公路隧道机电设施状态检测及评估技术分析

"7918"国家高速公路网规划和"十四五"规划发布以来,随着我国公路网逐渐覆盖偏远山区及远水地带,隧道建设进入高速发展阶段。为保障隧道持续安全稳定的运作,交通运输部出台了一系列隧道质量提升指导性文件,但大多数强调的是隧道结构带来的安全隐患,未对隧道各机电系统功能性、使用性、稳定性进行整体评估。根据公路隧道机电系统各设施的运行特点及关键参数,建立了完备的隧道评估体系。按照评估体系确定指标权重,并且通过设备成新率、稳定度、合格率各评估指标所占权重及状态评估计算,提出一种完备的隧道机电设施评估体系,有效地提高隧道的建设运营管理水平,同时对提高我国隧道养护管理高效化、规范化、智能化起到重要的作用。     

高速公路长大纵坡路段交通安全风险评估与分析

高速公路长大纵坡路段是各类交通事故的高发区，为进一步加强高速公路长大纵坡路段的安全行驶风险控制水平，以高速公路长大纵坡路段安全行驶风险为研究对象，借助层次分析理论，对识别出的风险按照权重大小排序，明确了不同类型风险的具体影响程度；并根据权重排序结果，提出针对性的风险精准控制措施。     

基于重要度贡献矩阵的城市轨道交通网络关键节点识别

关键节点识别对城市轨道交通系统可靠性的提高具有重要作用。针对当前节点关键节点识别方法无法对网络中节点综合属性进行评价的不足，本文综合考虑基于传输效率的重要度贡献矩阵以及节点的介数和度构成的节点综合特征指标，构建节点重要度评价矩阵，提出了城市轨道交通网络关键节点识别方法。以成都轨道交通为例构建拓扑网络并进行关键节点识别，对识别出的30个关键节点的重要度评价结果进行分析，本文方法克服了单一指标无法判断节点重要度的缺点，并与既有方法做连锁故障仿真对比，结果表明本文方法下的网络效率下降得更快，验证了方法的有效性。     

动车组健康管理与运维决策研究

随着客流量逐年增长，以快速、便捷且舒适著称的动车组成为旅客出行的首选，高密度的开行量以及修程修制改革对动车组的安全、稳定运行带来极其严峻的挑战。如何保障动车组运维决策并实现动车组健康管理成为当前关注和研究的重点。文章从大数据应用角度出发，对动车组数据进行了融合并开展了多维可视化分析，制定了动车组健康评价指数，采用线性回归法深入研究了动车组历史数据，预测了配件寿命趋势，从而实现了动车组“精准预防修”的健康管理模式。通过层次分析法和变异系数法可以获得各项评价指数的权重，直观评价动车组健康状态，指导动车组“一车一方案”的运维决策。     

城市复杂环境地下互通立交工程数字化应用

桥梁选型是一项包含多影响因素的系统性决策过程,为了提高桥型选择的客观性和合理性,建立了一种以全寿命周期适应性作为评价指标的桥梁选型模型,该模型以适应性评估作为目标层,以安全、适用、经济、耐久、美观、环保作为准则层。在此基础上,引入了一种主客观相结合的方法确定评价指标权重,最后对典型建设条件下几种常见中小跨径桥梁进行了适用性评估,验证了选型方法的可行性。     

滇东南至桂西南铁路通道规划方案研究

铁路规划是铁路建设项目实施的前提和基础，其方案将影响项目财务效益、区域路网分工，乃至沿线国土资源开发和区域经济社会发展。为合理布局滇东南、桂西南地区铁路通道，结合中长期铁路网规划，提出南昆铁路扩能、新建蒙自—文山—百色、新建蒙自—文山—靖西、新建蒙自—文山—防城港一次性实施和分段实施共5个备选方案。基于区域运输需求预测，对不同路网条件的通道运量进行动态分配，得到各规划方案的客货运量。考虑与项目可研、初步设计等阶段相比，规划研究阶段使用的定量指标普遍较少，且数据多为估算值，精度偏低，结合规划阶段基础信息的可获取性，构建了由工程投资、建设工期、财务内部收益率、路网能力利用均衡性、运输时效、路网分工以及国土覆盖共7个指标的方案评价体系。为提高决策的科学性，减少人为主观因素影响，采用三角模糊数对专家给出的指标权重以及各方案的定性指标进行转化，并运用TOPSIS法，测算各方案的相对贴近度，对规划方案进行排序选优。计算结果显示，新建蒙自经文山至靖西方案得分最高，应作为滇东南至桂西南地区的铁路通道。     

基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制方法研究

针对城市轨道交通智能驾驶策略优化问题，提出联邦学习方法；学习代理采用基于支持向量机（SVM）的控制模型，通过构建一个多项式和径向基核函数组成的混合核函数，使用随列车速度变化的动态权重因子来提高模型精度；利用北京地铁昌平、燕房、亦庄及16号线数据，在联邦学习的框架下，仿真完成列车智能驾驶模型的训练。仿真结果表明：该方法训练出的模型具有良好的预测效率和预测准确度。基于联邦学习的列车智能控制可为列车自动驾驶的优化与改进提供有力的实践依据。     

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用北大核心CSCD

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。     

基于DCMM的铁路数据管理能力成熟度评价体系及提升策略研究

铁路数据资源已成为铁路企业的核心资源之一，亟需推进铁路数据管理能力成熟度评价工作。在深入分析数据管理能力成熟度模型（DCMM,Data Capability Maturity Model）的基础上，结合铁路数据管理的现状，提出基于DCMM的铁路数据管理能力成熟度评价体系，优化DCMM的评估能力域、能力项，并开展权重分布研究，针对性地提出能力域方面相关提升策略，研究结果为铁路运输企业全面掌握数据管理能力情况和提升铁路数据要素作用打下基础。     

基于HyperView的动力包模态贡献量研究

文章以内燃动车组动力包为研究对象，基于HyperMesh软件建立了动力包的有限元模型并进行了模态和频响分析。结合模态和频响分析结果，在HyperView软件的NVH模块中对测点振动位移和速度的模态贡献量进行了分析，确定了动力包在不同转速工况下框架动反力和柴油机振动烈度的模态贡献量。分析结果表明，转速变化对柴油机振动烈度的模态贡献量影响很小，各转速下第4阶的模态贡献量最大；对框架动反力的模态贡献量影响较大的模态是第9阶和第17阶。通过对模态贡献量进行分析，得到了影响动力包结构振动的主要模态，可为工程中的振动问题提供有效的解决方法和新思路。