GIS-BIM在铁路工程建设管理中的应用研究

针对当前铁路工程项目地域广泛、工程复杂,传统的管理模式不能满足多维信息的共享与管理,开展基于GIS-BIM技术在铁路工程建设管理中的应用研究。采用快速建模方法构建大范围三维铁路工程结构物;通过基于数据转换的GIS-BIM融合技术实现铁路工程建设和工程结构的精细化管理;基于倾斜摄影技术,快速真实描述客观场景。利用GIS-BIM技术,构建工程建设环境,工程模型的三维场景,工程结构物模型,实现模型和铁路工程建设项目信息共享与集成、铁路工程建设项目信息化管理。基于GIS-BIM技术构建的铁路工程建设地理信息系统在郑万（郑州南站—万州北站）铁路试点应用,效果良好,此研究可为铁路工程建设信息化、可视化管理提供参考。     

基于Matlab的牵引变压器故障智能诊断方法研究

应用数据融合技术、模糊神经网络及遗传算法构建牵引变压器故障智能诊断模型,通过Matlab软件对该模型进行仿真,训练模糊神经网络以确定其结构和权重,并通过典型实例验证该模型在牵引变压器故障诊断中具有良好的故障诊断性能。     

内燃机车状态监测系统设计

内燃机运行状态监测系统基于柴油机瞬时转速信号的气缸状态监测,辅以柴油机进气温度和增压压力信号、发电机电压电流信号、油门拉杆位移信号及机车速度信号,进行多参数融合诊断;再将诊断结果及状态数据通过GPRS无线通信模块发送至地面数据库,实现内燃机车动力系统在线状态监测与故障诊断、节能降耗与维修管理。系统结合数据库专家系统,分析机车运输组织、质量状态和能耗状态,提出维修维护及运输组织优化建议,实现内燃机车动力系统高效营运和安全管理。     

基于通信的列车控制模式下的列车定位新技术

分析了目前常用的列车定位技术的优缺点。介绍了基于多传感器信息融合和基于漏泄同轴光缆的列车定位新技术。对利用漏泄同轴光缆或基于多传感器信息融合测速定位方法实施CBTC(基于通信的列车控制)模式下列车精确定位进行理论探讨,为解决现有采用轨道电路和信标进行列车定位精度不高和初始化过程长等缺点提供了借鉴思路。     

基于D-S证据理论信息融合的轨道电路故障诊断方法研究

在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。     

隧道路面表面抗滑性能的调查与分析

采用手工铺砂法和摆式仪对贵州、云南等省的隧道路面抗滑性能进行了现场实测，调查的结果表明，隧道水泥混凝土路面的抗滑耐久性较差，使隧道交通存在着一定的安全隐患。分析了隧道内部特有环境对隧道路面抗滑性能的影响，并针对隧道路面类型的选择，提出了恢复隧道路面抗滑力的措施。     

神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究

利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统，可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示，以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例，研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究

针对传统发动机故障诊断的不足,利用多传感器信息融合技术可以提高故障诊断精度的特点,将多传感器信息融合技术引入发动机故障诊断,提出了基于多传感器信息融合的发动机全系统故障诊断策略。     

车遇积水巧过关

每年的5-9月是主汛期，暴雨或特大暴雨的出现频率都是非常高的，尤其是今年电视新闻里经常出现无数汽车泡在水里的镜头。我国的城市防洪排水能力还不是很强，尤其在中小城市。公路排水目前还是个难题。每逢降水过大或过于集中，道路就会出现积水。而县、乡、村级公路，更谈不上什么排水能力。所以作为一名驾驶员，在汛期里如何对付路面积水。的确是个很实际的问题，这里不妨谈谈雨天行车涉水的一些技巧。     

沥青路面工厂热拌再生之台湾经验

本文说明沥表路面再生工法的发展,并详述工厂热拌再生工法,台湾地区自1998年开始推动沥青路面的工厂热拌再生,虽只有5年,但在有关部门采用强制的措施后,经认证合格的热拌再生厂已达69家,占拌合厂总数的40%,损坏的沥青路面经刨除后运回工厂,于工厂再生后再铺回路面的程序,已成为标准的路面养护方式之一.