高速铁路环境振动特性研究

在对我国高速铁路环境振动实测的基础上,分析了我国高速铁路环境振动特性。实测分析结果表明:对于350 km/h客运专线,高速动车组运行时铁路环境振动主频出现在40 Hz左右;对于250 km/h客运专线,高速动车组运行时铁路环境振动主频出现在25 Hz左右;货物列车运行所产生的铁路环境振动,其主频大多出现在12.5 Hz左右。地面环境振动传播规律为近场范围内距线路距离加倍,环境振动衰减2~3 dB。列车引起的地面振动随车速的提高而增大,与日本新干线的桥梁及其周围地面的振动进行的测试结果基本一致。     

动车组高速运行下车号自动识别技术研究

通过分析目前主要的列车车号识别方法,从实际运用环境出发,研究高速动车组车号自动识别关键技术,并将该技术嵌套运用于高速铁路噪声自动监测系统.基于高速动车组车号自动识别关键技术分析,得出动车组高速运行下车号自动识别的关键技术主要为高精度图像获取技术、自动触发技术和图像识别技术.     

动车组客室座椅舒适性参数优化初探

在对国内外高速铁路、航空和汽车座椅技术参数调研的基础上,根据人体测量尺寸与座椅尺寸的关系分析国内动车组客室座椅的尺寸参数,重点研究动车组客室座椅尺寸参数与国内第95分位人体参数的匹配性,进而提出座椅舒适性尺寸建议,以期为动车组客室座椅设计优化提供参考。     

高速动车组列车运营环境旅客舒适度调查分析

为了解目前高速动车组列车舒适性现状,构建我国动车组卫生标准体系提供科学依据,根据《TB/T 1932—2014旅客列车卫生及监测技术规定》的规定,将影响舒适度的因素分为车内环境品质因素、旅客个人因素、服务因素3个方面20个指标,对石太客运专线、大西高速铁路运营的列车开展旅客舒适度问卷调查。调查数据表明,调查的高速动车组列车运营环境中车内温度、车内照明度、衣着量3个指标的舒适度评分均值在旅客舒适度评分最佳值±5%的区域,其余指标舒适度评分均值尚未进入旅客舒适度评分最佳值±5%的区域;进而提出应在车内环境因素、服务因素等方面加以改进,不断改善高速动车组列车运营环境。     

疫情下城市轨道交通车底运用计划编制

为保证城市轨道交通安全、有序运营,研究新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情期间城市轨道交通车底运用计划编制问题。首先,考虑车底检修作业、接续的通风作业、快速消毒作业和深度消毒作业的运行累计时间和作业时间约束,尤其是检修作业与消毒作业同时进行的作业时间约束,以总车底接续费用最少为目标构建数学模型;其次,利用GAMS验证数学模型的有效性和解空间非空;然后,针对求解器求解时间长、计算规模小等缺陷,设计快速的求解算法;最后,针对南京地铁3号线疫情期间的运行图,求解车底运用计划并进行输出展示。结果表明：计算评价指标中,使用车底数21列,进行快速消毒41次,深度消毒33次,车底运用率49.72%,运算耗时14 ms。     

CRH3型动车组牵引传动系统可靠性分析

为分析CRH3型动车组(EMU)牵引传动系统可靠性,基于其结构及运行特点,结合图论,从建立系统网络图可靠性模型入手,将系统可用度计算转化为系统网络图模型的连通概率计算。在系统各部件可维修的前提下,考虑部件停工相关性,结合京津城际高速铁路某CRH3型动车组历史运行数据,用蒙特卡罗模拟-元胞自动机(MCS-CA)算法,通过Matlab编程,计算分析系统在正常工作状态和降级(降容)运行状态下的可靠性,并绘制相应的可靠度、可用度随时间变化曲线。结果表明,动车组牵引传动系统受电弓高压进线单元故障率最高,其次是变流单元。     

高铁沿线昼夜监控及异物探测识别预警系统的应用

正随着铁路的六次大提速、高速铁路客运专线的大建设,我国铁道进入一个快速发展期,运力和速度得到极大提升,高铁和客运专线建设达到了世界领先水平。速度的提升对安全提出更高要求,尤其是客运专线高铁建设,桥梁多、隧道多、公跨铁多,安全隐患增加,高铁的运行安全问题以及     

基于风险和成本的化工园区供电网络优化设计

化工园区供电网络优化设计是国家综合管理部门、电网工程项目法人及融资方进行项目决策的重要依据。化工园区内企业在生产活动中极易释放易燃易爆气体,供电危险极大。主要目的是运用程序优化方法,找到一种既经济又安全的供电线路布局方案,最终得到基于风险和成本的安全决策。基于前人在计算机智能算法优化数学模型得到的经验,运用图论Floyd算法和GA遗传算法研究了图论算法和人工智能算法在基于风险和成本的化工园区供电网络优化中的设计和应用。设计了一个化工园区,总降变电站为源点,8个可选择的化工园区内具有火灾或爆炸高危险性生产企业位置为网络节点。建立了无浓度约束范围和有浓度约束范围两种模型,并在有浓度约束范围模型的优化中运用广度优先遍历和深度优先遍历相结合的思想。给出了3套方案并且得到了理想的优化结果。首次应用计算机智能算法优化的方法研究了化工园区供电网络安全性,研究表明,图论算法和人工智能算法在化工园区供电网络优化上的应用是可行的。对于网络节点较多的实际化工园区供电布局,GA遗传算法一般能得到比Floyd算法更快更好的全局最优解。     

