城市轨道交通车辆关键系统可靠性研究

研究城市轨道交通车辆的可靠性对保证其安全运营有着重要意义。介绍可靠性分析的相关理论;以广州地铁一号线车辆为对象进行故障统计分析,选择车门系统、信号接口系统和牵引/电制动系统为车辆关键系统,确定关键系统的故障分布模型,计算得出关键系统的可靠性指标函数,为城市轨道交通车辆可靠性评价与维修提供决策参考。     

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。     

城市轨道交通装备认证信号、供电专业分技术委员会第一次会议在北京召开

本刊讯:中国交通运输协会城市轨道交通专业委员会(以下简称"中交协城轨专委会")于2012年10月13日、11月7日,在北京先后召开了城市轨道交通装备认证信号专业和供电专业分技术委员会第一次会议。中国交通运输协会(以下简称"中交协")、城市轨道交通装备认证工作委员会(以下简称"工委会")、城市轨道交通装备     

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。     

农业产业片区综合交通体系研究——以潍坊国家农业开放发展综合试验区为例

农业产业相关研究是涉及国家粮食安全的重要课题,交通是区域发展的引擎、骨骼和血脉,构建好综合交通体系对支撑农业生产片区发展具有重要意义。本文以全国首个农业开放发展综合试验区为例,基于“农业产业示范区、乡村振兴生态城”的总体定位,以“开放畅达、高效便捷、绿色生态”为核心目标,以特色完整的指标体系为传导,对外以“双快网络”促进农综区快速融入潍坊七城一体格局,对内针对产业新城、创新小镇、农场基地及特色乡村不同的交通特征提出分区差异化控制策略的特色交通体系,以期达成“开放畅达的北部核心、高效便捷的农业产城、绿色生态的田园慢城”的交通新目标,并对农综区两张特色交通网:大道通衢、田园阡陌—高协调的道路网、绿色生态、郊田野趣—高品质的绿行网开展了详细研究。同时规划与国土空间规划同期编制,注重与基本农田保护红线、生态保护红线的空间协调关系,成果纳入国土空间规划保证设施的用地指标。     

纯电动汽车故障诊断案例分析

纯电动汽车作为市场上最普遍的新能源汽车,厂家大量生产,深受消费者的喜爱,要推动纯电动汽车的持续发展,必须要提高纯电动汽车的售后维修服务质量。维修人员要掌握纯电动汽车好的结构原理、检测维修技术,从而提升售后服务质量。本文从纯电动汽车故障诊断案例入手,分析纯电动汽车的维修检测方法,以供纯电动汽车维修人员参考。     

基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。      

面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。