纵向冲动对弹性城轨车辆运行舒适度影响研究

以某地铁B型车为研究对象,基于SIMPACK软件建立由弹性车体结构耦合的刚柔耦合列车动力学模型。对比不同运行工况下的仿真计算结果,探究由于坡道线路和牵引制动而产生的纵向冲动对弹性城轨车辆运行舒适度的影响。结果表明：在牵引力、制动力或坡道附加阻力的影响下产生的纵向冲动使得弹性城轨车辆的舒适度值增大52.87%～163.69%。同时,纵向冲动对车体底架上前、后测点舒适度影响的增大以及牵引制动时弹性车体底架中间测点舒适度值出现的负增长,说明了在评价运行舒适度时考虑车体自身结构弹性的必要性。     

基于云平台的中低速磁浮票务系统

票务系统是保证中低速磁浮线路正常运营的关键。传统城市轨道交通的票务系统通常采用五层结构,具有结构复杂,建设成本高等特点。针对中低速磁浮线网规模小的特点,提出一种基于云平台的中低速磁浮票务系统架构,将票务系统架构精简为3层结构。然后,基于微服务化思想对票务系统进行架构设计,并对各模块的功能进行详细设计,提高系统的可扩展性和可维护性。最后,以用户权限管理功能为例详细阐述微服务架构中主要模块的作用。     

基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造

为了从不完备信息系统中挖掘分类知识,提出了一种基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造算法(DTCCRSCR).其核心思想是,利用云变换离散化连续型数据,选择特性关系下加权平均粗糙度最小的属性作为当前的分裂节点.实验表明,由DTCCRSCR构造的决策树不仅结构简单,分类准确率较高,而且分类规则也容易理解.     

基于GRU循环神经网络的云数据中心应用故障预测方法

云数据中心的分布式应用故障具有复杂性、随机性等特点,导致应用的运行与维护(简称:运维)管理任务难度大、效率低.为此,提出一种云数据中心应用故障预测方法,构建基于门控循环单元(GRU,Gated Recurrent Unit)循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的云数据中心应用故障预测...     

基于云模型的自学习进化算法

结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法．最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题．     

智慧城轨背景下城市轨道交通运营专业人才培养改革研究

随着新一代信息技术与城市轨道交通深度融合,建设智慧城轨成为行业新的战略发展目标,因此对职业院校运营专业的人才培养也提出了新的要求.本文结合智慧城轨背景下城市轨道交通运营专业岗位职责变化,导致学校培养的人才与企业需求的人才之间存在胜任力差距,通过重新定位专业人才培养目标,重新构建职业能力本位的课程体系,深化三教改革,深入...     

纯电动洗扫车电气控制系统及云平台应用

随着蓝天保卫战的打响,纯电动环卫车辆需求逐步增加.介绍了一种纯电动洗扫车电气控制系统,采用CAN总线分布式控制技术,模块化设计,实现了纯电动洗扫车上装与底盘之间的上下高压控制及上装作业模式控制,同时利用物联网技术,实现了环卫车辆云端监控与管理.     

城轨B型车辆转向架方案设计

阐述了城市轨道车辆转向架设计的基本要求;介绍了城轨B型车转向架的技术设计方案,并对城轨车辆转向架的强度、动力学计算提出了具体要求.     

四电BIM信息集成管理平台构建研究

针对四电工程信息管理过程中工程算量大、数据共享困难、资源复用率低等问题,提出基于BIM技术的四电信息集成管理平台。平台以四电工程图纸信息为基础,借助Revit软件创建工程中的构件族库,生成BIM模型云构件库和云模型库。将模型信息和工程资料相结合,实现施工信息多源协同建模;最后在BIM标准规范体系支撑下,采用EA架构理论,构建四电专业各项目可以多方参与、多阶段协同的信息管理平台。平台已在北京地铁信号项目等工程中上线应用,预期效果实现良好。     

一种车路协同封闭场地测试系统设计方法

智能网联汽车搭载了先进的环境感知系统及智能逻辑算法功能,具备环境感知及智能决策功能。但对于道路盲区的预测及控制,是单车智能无法跨越的壁垒。目前,路侧感知及车联网技术已成为未来发展无人驾驶汽车、道路通行安全及效率提升的公认技术路线之一。文章通过标准梳理及走访调研国内车联网测试场、示范区,以测试场景为依托,提出道路技术参数设计方法及最小通信距离设计方法,结合设备设施布置要求,提出一种封闭测试场车路协同系统设计方法,满足智能网联汽车车路协同全场景封闭场地闭环测试及验证。