运行时验证及其在列车运行控制系统中的应用

运行时验证是一种将模型检验方法与测试相结合的轻量级验证技术,它能够有效地降低系统验证的复杂度,提供系统运行阶段的安全保障,因此在安全苛求系统的验证领域有着极其重要的应用。本文提出一种基于三值逻辑的有限轨迹LTL可执行语义,允许"真"和"假"以外的逻辑值来显式的刻画验证过程中可能出现的非确定性,从而使得验证的结果更加精确。针对新的LTL语义给出了基于公式重写的运行监控算法和近似优化策略,并结合欧洲列车运行控制系统的实例,分析探讨了该方法在轨道交通控制领域的应用。     

石河子独塔斜拉桥横向抗震合理约束体系研究

以石河子独塔斜拉桥为工程背景,建立有限元抗震模型,采用非线性动力时程分析方法对该桥进行罕遇地震作用下的横桥向抗震分析。为研究横向约束体系对独塔斜拉桥抗震性能的影响,主塔处分别采用塔梁固结、塔梁分离、塔梁铰接、竖向支承、竖向支承加弹性索、竖向支承加黏滞阻尼器(FVD)等不同横向约束形式、边墩处分别采用横向铰接、竖向支承、铅芯支座、竖向支承加黏滞阻尼器等不同约束形式进行抗震计算,通过分析对比,得出以下结论:若边墩受力不控制设计,则主塔处采用竖向支承加黏滞阻尼器、边墩横向铰接是相对最优的约束体系;若边墩受力控制设计,则主塔处采用竖向支承加弹性索、边墩设置铅芯支座是相对最优的约束体系。     

上海地铁地下车站排水系统的设计要点

根据已有的工程实例和国家相关规范的规定,对上海地铁地下车站的排水系统(包括污水排水系统、废水排水系统、雨水排水系统)的设计要点及注意问题进行了总结,并详细梳理出了地下车站的各排水点及相应的排水措施,以供今后地铁工程相关设计作借鉴和参考。     

高速铁路接触网风致振动与风偏的动态计算方法

利用ANSYS软件建立接触网弹链、简链风致响应有限元模型,从导线弛度、张力及弹性角度,验证有限元模型的准确性;采用谐波合成法(WAWS)模拟针对接触网结构特点的脉动风场;计算系统在风荷载作用下的动态响应,利用空气动力学理论计算接触网平均位移,采用时程分析方法计算接触网动态位移,并将二者叠加得到接触网风致响应总位移。通过开展接触网气动弹性风洞试验,结果表明:提出的基于有限元的风致振动与风偏的动态计算方法与风洞试验结果基本吻合;该方法计算结果准确,具有较好的工程应用价值。     

II 型大城市轨道交通发展的 几点思考与建议

针对当前城区人口规模在 100 万～300 万之间的 II 型大城市在轨道交通规划审批及建设实践中存在的问 题,深入剖析 II 型大城市轨道交通现实发展中面临的客流需求与社会经济、被动追赶与提前谋划、系统制式与敷 设方式 3 大困惑,从客观认识交通需求、准确把握功能定位、合理确定线网层次和规模、选择适宜的敷设方式和 系统制式、多元化的运营组织模式等方面提出若干建议,为部分自身财务能力允许,并且城市用地形态特殊、人 口集聚程度较高、交通拥堵严重的 II 型大城市的轨道交通长期健康发展提供借鉴。     

地铁安全性能模糊综合评价模型及其应用研究

研究目的:安全性能是地铁运营的重要保障。为了科学地评价地铁安全综合性能,及时发现薄弱环节,本文构建了地铁安全性能的指标体系及其模糊综合评价模型,供各城市地铁建设、运营管理部门参考。研究结论:以某地铁为研究对象,对本文所构建的地铁安全性能模糊综合评价模型进行应用验证。研究结果表明该地铁安全的综合性能为"安全",本文所构建的地铁安全性能模糊综合评价法具有较高的实用性,有利于及时发现地铁安全隐患并提出相应的事故预防措施。     

操控状态下的驾驶员坐姿参数评价方法研究

通过对比不同百分位驾驶员人体模型的操控舒适性,基于模糊综合评价原理,建立了驾驶员操控舒适性二级模糊综合评价模型;实现了对车辆内部布置舒适性的评价,并以跨坐式单轨车辆为例验证了其适用性.     

模糊熵在地铁车辆平轮故障诊断中的应用研究

为实现地铁车辆走行部关键部件的不解体检测诊断,采用过车轨道振动来分析车辆平轮故障。试验采集了正常情况、剥离故障及擦伤故障等3种工况下的振动信号。首先对信号进行集合经验模态分解;然后,用相关系数法筛选分解产生的本征模态函数分量,再计算主分量的模糊熵熵值作为故障特征向量;最后,输入到由遗传算法优化的支持向量机分类器进行故障识别。试验结果表明,该方法可以实现地铁车辆平轮故障的准确识别。     

西安地铁通风空调系统节能改造研究

根据西安市地铁车站内外环境、客流量等因素的变化,采用地铁车站环境控制及能源管理系统,对原有通风空调系统按各种不同运行工况进行节能改造,包括:空调末端负荷节能控制、空调主机热转换效率控制、通风空调系统末端送风量调节控制、风系统与水系统协调控制等。西安地铁2号线3个车站的改造后测试结果证明,对地铁节能降耗作用明显,可为同类工程的改造设计和实施提供参考。     

TSK模糊模型的GA—BP混合学习方法

针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出一种基于GA—BP的TSK模糊模型学习方法。论述了所涉及的相关问题,包括模型结构的种群编码、进化策略及其适应值评估策略,推导了在进化过程中模糊模型前件和后件参数的BP算法。仿真结果表明：该方法具有先验知识要求少、获取的模型具有较好的精确性和简洁性等特点。