基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

4L80-E自动变速器电控系统的结构与特点

介绍了4L80-E自动变速器的总体结构,并详述其电控系统的结构与组成,分析了动力传动系统控制模块 (PCM)的控制原理与特点。     

Dynamic response of the train–track–bridge system subjected to derailment impacts

Derailments on bridges, although not frequent, when occurs due to a complex dynamic interaction of the train–track–bridge structural system, are very severe. Furthermore, the forced vibration induced by the post-derailment impacts can toss out the derailed wagons from the bridge deck with severe consequences to the traffic underneath and the safety of the occupants of the wagons. This paper presents a study of the train–track–bridge interaction during a heavy freight train crossing a concrete box girder bridge from a normal operation to a derailed state. A numerical model that considers the bridge vibration, train–track interaction and the train post-derailment behaviour is formulated based on a coupled finite-element – multi-body dynamics (FE-MBD) theory. The model is applied to predict the post-derailment behaviour of a freight train composed of one locomotive and several wagons, as well as the dynamic response of a straight single-span simply supported bridge containing ballast track subjected to derailment impacts. For this purpose, a typical derailment scenario of a heavy freight train passing over a severe track geometry defect is introduced. The dynamic derailment behaviour of the heavy freight train and the dynamic responses of the rail bridge are illustrated through numerical examples. The results exhibit the potential for tossing out of the derailed trains from the unstable increase in the yaw angle signature and a lower rate of increase of the bridge deck bending moment compared to the increase in the static axle load of the derailed wheelset.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速列车动态间隔优化的弹性调整策略

为保证列车运行安全性, 提高铁路线路运载效能, 针对移动闭塞系统, 研究了高速列车追踪运行的间隔弹性调整策略和操纵轨迹的动态优化问题; 以高速列车运行安全性、效率、能耗和乘客舒适度作为列车运行控制策略曲线的优化目标, 研究了列车的追踪运行过程; 采用差分进化算法求解了列车运行过程多目标优化模型, 设计了离线最优运行控制策略曲线; 提出了列车弹性追踪间隔模型, 分析了列车运行过程中追踪间隔的实时变化; 基于弹性间隔模型设计列车追踪运行控制策略动态调整机制, 采集列车实际运行数据, 实时监测相邻列车间的实际追踪间隔, 评估其是否符合安全性与效率约束条件, 并分析了评估结果; 依据工况调整原则在线调整追踪列车的运行状态与工况, 实时优化列车追踪间隔; 应用武广高速铁路赤壁北—长沙南区间的实际运行数据进行了仿真验证。仿真结果表明: 与真实区间运行数据相比, 采用离线最优运行控制策略曲线后, 运行能耗降低了6.86%;与固定追踪时间间隔模型相比, 采用基于弹性模型的控制策略动态调整机制有效提升了铁路整体运输效能, 将临界安全发车间隔从234 s缩短至161 s, 线路整体运行效率由6 434 s缩短至6 376 s, 与真实运行数据相比, 追踪列车的运行能耗降低了7.194%。     

客货共线无砟轨道钢轨支点压力时程特性分析方法

采用Tekscan压力测量系统现场测试了遂宁—重庆客货共线无砟轨道钢轨支点压力, 提出了高斯函数型钢轨支点压力时程表达式, 并通过现场实测数据对其进行验证; 根据钢轨支点压力时程表达式, 采用时序式加载法对轨道结构模型施加荷载, 并将其动力响应结果分别与车辆-轨道-路基垂向耦合振动模型的计算结果和现场实测结果进行对比。研究结果表明: 现场实测客货车对钢轨支点的最大压力分别为29.91和82.49 kN, 与中国铁道科学研究院测试结果的相对误差小于20%, 故Tekscan压力测量系统可精确测试钢轨支点压力; 高斯函数拟合所得客货车对钢轨支点压力的时程曲线与实测曲线的相关系数分别为0.962 7和0.966 7, 最大压力与现场实测值的相对差异分别为5.15%和0.46%, 最小压力与现场实测值的相对差异分别为7.23%和24.11%, 故采用高斯函数能较好地模拟客货车对钢轨支点压力的时程曲线, 且货车作用下钢轨支点压力时程的模拟精度略高于客车; 基于时序式加载法的荷载激励-轨道-路基模型计算结果与车辆-轨道-路基垂向耦合振动模型计算结果和现场测试结果相比, 轨道板最大位移相对差异分别为5.41%和2.70%, 底座板最大位移相对差异分别为2.86%和5.71%, 轨道板最大加速度相对差异分别为14.00%和23.20%, 底座板最大加速度相对差异分别为13.61%和8.73%。可见, 基于时序式加载法和高斯函数型钢轨支点压力时程表达式的荷载激励-轨道-路基模型可靠, 该方法无需建立车体模型, 既能保证计算效率, 又具有很高的精度。     

