对地铁应急预案管理的初探

随着大城市轨道交通网络的形成,应对突发事件的快速、准确反应已经关系到全路网运行的安全性和可靠性.正是在这种大背景下,对地铁应急预案编制的出发点、管理流程进行初步的研究.     

西安地铁自动售枪票系统线网清分中心建设研究

线网清分中心的建设对于西安地铁自动售检票系统的发展具有重要的里程碑意义,是地铁线网化运营的必然要求。在对已有建设成果总结分析的基础上,对西安地铁线网清分中心的职能定位、逻辑架构、清分模型等核心技术问题进行了分析研究,并提出相关建议,为后续建设工作的展开提供参考。     

HXD1B型电力机车主断路器闭合故障的原因分析及对策

介绍HXD1B型电力机车的运行情况,针对机车运行中主断路器HBV的闭合故障,调查并分析原因,提出相应的对策,以提高机车的可靠性和稳定性.     

基于径向基函数响应面方法的大跨度斜拉桥有限元模型修正

采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型.     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

HXD1C型电力机车110V接地检测存在问题及改进建议

针对HXD1C型电力机车重联后110V接地继电器误动作的情况,进行了原因分析,并提出了改进措施.     

重载列车同步控制下纵向力仿真研究

列车纵向力成为评价重载列车同步控制性能的一个重要指标,为对其进行研究,建立了列车纵向动力学数学模型,通过Matlab/Simulink设计仿真模型,计算不同编组和不同工况下万吨列车的纵向力,并与试验数据进行比对来验证该仿真模型的可行性,同时也验证了同步控制的组合列车比传统编组方式列车在纵向动力学性能上更具优越性,为进一步分析和优化列车同步控制提供仿真平台和理论依据.     

站(段)货车周转时间分析统计系统的设计与实现

为加快货车周转,提高货车使用效率,设计并实现的站(段)货车周转时间分析统计系统,利用车号识别系统获取站段出入车及工作量,利用调度系统获取站段在途车,进而可以计算出站(段)运用车车辆日。通过对站(段)货车周转时间的考核,可有效调动站(段)的积极性,促进其优化运输组织,挖掘运输潜力,提高运输效率和效益。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。