西门子信号系统的列车自动调整功能简介

从应用角度介绍西门子ATS系统中的列车自动调整(ATR)功能,包括在不同运营场景下系统的使用。由于列车自动调整功能和时刻表有着密切的关系,因此介绍了西门子运行图编辑软件FALKO和与之相关的一些内容。     

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。     

一种基于无线传感器网络的安全优先门限敏感分簇路由协议

为构建基于无线传感器网络的铁路防灾安全监控系统,在门限敏感的节能型网络协议(TEEN)基础上,提出1种安全优先门限敏感分簇路由协议(SPTC).确定SPTC的网络架构,基于能量计算公式设计簇头分布算法及簇头和副簇头选举算法,以及路由建立步骤和数据采集流程.在协议中定义副簇头,保证数据路由的可靠性及数据自身传输的安全,提高协议的安全性;在汇聚节点(SN)附近区域布置更小规模的簇,在兼顾剩余能量与节点距离的准则下选择最佳的簇头节点,以提高协议的节能性.采用OMNeT++网络仿真工具对SPTC进行了建模仿真.仿真结果表明:当网络工作了10 000 s时,低能量节点数量比低功耗自适应聚类层次协议(LEACH)减少了60％;当灾害数据采集概率为0.5％时,基于SPTC协议的网络检测周期是基于LEACH的1.7倍.     

铁路综合视频监控存储系统技术探讨

铁路视频监控系统逐步在向数字化、网络化、智能化的方向发展,视频数据存储作为视频监控系统的组成部分,扮演着越来越重要的角色。构建优化的存储架构,采用先进的存储技术,有助于各类视频监控应用的统一接入和整合,实现网络视频信息资源的互通,从而提高运营管理效率及事故反应速度。     

简析地铁施工现场安全监控系统

地铁施工现场安全监控系统可以实现对施工现场的远程监控及管理,越来越广泛地应用在地铁施工中。以北京地铁15号线一期工程西段施工现场安全监控系统为例,介绍了地铁施工现场安全监控系统的建设原则、系统功能、结构及在建设中应注意的问题。     

巩义隧道下穿310国道施工技术

详细介绍郑西铁路客运专线巩义隧道下穿310国道的双层管棚超前支护施工方案、施工工艺和施工过程中的量测监控技术,为今后隧道下穿施工中确保路面"零沉降"积累了一定经验。     

面向“工程认证”的《汽车构造》教学设计

工程教育专业认证(简称"工程认证")是我国"五位一体"高教评估体系的重要组成部分,是新形势下促进我国高等工科教育发展、提升高等院校工科人才培养质量的重要方法和途径。本文立足重庆理工大学车辆工程专业工程认证建设实际,以专业核心必修课程《汽车构造》为对象,结合工程认证标准与成果导向(Outcome-based Education,简称OBE)理念,对其进行面向"工程认证"的教学设计,包括教学目标设计、教学内容及方式设计、教学评价设计及课程学习建议,为我校乃至其他高校车辆工程专业工程认证建设提供有益借鉴。     

基于多维度耦合的动力电池安全大数据监控

近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。     

便携式地质雷达路基检测推车动力学仿真分析

地质雷达检测推车有助于高效、便捷地开展城市道路路基病害详查工作,而推车的动力学分析是实现推车机械结构优化和改善性能的基础。对GR便携式地质雷达检测推车开展Adams下的动力学仿真分析,依次分析推车在正常检测"人"字状态和快速前行"一"字状态下天线连接轴、车轮滚动轴关键节点的受力情况。分析结果表明:小推车在平坦路面上的滚轮节点受力大于天线节点;但与路面凸台等发生触碰时,以60～100N的仿真推力作用,两节点受力最大呈20～30倍激增,天线节点受力大于滚轮节点;另外快速前进时天线壳体承载较大冲击力作用。分析结果为GR地质雷达优化设计,尤其是推车关键连接轴和天线壳体的优化设计提供了依据。     

基于经验模态分解的舰船运动姿态预测模型研究

运动姿态准确性预测对提高舰船水上作业安全性具有重要的现实意义,为此,基于经验模态分解算法,构建一种新的舰船运动姿态预测模型。该模型首先利用EMD分解舰船运动时间序列,然后采用游程判别法来判定IMF和r_n (t)的波动程度,划分高频、中频和低频3个分量,最后利用基于支持向量机算法构建的预测模型预测舰船运动姿态。实验结果表明:与卡尔曼滤波法、谱估计法、艏前波法3种运动姿态预测方法得到的结果相比,本模型的纵摇角预测误差更小,精度更高。