地铁密集人群风险等级与预警标准研究

为研究地铁出行在高峰时段或大型活动短时段地铁站的人群集聚风险,选取人、设备、管理、环境等作为一级指标,年龄、客流预警系统、安全培训、自然环境等作为二级指标,建立人群风险指标体系,运用层次分析法构建判断矩阵,通过计算得到地铁密集人群风险指标体系中各指标权重,建立地铁密集人群风险等级评价模型,将风险等级分为I级(非常安全),II级(安全),III级(一般),IV级(危险),V级(非常危险)。以某城市、某地铁站为评价对象,通过计算得到该地铁站的密集人群风险值为6.026 9,即该地铁站密集人群风险等级为安全。定义地铁站内拥挤度为人群风险预警指标,探讨人群风险预警等级与预警标准。     

基于变权可拓物元和证据理论的收费公路PPP项目风险预警

“风险”是影响PPP项目顺利落地和高效运行的重要因素,适时掌握其风险状况对项目的成功至关重要.针对收费公路PPP项目,在文献研究和问卷调查的基础上,构建其风险预警指标体系,并设计了一套基于变权可拓物元和证据理论的风险预警模型.首先,采用变权可拓物元理论进行建模,计算不同专家视阈下的项目风险综合关联度,并进行归一化处理得到基本信度函数;然后,运用折扣系数法对其进行修正,采用证据理论合成修正后的基本信度函数,得到最终预警结果.以F省某收费公路PPP项目为例进行风险预警,验证该模型的合理性和有效性,为收费公路PPP项目风险预警提供借鉴.     

多工况下墙-砂土界面剪切试验装置研发与试验规律研究

铁路工程中深基坑稳定性对于铁路安全有着重要影响，而其中的关键问题是挡墙结构与土体的相互作用。为进一步揭示不同工况下混凝土挡墙-砂土界面相互作用机制，设计研发多功能界面剪切试验装置并开展墙-砂土界面剪切试验，依据墙-砂土摩擦角变化特征提出“双预警域”基坑稳定性判断方法。结果表明：混凝土挡墙-砂土界面的剪应力-剪切位移曲线呈现显著的非线性变化特征，竖向应力相同时，挡墙粗糙度越大，峰值剪应力越大；主动土压力状态时，不同转动模式下的界面抗剪强度随转动参量增加而先增后减、再趋于平稳，被动土压力状态时则先增后趋于平稳；挡墙粗糙度为I级时，主动土压力状态时绕墙顶转动模式下的抗剪强度最大，而在被动土压力状态时绕墙底转动模式下的抗剪强度最大，且挡墙粗糙度越大，转动模式对抗剪强度的影响越小。基于多工况下墙土界面剪切试验所得界面摩擦角变化规律的“双预警域”基坑稳定性判断方法，可有效提高基坑稳定状态判断的准确性。     

公路边坡分布式智能光纤监测技术及应用

如何准确高效监测与研判高速公路建设与运维过程中边坡失稳与滑坡等灾害信息，是公路边坡工程中极为重要的工作内容。分布式光纤传感技术，因其可远距离对监测对象进行全覆盖动态监测等特点，成为境内外重大边坡工程灾害监测预警的手段。基于云南曲靖东过境段公路边坡实时在线健康监测系统项目研究与实践，简要阐述了分布式光纤传感监测技术的基本原理、方法、数据采集、研判及系统施工中的关键技术，建立了一套完整的监测预警体系。通过近5年的运维监测及数据研判，表明分布式光纤监测系统技术可靠、采集实时、传输稳定、灵敏度高，可满足公路潜在滑坡的变形动态监测及预警预报，可供类似工程借鉴与推广，具有较高的经济价值及安全价值。     

基于UML的公路隧道LED照明灯具维修预警系统设计

为了及时发现公路隧道LED照明系统故障，缩短故障处理时间，保障公路隧道行车安全，提出公路隧道LED照明灯具维修预警系统，以统一建模语言（UML）为载体，运用UML中的用例模型，从系统外部进行公路隧道LED照明灯具维修预警系统设计，确定工作流程。     

