大连地铁2号线地下车站噪声调查与分析

列车在行进中及进站和出站时伴随着滚动噪声和制动啸叫噪声等,使得车内和站内噪声加剧,对乘客的身心健康造成一定影响。通过对大连地铁2号线噪声进行调查与测试分析,找到了引起噪声过高的主要因素,得出车内噪声符合标准,但站台噪声超过标准要求。针对监测数据及分析结果,提出了对应的减振降噪措施,为地铁建设工程提供参考。     

基于组合方法的轨道不平顺预测

准确把握轨道不平顺的变化规律,对于科学制定铁路养护及大修计划具有重要意义。对此,提出了一种基于灰色模型与神经网络的轨道不平顺组合预测算法,先用传统灰色预测模型对轨道不平顺数据进行初步预测,然后用BP神经网络对初步预测值进行修正。结果表明,该预测算法与实际轨道不平顺的平均误差可控制在5%以内,预测精度高于单一算法,可应用于铁路养护工作中广泛存在的轨道不平顺趋势分析问题。