生命周期视角下货运通道能耗测度与节能潜力分析

货运能耗的系统测度和节能潜力分析,对制定有效的节能策略至关重要。本文从生命周期视角出发,构建货运能耗系统测度和节能潜力分析框架,量化供给侧和需求侧各因素对货运能耗的影响,从而识别关键因素。鉴于不同区域资源禀赋及货运供需特征差异,将该框架应用于义乌-宁波集装箱货运通道。结果表明：忽视生命周期和运输链次要活动,特别是前者,会显著低估货运能耗,导致各节能策略真实贡献评估有偏;综合能耗的公路运输直接能耗弹性为 0.67,远高于供给侧和需求侧其他能耗影响因素,是中短期货运节能的重中之重;现有条件下“公 转铁”策略单独实施的节能效果欠佳,建议中短期搭配直接能耗节能策略,而中长期宜搭配间接能耗节能策略。     

基于位移剩余的最优货物运输服务分析

基于需求主导原则,突出强调位移需求本身具有的独立价值,本文以位移价值与位移成本之差衡量货运需求主体的位移剩余。以位移剩余最大化为准则揭示货运需求主体选择运输服务方式的机理,并作为最优运输服务的标准。在位移价值测度方面,将货运需求按照时效性分为3类,基于需求主体的预期利益构建相应位移价值函数。在位移成本测度方面,通过对运输价格、运输时间、可靠性、便捷性及安全性等运输服务品质要素的量化,建立位移全过程的成本函数。联立位移价值与位移成本函数,以运输服务品质要素作为核心变量,构建基于位移剩余的最优运输服务分析模型。设置仿真算例,求取不同需求主体的位移剩余曲线,分析相对应的最优运输服务方式。结果显示：模型可基于异质性的位移需求有效分析最优运输服务,并可分析潜在运输需求转化为有效需求的条件,为企业及政府制定运输供给优化策略提供理论基础。     

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下,极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度,本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点,通过构建量化换乘差异的协同度指标,建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型,优化轨道交通网络线路间成功衔接次数,提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合整数非线性规划模型,本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解,并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明,所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异,利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态;优化后全网列车同步到达次数增加33.86%,乘客平均换乘等待时间减少22.75%;相较于PSO和BAS算法,本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率,为提升城市轨道交通服务质量提供理论参考。     

中国货运结构优化的碳减排效应测度

管理部门和学界高度重视货运结构优化问题,因为过高的公路货运量导致货运碳排放居高不下,不利于早日实现“碳达峰、碳中和”目标。除货运结构外,货运碳排放受诸多因素影响,但研究者大多仅关注部分重点因素影响,对于货运结构优化的碳减排效应缺乏准确理解。为解决上述问题,本文利用“自上而下”法测算1999—2019年中国货运碳排放量,并构建综合考虑社会经济变量(如人均GDP)与货运特征变量(如货运分担率)的偏最小二乘回归模型,通过调整不同货运方式使用费用,模拟2030年不同政策刺激情景下货运结构优化的碳减排效应。结果表明：1999—2019年,社会经济变量对货运碳排放增长的年均贡献度为73%,显著高于货运特征变量;公路、铁路和水路货运分担率变化对货运碳排放增长的年均贡献度分别为1.81%、-0.01%和-0.26%;2030年公路货运量全部转为铁路或水路货运量的极端情景,难以实现单位GDP货运碳排放较2005年下降65%的标准;增加高碳货运方式使用费用的碳减排效应比降低低碳货运方式使用费用更显著。