车体材质对城轨车辆运行阻力的影响

介绍了铝合金、不锈钢和耐候钢等三种车体材质对车体质量及城轨车辆运行阻力的影响。     

铁路行车事故分析中的语音压缩方法

在铁路运输中，安全行车是第一位的。一旦出现行事事故，对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息，但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术，则理论和实现都很复杂，并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行，还有提高信噪比的功能。     

BITBUS结构及其在电气化复线渡线开关监控系统中的应用

本文提出在电气化铁路远动系统中采用高性能，低价格，灵活易用的通讯网络ＢＩＴＢＵＳ构成分层的分布式网络系统，用网络结构代替常规的双机加切换器的结构。既简化了系统结构了又成功地解决了系统资源的共与分配，并为系统以后可能的扩展与联网打下了基础。运用软件工程学的有关技术和方法开发系统软件，使系统结构清晰，易于维护和扩充，本文针对电气化复线渡线开关监控系统的特点，给出了该系统采用的软，硬件方案及其实现过程。     

WTB初运行的模拟研究

鉴于初运行所具有的特性及其在列车通信网络中的重要作用,基于初运行原理,提出初运行流程图,并将其分为命名主设备、寻找未命名节点、命名结束和构形分配四个阶段,深入分析了整个初运行过程。以此为基础,利用Java语言,编制出包括加载图片、按钮、线程管理、绘图和初运行五大模块的初运行过程模拟程序,使之能够对初运行的全过程进行步进式地显示,最后给出了软件模拟的部分结果。实现软件模拟初运行过程。     

提高铁路站场环形配电网络安全性的措施

鉴于目前铁路站场广为采用的环形配电网络存在着安全隐患,本文结合运营实践情况对此提出了一些改进措施。     

薄壁箱梁剪滞剪切效应自振特性分析

在推导考虑剪力滞、剪切变形双重效应的单元刚度矩阵与等效结点荷载矩阵的基础上[1],进一步推导出考虑双重效应的单元质量矩阵,从而形成完整的薄壁箱梁考虑双重效应的矩阵分析体系,可方便地纳入矩阵位移法程序系统,为常见的薄壁连续梁等复杂结构的剪力滞效应分析提供一种计算手段。利用自编程序ZLBOX对薄壁箱型简支梁和悬臂梁考虑剪力滞、剪切变形双重效应时的自振特性进行了分析,所得结果与ANSYS实体单元计算结果符合良好。计算结果表明,剪力滞、剪切变形双重效应使薄壁箱梁的自振频率降低,剪力滞效应占双重效应的85%以上,双重效应对高阶频率的影响比低阶频率的影响大。     

城市轨道交通智能综合监控系统设计

研究目的：城市轨道交通监控系统是运营阶段管理工作的核心，其监控范围的广度和深度直接影响轨道交通运营质量。目前国内的监控系统，关键设备和技术大都从国外全盘引进，很不经济，也造成了隐患。实现监控系统国产化势在必行。 研究方法：本文在分析国内外城市轨道交通运营安全现状的基础上，提出了利用通信、计算机控制技术和人工智能技术，建立城市轨道智能运输系统的基本构想，并进一步提出城市轨道交通智能综合监控系统的设计框架。分析该综合监控系统的内涵、逻辑框架、结构信息流、物理框架和接口技术。 研究结果：跟现有的监控系统相比，智能综合监控系统具有监测范围广、分工明确、实现集中化管理、一体化协调运作和智能化管理的特点，充分体现了以人为本的理念。 研究结论：对于今后国内的城市轨道交通监控系统的建设具有科学的指导意义。     

网络数据融合技术在MITS中的应用研究

探讨了基于传感器网络的数据融合技术在海事智能交通系统(MITS)中的应用问题,为该领域的进一步研究提供一些有价值的思路和见解。基于目前研究遇到的困境,提出将MITS抽象成一个无线传感器网络(WSN),从而可在WSN环境下引入数据融合技术来研究海事智能交通系统中的各种信息处理问题,如船舶的定位与导航以及避碰等;紧接着,总结了现有定位、导航、避碰和船舶安全管理技术研究的现状并分析了存在的主要问题;针对基于GPS的MITS存在的种种弊端,结合各国卫星定位导航系统的建设现状,提出利用MITS内其它元素的信息和多源信息融合技术来实现船舶的相对定位和导航这一新思路;最后,从网络数据融合技术角度出发,具体指出了MITS网络融合系统构建时所必须考虑的一些基本问题,并给出该融合系统的一般性框架。     

基于IP网络的分布式铁路信息系统技术研究

提出了基于IP网络的铁路网络信息系统构架和关键部分技术解决方案。该系统基于分布式的构架模式，可以提供较高的系统可靠性。嵌入式计算机分布于各个车站，用于管理车站的系统设备（显示器、广播设备等）。     

Estimation of origin‐destination matrices for a multimodal public transit network

This paper presents a procedure for the estimation of origin‐destination (O‐D) matrices for a multimodal public transit network. The system consists of a number of favored public transit modes that are obtained from a modal split process in a traditional four‐step transportation model. The demand of each favored mode is assigned to the multimodal network, which is comprised of a set of connected links of different public transit modes. An entropy maximization procedure is proposed to simultaneously estimate the O‐D demand matrices of all favored modes, which are consistent with target data sets such as the boarding counts and line segment flows that are observed directly in the network. A case study of the Hong Kong multimodal transit network is used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.