自动化车辆段内的车辆段信号系统与试车线信号系统整合方案研究

目前国内城市轨道交通的自动化车辆段中车辆段信号系统和试车线信号系统大多采用不同的联锁系统,导致出现试车线设备与车辆段联锁设备的接口设计方案多、外部接口电路复杂等问题。为此,提出了一种整合车辆段信号系统和试车线信号系统的改进方案:在既有自动化车辆段联锁以及ATP(列车自动防护)、ATO(列车自动运行)系统功能的基础上,扩大其控制范围,扩展试车线功能,完全将试车线纳入自动化车辆段控制范畴。该改进方案在自动化车辆段ATC(列车自动控制)系统的基础上增加了试车线特有的功能,并增加了部分特殊模拟条件,使得车辆段ATC系统与试车线ATC系统得以有效整合,满足车辆段和试车线的功能要求。该方案可减少信号系统及其附属工程的投资,并可减少运营管理接口,减少设备维修工作量。     

施工参数对盾构穿越软土地层变形控制的影响分析

以盾构穿越昆明市轨道交通5号线金海新区站—福保站区间软土地层为背景,通过建立三维数值计算模型,研究施工参数对盾构穿越软土地层变形控制的影响。研究结果表明:双线盾构隧道施工,在相同施工工艺情况下,地层变形不完全对称;先掘进隧道由于开挖卸载作用,对地层原始应力产生影响,最终会产生略大于后掘进隧道的变形;盾构在软土地层中掘进,土仓压力宜略大于土体掌子面压力,即采用盈压模式掘进;盾构施工过程中,宜采用早凝浆液,同时宜使用稠浆,避免后期浆液凝固失水收缩产生地层损失,或采取其他措施达到及时填充盾尾空隙且无后期收缩作用的效果。     

基于专利数据的城市轨道交通技术发展现状与趋势分析

城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分,基于专利数据的城市轨道交通技术分析旨在发现城市轨道交通技术的发展现状与趋势,为城市轨道交通行业发展提供导向参考,为该领域研究人员提供情报支撑。基于世界知识产权组织的国内专利数据,综合利用专利计量、文本挖掘、关键词共现网络、专利地图方法,对国内城市轨道交通专利进行分析,结果表明国内城市轨道交通正处于稳中有升的成长期。     

城市轨道交通车辆轮轨系统噪声辐射分析

采用轮轨噪声预测软件(TWINS模型),研究了某城市轨道交通车辆轮轨系统的振动与声辐射特性,分析了引起系统振动和声辐射的主要原因。研究结果表明:R模态为轴向模态,会导致车轮沿轴向的大幅振动;车轮和钢轨的辐射声功率随着速度的增加而增加,钢轨辐射声功率显著大于车轮的声辐射功率;隧道状态下的声学相应显著大于自由场状态下声学相应,底架区域自由场和隧道状态下的声学相应差异不大。     

基于线路层次的城市轨道交通网络末班车衔接优化研究

在城市轨道交通网络化运营和"一票制换乘"的背景下,制定合理的网络末班车衔接方案,满足末班车时段乘客出行需求,是当前城市轨道交通运营管理面临的重要问题。以在网络换乘站成功搭乘末班车的乘客数量最大化为目标,建立了网络末班车衔接优化模型,并设计了线路分层递进衔接优化算法求解该模型。以广州城市轨道交通网络为例,采用所提出的模型和算法进行了末班车衔接优化方案的计算。     

屏蔽门制式地铁车站环控系统过渡季运行策略研究

从地铁车站的舒适性和节能角度出发,对其环境控制系统存在普遍争议的过渡季运行模式展开讨论。首先基于能耗最低原则选出全新风空调模式和单排通风模式两种可能的运行模式;再运用理论推导给出两种模式的切换温度条件,并总结出切换温度的计算方法。根据此计算公式,对于包括室内负荷、制冷系统性能系数、风机效率、风道阻力、送风温差等主要影响因素进行分析。利用此计算公式,给出不同室内负荷、制冷系统性能系数和风机效率的切换温度线算图,此计算方法和线算图可用于实际工程的运行模式分析,从而能够实现地铁车站环境控制系统过渡季运行的规范化和节能化。     

现代化都市圈轨道交通规划思考与广州探索

建设现代化都市圈是实现城市群高质量发展、实践新型城镇化的重要途径。都市圈轨道交通已成为实现都市圈时空高效组织和交通一体化的必要条件。目前,中国以超大城市为中心、1 h通勤圈为基本范围的都市圈已初具雏形,尤其以广州为中心的都市圈已发展相对成熟。基于都市圈内涵辨析,总结国外都市圈及轨道交通发展的相关经验,分析目前国内都市圈跨城通勤出行及轨道交通特征,回顾广州在都市圈轨道交通规划方面3个阶段的探索历程,总结经验并重点提出需要注意的4个方面,为建设现代化都市圈和有条件地区编制都市圈轨道交通规划提供经验参考。     

面向感知的城市轨道交通空间研究

随着人们生活水平的日益提升,对城市轨道交通空间品质的追求也愈发强烈。以感知为切入点,梳理出现状问题,从视觉、听觉、触觉、嗅觉、方位感知5个方面对城市轨道交通空间进行分析,综合研究感知内容与范围、感知影响因素,并总结出乘客对于城市轨道交通空间的感知偏好。研究成果可为中国未来城市轨道交通空间的规划、设计、运营提供新的思路。     

基于主元分析-概率神经网络的车辆受电弓故障诊断

在城市轨道交通车辆受电弓日常检修过程中,大量检修及故障数据未得到合理利用。针对计划检修已不能满足目前受电弓检修要求的问题,提出了一种基于主元分析和概率神经网络结合的故障诊断方法。该方法运用主元分析法对受电弓日常检修中的初始特征参数进行降维,将降维后特征参数输入到概率神经网络模型中进行故障诊断,判定受电弓故障模式。仿真结果表明,该诊断方法耗时短、正确性高。     

融合RCM、PHM和数据挖掘的城市轨道交通车辆维护决策技术研究

提出了一种用于轨道交通车辆系统维修决策的RCM(以可靠性为中心的维修)可靠性评估的新方法。针对轨道交通车辆系统故障机理复杂,影响因素冗多,提出基于RCM、PHM(故障预测与健康管理)和数据挖掘算法相融合的方法来构建系统的维护决策模型。与传统方法的区别在于,该方法能够更精准地定义维护模型,并获得系统的最优维护间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的可靠性计算。该方法可有效降低传统RCM的维护不足现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值。