弱围岩下盾构隧道单液浆试验及 适用性研究

从地下水资源和地表植被保护、隧道结构耐久性的角度出发,单液浆更符合生态环境保护理念。为克服 浆液前期强度无法估算、硬化时间不可控,容易堵塞注浆管路等缺点,以能适用低塑性黏土和级配不良砂土地层 的单液浆为研究对象,进行水平塌落度、侧限排水固结、泌水性、硬化时间及无侧限抗压强度等试验。研究结果 表明：浆液与注浆管路之间的摩擦力、浆液自身的黏滞阻力等引起的注浆压力损失实测值为 0.016 MPa,相对于 注浆压力可忽略不计;单液浆性能发展时间的准确把握是可以完美契合盾构高效掘进对时间的要求;浆液的强度 随着固结压力的增加而增加;基于试验数据的地表沉降预测值和监测值的相互比较,验证了将固结排水试验中浆 液在一定压力下可承受部分强度的理论引申到盾构施工过程中具有合理性。     

基于5G技术的铁路基础设施动态检测数据实时汇聚方案研究

针对铁路基础设施动态检测数据人工汇聚时效性差、准确性低等问题,设计了基于5G移动通信(简称:5G)技术的铁路基础设施动态检测数据实时汇聚方案总体架构,阐述了方案的关键技术,并介绍了5G技术在铁路基础设施检测业务中的应用效果,为解决检测数据汇聚过程中的时效性、规范性、安全性等相关问题提供了思路.     

铁路数据中心智能运维管理系统初步研究

当前,云计算逐渐成为铁路信息系统的主流技术架构,铁路数据中心云化进程不断加快,同时正朝着多地多中心方向发展,其运行与维护（简称：运维）环境异构特征愈发突出,运维业务需求日趋复杂化。为有效应对铁路数据中心运维面临的压力和挑战,提升运维业务的自动化、智能化水平,提出铁路数据中心智能运维管理系统方案,重点对运维数据采集、运维监控指标体系及运维数据存储展开研究,为铁路数据中心智能运维管理系统的开发奠定了基础。     

基于数据拟合的铁路车站旅客最高聚集人数计算研究

铁路车站旅客最高聚集人数是设计铁路客运站站房规模的主要依据之一。文章以成都东站为例,通过提取售/取票设备数据,统计旅客提前到站时间,采用对数正态、复合负指数、威布尔3种分布形式对旅客到站规律进行拟合分析,构建铁路车站最高聚集人数检算模型。试验结果表明,对数正态分布对铁路旅客提前到站规律拟合效果优于其他2种分布,基于最优拟合分布的计算结果更为精确,有利于精准掌握车站最高聚集人数。     

铁路单位采购业务相关数据安全治理探讨

铁路企事业单位（简称：铁路单位）与采购业务相关的数据具有体量大、类型杂、价值高等特点,亟需针对此类数据开展安全治理。文章阐述了采购业务相关数据安全治理的必要性,并针对组织建设、现状摸底、数据分类分级、风险评估、体系建设、员工培训6个方面展开深入探讨,为铁路单位提升采购业务保密工作的能力和效率、杜绝信息泄密事件提供参考。     

动车组故障预测与健康管理(PHM)体系架构研究思考

从我国动车组故障预测与健康管理(PHM)技术现状出发,利用需求、功能、逻辑和物理架构(RFLP)的概念指导PHM架构设计,从不同层级、业务的需求分解,到PHM系统对动车组各业务场景的核心功能,再到各环节逻辑架构,最终形成考虑当前数据传输、信息化现状的物理架构,以便最终工程化实施落地,形成适用于我国动车组的PHM体系架构...     

刚性悬挂荷载技术条件研究

外荷载输入是影响刚性悬挂结构设计以及与其他专业配合的关键要素。为了明确刚性悬挂的外荷载情况,本文梳理了外荷载的作用位置、作用形式与产生原因,并根据不同的工况及直线曲线形式对荷载进行了分类,提出了各种工况下刚性悬挂的荷载形式与取值,为今后刚性悬挂的设计提供了荷载依据,同时也提高了接口配合的准确性。     

基于以太网的城轨列车网络系统设计

针对当前城轨列车中大数据量信息传输、智能诊断、旅客娱乐信息服务一体化的多服务高性能综合业务需求,文中设计了一种基于以太网总线的列车网络系统。通过阐述基于梯形拓扑的列车网络结构以及组网交换机中环协议和VLAN的配置方法,实现了网络系统、PIS系统、火警系统和维护网的多网融合列车网络设计,并进一步研究基于TRDP的通信接口在新一代智能化列车网络系统中的实际应用,验证了列车网络系统的数据传输和控制功能。     

轨道交通户外站台门与列车间隙背景灯带图像分割算法研究

轨道交通在发车前需要清空站台与列车间隙,否则异物入侵会对乘客与列车运行造成安全隐患,基于背景灯带的异物入侵检测需要对灯带在图像中进行图像分割、提取、识别。针对在户外站台场景下,复杂背景和日光等因素为背景灯带提取带来困难的问题,提出一种无监督的图像分割算法。首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将特征图输入到后续分类器中对所有像素进行类别输出。在训练过程中,使用的损失函数从三方面进行设计：考虑特征相似度和空间连续约束、基于深度支持向量描述以及基于几何与光度增强。算法能够实现单样本无监督对神经网络参数进行调优。通过对某城轨站台真实数据采集及实验结果表明,本文提出的方法在与训练样本不同光照条件、拍摄角度条件下,对背景灯带进行分割的F1分数为78.47%;在性能优于其他方法的同时,耗时最多能减少97.1%;算法为基于背景灯带的异物检测方案提供一种行之有效的图像分割方法,为后续的异物自动检测提供基础。     

关于车载自称重系统的方法研究

文章设计了三种车载自称重系统:基于大数据的车载自称重系统的车辆传感器采集车速、发动机扭矩、发动机转速等数据,软件通过算法将数据处理为车货总重动态信息,实现对货车的监管;另两种车载自称重系统将应变/压力传感器安装在车桥上,重量检测仪通过分析处理传递来的信号得到实时车货总重信息并显示在车载终端上,用户通过车联网后台管理系统...