大号码道岔应用在信号系统中的解决方案

随着我国铁路的不断提速，大号码道岔在铁路建设中的应用越来越普遍，与之有关的转换、列车运行安全控制等问题也随之而来。本文主要阐述了在信号系统设计中应注意处理好大号码道岔的相关问题，并提出了解决方案。     

车辆阻力对站线坡度设计的影响研究

根据车辆所受基本阻力、曲线阻力、坡道阻力、风阻力、道岔阻力,建立车辆单位基本阻力模型及数学表达式,运用车辆参数及风阻力参数,对车辆相关状态进行分析计算,研究表明:线路纵坡即使为平坡,亦存在溜逸安全隐患,必须采取措施才能保证安全;对《站规》站线纵坡标准,进行安全评估,提出利用停车顶改善车辆停放状态的措施意见及计算办法;利用减速顶做功耗能可以提高装车线线路纵坡,从而满足定量快速装车或轨道衡计量系统的技术要求,为线路纵坡设计提供依据,拓宽站场调速设备应用领域,创新工程设计方法,为工程综合优化设计提供理论基础,供设计分析及计算参考。     

基于令牌环网络拓扑结构的地铁电动客车网络监控系统

列车网络控制系统目前已经成为城市轨道车辆控制的主要方案之一,该系统将车辆主要电气设备的监控信息通过网络连接的终端融合在一起,便于设备控制、维护和司机操作。本文介绍基于ARCnet网络技术以及令牌环传输协议的网络监控技术,最后介绍地铁电动客车的网络基本构成和节点控制方案。     

CBTC的列车监控与追踪功能

以广州地铁4号线为例，详细介绍基于无线的列车控制系统的列车监控与追踪功能，包括列车定位的实现及车次号的显示等。     

基层站段提高卸车能力的措施

以古冶站为例,通过对该站卸车情况的调查,从改变硬件设施、增设卸车线路、优化运输组织、制定调卸车预案、预储接卸能力、发挥区域协作能力等各方面,提出提高卸车能力的措施。     

基于对象Petri子网模型的列车群分布式仿真

为提高效率,增强真实度和可信度,采用分布式仿真解决列车群行为的分析和验证问题,并基于列车群的对象Petri子网模型(TGOSOPS)实施分布式仿真系统。针对模型到仿真系统的逻辑映射、运行中的动态关联以及依靠模型处理仿真冲突和时间协调等问题,提出由终端上的列车仿真应用模块和服务器上的全局控制模块构成分布式仿真系统框架,并对TGOSOPS按照功能进行划分,使其和分布式框架有机结合和映射。根据系统结构,结合动态离散事件系统的仿真思想,明确系统中各类实体和事件间的逻辑关系,采用定时与主动对象(主动成分)扫描相结合的方法,建立分布式仿真策略,包括客户端和服务器端两部分,从而实现模型到系统的动态关联,并采用空消息算法消除策略死锁。采用一个统一的全局时钟来调整局部时钟的时间周期,以实现分布时钟的协调。路网图、运行图、模型库和各种信息库等都以全局数据库的形式存储在服务器上,在仿真过程中,根据实验推进的需要可以随时从服务器上读入所需信息和数据。     

铁路旅客旅行换乘方案优选算法

为给铁路旅客选择合理的旅行方案提供参考,以旅行目标值与换乘目标值之和最小作为目标函数值,考虑旅客从起点站出发、最终到达终到站、在中转站进出平衡的约束条件,建立旅客旅行换乘方案选择问题的数学模型。分别给出旅行时间、换乘次数、票价、距离、到发时刻和综合指数6种目标权值的确定方法,提出最短路法和列车匹配法2种求解方法。最短路法是通过构造并简化旅客运输网络,求出网络上若干条次短路,再根据各条次短路上列车的接续,构造列车换乘方案网络图,根据该网络的目标权值确定最短路,得到最优换乘方案。列车匹配法是根据列车运行图信息直接搜索发、到站的接续列车集合,求其两列车对应的重合停车站,根据重合停车站集合的情况选择迭代步数,剔除显然不利方案,构成换乘方案,根据方案的权值进行比选,得到最优换乘方案。对2种算法均用C#编程实现,并用现有的全路客票数据进行检算。计算结果表明:2种算法均能得到最优换乘方案;列车匹配法所用计算时间比最短路法少160 ms。     

列车接近防护系统的设计与实现

介绍一种列车接近防护系统的设计，详细介绍系统的结构与组成、系统参数以及软硬件的实现方法。     

TDCS系统列车运行阶段计划的处理方法

在分析传统调度指挥方式的基础上,以远程分布式协同闭环智能控制结构定义铁路列车调度指挥系统(Train Dispatching Command System,TDCS)的基本框架。在TDCS系统中,列车运行阶段计划是行车调度台与车站终端之间信息交换的主体。通过分析TDCS系统中行调台与车站终端之间对阶段计划的处理流程,采用基于专家系统的多目标滚动优化算法和建立的行调台对阶段计划调整的数学模型,实现阶段计划的调整。在阶段计划的执行流程中,以生命周期概念表述阶段计划的时效性,并对阶段计划在车站终端中的处理过程进行定义,以此为基础模型应用于TDCS系统的设计和实现。     

基于多智能体的地铁列车运行调整方法

针对移动闭塞条件下地铁列车运行的特点,将降低列车群的总晚点时间和提高相邻列车对客流的吸纳水平作为性能指标,建立地铁列车运行调整模型。应用Agent、多Agent协作技术,构建地铁列车Agent,设计地铁列车运行调整算法,给出基于规则的地铁列车运行调整控制策略。根据列车群晚点程度的不同,列车运行调整分为全局调整和局部调整。全局调整采用偏移计划运行图方法,局部调整采用滚动优化方法,通过多次调整达到恢复计划运行图的目的,并分别给出相应的调整方法和调整步骤。以北京1号线为背景进行仿真测试,仿真结果表明:基于多Agent协作技术的地铁列车运行调整方法是合理的,并具有动态的扩展性。