并给出相应的预测控制算法。高速列车的数值仿真实验结果证明所提出控制方法的有效性。     

谷竹高速公路大坪山隧道地应力特征及岩爆预测

基于大坪山隧道的工程地质条件,根据现场实测地应力,采用三维有限元分析法反演得出隧址区的初始应力场,计算结果表明,隧道轴线纵剖面处于中等应力水平,有发生中等岩爆的可能性.以此为依据,结合室内岩石试验,采用Russenes判据、Turchaninov 判据、R b/σ1判据及陶振宇判据等4种国内外有代表性的判别方法进行综合预测.预测结果表明:较深埋的硬岩段将产生低—中等岩爆,埋深900 m附近坚硬完整白云岩段可能出现强烈岩爆.     

郑州地铁一号线车辆编组方案研究

在研究郑州地铁一号线客流预测的基础上,对满足客流预测的3种方案进行比选,从运能适应性、服务水平、车辆扩编的可行性以及列车动拖比等方面进行研究,从而得出郑州地铁最终的编组方案。     

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络（GRNN）的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络（GRNN）具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络（GRNN）可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。     

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。      

调距桨轴内油管强度和疲劳寿命分析

对调距桨传动轴内的油管工作状况和受力情况进行分析,对4个关键工况(正车、倒车、稳态1和稳态2)进行较详细的应力和强度计算;根据3S-S-N线图对油管疲劳强度进行可靠性分析;最后,通过油管试样的疲劳试验数据估算油管的S-N曲线,从而进行疲劳寿命预测.文章所采用的方法可为调距桨轴内油管的强度设计和使用寿命计算提供参考.     

基于地层损失的复合地层盾构隧道施工沉降研究

盾构隧道施工诱发地面沉降的影响因素较多,但主要因素可归结为地层损失引起的地层变形。基于现有地层损失的理论,对引起地层损失的注浆过程进行模拟,依此研究复合地层盾构隧道施工对地层沉降的影响。研究结果表明:隧道贯通时,土体最大沉降和隆起区域分别位于隧道拱顶和拱底;浆液的硬化会对地表和拱顶的沉降速率产生影响,当浆液弹性模量达到最终硬化的75%时,地表和拱顶的沉降速率达到最大值并开始逐步减小;地表和拱顶沉降随浆液的逐步硬化而趋于稳定,且拱顶沉降趋于稳定的速率更快。     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。     

融合RCM、PHM和数据挖掘的城市轨道交通车辆维护决策技术研究

提出了一种用于轨道交通车辆系统维修决策的RCM(以可靠性为中心的维修)可靠性评估的新方法。针对轨道交通车辆系统故障机理复杂,影响因素冗多,提出基于RCM、PHM(故障预测与健康管理)和数据挖掘算法相融合的方法来构建系统的维护决策模型。与传统方法的区别在于,该方法能够更精准地定义维护模型,并获得系统的最优维护间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的可靠性计算。该方法可有效降低传统RCM的维护不足现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值。