基于运营性能的高速铁路大跨度桥梁健康管理探讨

面向我国高速铁路大跨度桥梁结构特点和管养现状,研究提出基于运营性能的高速铁路大跨桥梁健康管理总体思路。通过高速轨检车轨道几何周期巡检结果和有砟道床捣固指数,建立基于灰度理论的捣固指数预测模型,为桥区有砟轨道线路养修提供依据。基于健康监测数据,分别引入ARMA模型、神经网络法及三分之一倍频程谱方法对桥梁结构整体状态实时预警。提出梁端伸缩装置和大吨位支座桥梁关键部位专项监测技术,构建了基于钢轨横向偏移量和伸缩装置疲劳应力变幅的梁端伸缩装置评定方法,以及基于累积位移的支座耐久性预测与评估方法。研发了基于BIM的大跨度桥梁故障预测与健康管理系统,提出了桥梁状态分层分级评估方法,融合多源数据进行历史趋势分析、故障诊断与预测,为实现高速铁路大跨度桥梁健康管理奠定了基础。     

长沙市轨道交通2号线列车能耗分析

以长沙市轨道交通2号为例,分析了列车空载工况和载客工况下的能耗情况,结果表明根据列车能耗系统的实时统计数据核实列车能耗的方式是可靠的。在此基础上,计算分析了列车运行过程中乘客总体重的能耗,与列车自重能耗相比,列车自重能耗在列车总能耗中占很大的比重,因此:合理地降低车辆自重将成为今后车辆设计的重要课题,根据线路客流量特点制定大小交路时刻表将成为城市轨道交通运营公司降低运营成本的研究方向。     

手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数影响研究

为探究手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数的影响，基于模拟驾驶器和SmartEye 眼动仪设计模拟驾驶实验，采集驾驶人正常驾驶、拨打电话、收发信息等5种操作下视觉特征数据，应用拉依达准则和联合频数分布直方图进行数据归约.针对不同操作下视觉参数，应用箱形图和Kruskal-Wallis显著性检验，验证视觉参数评价指标的有效性.结果表明：随手机操作类型的不同，驾驶人水平和垂直视角标准差、视线离开道路时间百分比、扫视平均速度和眨眼持续时间呈显著性变化，可作为视觉参数影响的评价指标；观看视频和刷朋友圈操作对驾驶人视觉影响程度明显高于拨打电话和收发短信操作.     

可变编组动车组运维一体化帕累托前沿分析

动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程，占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配，在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能，充分考虑组合动车组类型一致性，动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件，动车组进行一二级修的里程和时间标准等，以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标，构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解，将目标值进行帕累托前沿分析，发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程，同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化，反应了相关运行参数对结论的影响.     

基于全数检验与定时截尾试验的地铁列车整车可靠性验收方法

提出地铁列车可靠性验收的基本条件,分别介绍了基于定时截尾试验、序贯截尾试验和全数检验的3种经典的可靠性验收方法;提出基于全数检验和定时截尾试验的地铁列车整车可靠性验收方法,设计了可靠性验收的流程;以某一具体项目为例,对该可靠性验收方法进行了验证。结果证明:基于全数检验与定时截尾试验的地铁列车整车可靠性验收方法是有效的,可以节省试验时间。     

地铁列车远程数据管理系统设计与应用

从指导地铁列车高效运营和快速检修的客户需求出发,提出了地铁列车远程数据管理系统的组网结构和系统组成方案,通过分析地面采集存储软件和Web端管理软件的技术路线、软件模块流程和远程列车状态界面设计,实现了实时/非实时运行和故障数据的远程采集、解析、存储和显示功能。该系统设计在厦门地铁1号线车辆中已测试验证,目前应用稳定,达到了远程技术支持车辆运行、指导应急故障处理和维修快捷方便的目的。     

某地铁列车无人自动折返卡顿故障分析及解决方案

针对某城市地铁车辆在试运行期间频繁发生的列车无人自动折返时的卡顿故障进行了分析研究。简要介绍了列车无人自动折返功能,并从列车网络系统、牵引系统和车辆电路3个角度深入分析故障原因,提出了解决方案。按此方案整改后故障得以完全消除。     

中低速磁浮列车救援支撑装置的优化及冲洗回路参数设定

介绍了中低速磁浮列车救援支撑装置的组成及其工作原理,以及增压缸的工作过程。分析了救援支撑装置的常见问题。阐述了救援支撑装置的气液回路优化措施和控制方式优化措施,并基于长沙长沙磁浮快线的实际情况,通过计算得到冲洗回路工艺参数设定参考值,提高了救援支撑装置的可靠性及可操作维护性。     

复杂水域船舶进出港全过程仿真建模方法

本文对比分析了国内外应用各种建模方法在船舶通航研究中的优缺点,提出了一种基于多智能体信息交互的港口运营系统仿真建模方法,旨在拟实反映复杂水域船舶进出港的全过程。结合多智能体系统仿真理论、离散事件仿真理论与多元数据统计分析方法,实现了对复杂水域船舶进出港全年全过程的精细化仿真,并系统总结了可通过建模解决的关键研究问题。     

Simulation-based severe weather-induced container terminal economic loss estimation

Container terminals play a critical role in maritime supply chains. However, they show vulnerabilities to severe weather events due to the sea–land interface locations. Previous severe weather risk analysis focused more on larger assessment units, such as regions and cities. Limited studies assessed severe weather risks on a smaller scale of seaports. This paper aims to propose a severe weather-induced container terminal loss estimation framework. Based on a container terminal operation simulation model, monthly average loss and single event-induced loss are obtained by using historical hazard records and terminal operation records as model inputs. By studying the Port of Shenzhen as the case study, we find that the fog events in March lead to the longest monthly port downtime and the highest monthly severe weather-induced economic losses in the studied port. The monthly average loss is estimated to be 30 million USD, accounting for 20% of the intact income. The worst-case scenario is found to be a red-signal typhoon attack which results in nearly 20% decrease in the month’s income. The results provide useful references for various container terminal stakeholders in severe weather risk management.