地铁公益类信息设计的思维解构

我国地铁空间环境设计步入了一个应注重满足乘客深层次心理需求的时代,公益信息是传递城市精神文明导向的重要载体,是城市现代化程度的重要体现,而国内公益信息设计并未获得足够重视。以地铁空间环境中公益信息设计的创新思路和方法问题展开研究与探讨,提出根据地铁公益信息的特点运用解构思维的方法,从概念、受众、空间载体、表达方式4个方面分析地铁空间中影响公益信息传播的关键因素,并列举成功案例说明如何利用解构思维为设计人员提供正确的设计思路,并将创造性思维专注于确定的领域,从而使公益信息设计更符合地铁空间的传播特征,以获得更为理想的宣传效果和社会效应。     

城市轨道交通超级电容储能装置控制策略

以城市轨道交通地面式超级电容储能装置为背景,针对空载电压波动下的储能装置阈值选择问题进行探讨,首先分析城轨供电系统中空载电压波动对再生能量回收的影响:1)更改储能装置放电电压指令,可以改变储能装置和整流机组能量输出的功率比例;2)传统恒定阈值放电策略将放电指令与放电阈值固定,因此储能装置放电时不能做到对放电功率的控制;3)采用固定阈值放电策略时,空载电压值的变化会影响储能装置放电输出能量的大小。然后提出充放电阈值动态调整控制策略,实验结果表明,对于不同的空载电压,改进后的控制策略可以根据空载电压放电指令进行动态调整,使储能装置与整流机组的能量输出比例恒定,从而维持放电时放出的能量不随空载电压的波动而变化。     

城市轨道交通的旅行速度与列车拥挤度

从满足乘客出行需求的角度阐述城市轨道交通列车旅行速度、拥挤度两项指标的重要意义,并以当前我国典型的一线、二线城市轨道交通旅行速度、拥挤度的指标水平和提升过程为实例,分析这两项指标的计算方法、核心要素以及相互关系,从而提出新线开通运营前合理确定和开通运营后不断提升这两项核心指标的具体方法和措施:从优化司机站务人员站台作业标准流程、减少车辆开关门时间和同步延时时间、缩小列车区间运行时间余量等方面提高旅行速度;在开通初期可以通过增加上线列车数、中期可以通过提高旅行速度和折返效率的方法来降低列车拥挤度,而后期则需要研究采用大小交路套跑、上下行不对称运输、平行线路建设、新车增购等方式来从根本上降低列车拥挤度,不断提高乘客服务水平。     

富水含砂软土地层轨道交通盾构选型及施工效果

苏州轨道交通2号线盾构隧道主要穿越黏土、粉细砂土层,地下水位较高,选择合适的盾构机形式是实现洞通的关键。通过参考国外选型经验及国内盾构选型状况,根据2号线的工程地质和水文地质条件,结合其工程特点,按照"安全性、适应性、经济性、环保性"的原则,对加泥式土压平衡盾构和泥水平衡式盾构这两类型盾构进行比选,确定2号线区间隧道使用土压平衡盾构,最终成功穿越运营城际铁路风险较大的工程,未发生重大安全事故,并按计划顺利实现洞通节点目标,相关经验可供类似工程参考。     

基于贝叶斯网络的全自动运行系统弹性评估

结合列车全自动运行系统的弹性评估,提供一种基于贝叶斯网络模型的评估方法。根据列车故障前后的 性能变化曲线,总结系统弹性的 4 种能力,探究影响这些能力的相关因素,为影响因素的定量选取合适的评价指 标,作为贝叶斯网络的最底层节点。对指标制定打分表,获取专家的打分结果作为指标层的先验概率输入,同时 选择恰当的隶属度公式作为条件概率的计算方法,获得贝叶斯网络的条件概率表,建立列车全自动运行系统的贝 叶斯网络模型,定量评估系统弹性,同时对目标节点进行敏感度分析,提出提升弹性的改进建议。     

基于云-边-端架构的城市轨道 交通智能运维系统

在城市轨道交通网络化运营大背景下,设备智能运维需求愈加迫切。提出基于云-边-端架构的城市轨道交 通设备智能运维系统,采用云边协同技术,将云中心的部分功能下沉至边缘侧,充分发挥云计算技术与边缘计算 技术的各自优点,实现对终端数据的快速响应和有效利用。该系统集设备监测平台、设备健康管理平台、设备智 能分析平台、应急指挥平台、专家系统为一体,具备设备状态在线监测、设备健康度评估、故障智能诊断、故障 预测、智能分析、应急指挥调度等功能,可以降低设备故障率,提高设备运维效率,保障轨道交通线网的安全运 营,对提升设备智能运维水平具有参考意义。     

长沙磁浮工程轨道铺设施工关键技术

在磁浮轨道铺设前,首先进行施工测量系统、轨道的临时定位支撑、轨道的精确测量和精确调整等关键工序的工艺性试验,并设计了适合磁浮轨道施工的测量棱镜基座、轨道支撑架等一系列配套工装,最后研发了一整套磁浮轨道铺设技术。此项技术各项技术参数符合相关技术条件要求,其工装设备能够满足施工作业要求。     

基于非参数回归的城轨实时进出站客流预测

为准确预测城轨实时进出站客流,构建基于非参数回归的实时进出站客流预测模型。首先,对不同特征日分时进出站客流量进行对比分析,据此构建历史数据库;其次,通过计算历史分时数据的相关系数,并设置阈值对分时客流数据间的相关性进行判断,从而确定合适的非参数模型状态向量;再次,根据K近邻样本与预测目标的客流量差异性,设计基于权重加权的预测算法;最后利用广州市城轨客流数据对预测模型进行精度分析,对全网站点多天的预测结果显示:全天平均绝对百分比误差均在2%以下,分时平均绝对百分比误差均在14%以下,表明模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

城市轨道交通网络安全集中管控防护方案

通过分析城市轨道交通面临的主要网络安全风险,阐述当前各系统各自为政的网络安全解决方案的弊端, 从安全响应协同联动、安全设备集中运维、安全资源统一共享、安全人员整体部署和安全管理顶层规划等方面的 迫切需求出发,研究网络安全集中管控防护解决方案,实现跨系统的协同监控、防御、检测、响应、预测和分析 等功能,以形成完善的城市轨道交通网络安全防护体系,有效抵御各类安全威胁,从而适应未来数字化、智慧化 的动态多维安全环境。     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。