近断裂带铁路地震预警系统台站布设方案及评价方法

依托某跨越断裂带密集区域的长大干线铁路，提出1种通用性的铁路地震预警系统台站布设方案及评价方法。首先，采用平均分布法建立台站分布模型，根据不同时期的保护对象并参考盲区半径指标，确定系统的初期和中期预警台站布设和预警方案；然后，估算理论上单台的预警监测能力，并根据历史地震数据验证不同预警方案下的系统预警监测能力；最后，评价不同预警方案的时效性，根据历史地震得到烈度-预警可用时间累积分布，确认区域预警效果。结果表明：该铁路平均台间距不应小于20 km；初期预警方案可监测到76.50%的历史地震，理论和历史地震的预警可用时间平均值分别为23.18和12.19 s；中期3台、4台预警方案分别可监测到80.80%和78.54%的历史地震，3台方案理论和历史地震的预警可用时间平均值分别为15.31和8.62 s,4台方案分别为13.79和8.47s；初期和中期方案的区域预警效果均满足工程运用。     

铁路GYK智能辅助系统研究

针对轨道车司机现场作业过程中操作繁琐，时间长且易出错，难以获取行车过程中的重要项点等问题，开展铁路GYK智能辅助系统研究。通过梳理整合轨道车运行径路中的GYK操作信息、开车对标点、GYK关键项点等数据，应用北斗定位技术，确定轨道车当前位置，及时提示运行径路中的相关信息，实现行车途中所需数据的高效查询、实时提示及预警，以及运行径路导航等功能，缩短GYK操作时间，降低错误概率，确保轨道车的运用安全。从设计原则、系统架构及功能实现等几方面，对GYK智能辅助系统进行详细介绍，并通过现场实际运用，验证其在运行过程中径路导航的准确性和有效性。     

机器学习在隧道岩爆微震监测预警中的应用

深部隧道岩爆是地下工程建设中的安全隐患，准确预警岩爆能够保障工程人员的生命财产安全。机器学习等智能技术的出现为岩爆预警带来了新的思路和方法，提高了预警的准确性、及时性和智能化水平。对机器学习在深部隧道岩爆微震监测预警中的应用现状开展了系统研究。首先，对岩爆微震监测评估预警中的机器学习算法进行总结，分析了现有各类机器学习算法的特征优势，然后，对微震监测岩爆预警指标体系进行了归纳，进一步，分析了基于不同机器学习的岩爆微震监测预警应用效果。结果表明神经网络（NN）是岩爆预警算法中的热门方法，微震事件数（N）、微震能量（E）、视体积（V）及其变体是使用频次最高的岩爆预警指标，大部分岩爆预警指标个数主要在3～7个之间。岩爆等级是岩爆预警的研究热点，大部分机器学习方法的预警准确率基本能达到80%及以上，表明机器学习方法具有较好的应用效果与发展前景。最后，对发展方向进行了展望，更先进的机器学习算法、预警指标体系的有效性与全面性、样本的丰富性、岩爆发生时间预警、数据处理能力等需要进一步深入研究。     

基于地震预警的铁路物流运输路径规划优化方法研究

本文首先介绍了地震预警技术及其在物流运输领域的应用，探讨了其在提高安全性、优化效率和提升服务质量方面的潜在价值，阐述了地震预警技术对铁路物流运输路径规划的影响。其次探讨了基于地震预警的铁路物流运输路径规划应用所面临的难点，包括地震监测预报能力的限制、系统的复杂性、与其他系统的关联以及网络结构的复杂性等。最后提出了基于突发情况选择绕行方案、合理分配运输资源和能力、根据需求和优先级进行调度，以及根据灾情变化进行动态调整等路径规划的优化方法。     

基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题，提出了一种基于优化最大类间方差法（OTSU算法）阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先，使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测（HED）模型获取车道线边缘特征，将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式；然后，使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合；最后，根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明，该方法的综合路况预警准确率为95.92%，检测速率可达34 ms/帧。