请放缓你飞奔的脚步

2003年10月12日,秦沈客运专线通车,设计时速200公里,预留提速条件250公里,这是高铁在国内的首次面世。2007年4月,媒体报道了高速动车组进行最后一次运营安全测试的新闻,专门就我国自主研发的自动闭塞系统可防动车组追尾的相关内容进行了重点报道。广铁集团高级工程     

城际客运专线通过能力研究

根据城际客运专线开行大站停和站站停列车特点，确定城际客运专线通过能力是在给定大站停列车数量上放行站站停列车能力来计算的。由于各类车存在速差，以及停站越行方案不同都会产生站站停列车扣除大站停列车，为此引入各类列车及列车组扣除系数计算城际客运专线通过能力，为保证扣除系数准确性对各类列车的分布作概率分析。最后得出了计算城际客运专线通过能力的算法和公式，并给出算例说明和辅以计算机编图验证其结论。     

道路运营安全性评价方法与指标

笔者从道路交通设施系统客观安全性和道路用户主观安全性的角度,应用交通冲突分析技术、运行车速预测方法、行车动力学仿真分析[空间视距模型、人工神经网络(ANN)模型],研究并分析车辆在自由流和非自由流两种状态下运营安全性,提出跟驰风险指数、变换车道风险指数、高速行车风险指数,建立了服务于道路安全运营管理的道路交通设施系统及其运营安全性的分析评价方法和指标。     

基于多枢纽城际应急管理网络资源调度鲁棒优化

为了降低由于应急突发事件随机性带来的应急资源需求不确定性,在对基于Multi-HUB(多枢纽)城际应急管理网络机制研究的基础上,分析基于Multi-HUB城际应急管理网络信息传递和资源调度方式,建立以时间最小为目标的资源优化调度模型并鲁棒性地选择一级HUB点,通过Matlab7.0对优化调度模型及一级HUB点鲁棒性选择进行了数值仿真。研究表明:对Multi-HUB城际应急管理网络中的一级HUB点进行鲁棒性选择,能很好地对"都市圈"内应急资源进行优化调度,降低需求不确定性所带来的"都市圈"内资源无法有效整合的风险,从而有效地提高城市应急资源利用效率。     

客运专线桥梁的地震能量响应分析

在依据能量平衡原理建立的客运专线桥梁地震能量方程的基础上,考虑柔性地基效应和地震动特性的影响,利用大型有限元分析(FEA)软件ANSYS建立某客运专线双柱式桥墩的FEA模型。研究了考虑土-结构相互作用效应的客运专线桥梁进入非弹性状态后的地震能量响应以及各类能量在结构整体系统中的分配规律。分析结果表明:结构滞回耗能和阻尼耗能是客运专线桥梁消耗地震能量的主要方式,而土-结构相互作用和地震动峰值加速度(PGA)对客运专线桥梁的地震总输入能、滞回耗能、阻尼耗能有显著影响,不容忽视。     

城市轨道交通突发大客流协同应急决策研究

为研究城市轨道交通突发大客流下的客流控制应急决策的制定与调整,对城市轨道交通客流特征进行分析,将协同矩阵与多目标规划理论运用到突发大客流下多车站协同客流控制应急决策研究中。在协同车站间路网拓扑结构的基础上,提出分别考虑各车站协同与不协同、协同车站加入或退出、协同车站评价标准变化等情况下,初始应急决策的制定与动态方案调整方法。研究结果表明:使用该方法能够表达城市轨道交通车站间协同作业的各种状态,实现突发客流冲击情况下的路网多车站动态协同应急决策的制定与动态调整,可为城市轨道交通网络化协同作业理论与方法的研究提供参考。     

基于模糊神经网络的火灾事故处理专家系统研究

以系统科学和行为科学理论为基础,结合人工神经网络、模糊推理与计算机技术,形成基于模糊神经网络的火灾事故处理专家系统,在火灾发生时为事故处理指挥人员提供良好的决策支持.本文首先给出了基于模糊神经网络的火灾事故处理专家系统的总体框架（任务管理模块,知识库与数据库管理和维护,火灾事故模型管理系统,解释机构,推理机控制系统,信号采集与处理以及结果输出模块）,并说明了各模块的功能;然后着重介绍了该专家系统中知识表示与获取方法,即将计算智能与符号智能结合起来解决专家系统知识获取的“瓶颈”问题;最后介绍该专家系统中知识库建立的方法以及所采用的推理机制,即模糊推理与规则推理相结合的推理方法.     

基于RBF神经网络的火灾报警系统失效概率预测

报警系统失效主要包括漏报、误报,对系统进行失效概率预测,可以帮助判断设备质量优劣,评估系统效能。利用Matlab软件编程,通过神经网络预测失效概率。根据不同场所正在使用的火灾报警器的失效数据作为原始数据,归纳总结失效原因,建立事故树,结合专家打分法与模糊理论得到网络的输入值与输出值。通过网络训练,得到可以对系统失效概率进行预测的RBF神经网络,测算效率大幅提高。以70组不同品牌、用途的火灾报警系统作为算例,通过训练数据,最终达到输入底事件发生概率可直接输出顶事件发生概率的目的。结果表明,RBF神经网络相较于BP网络与事故树算得的失效概率具有更高的拟合度,RBF神经网络模型在进行系统失效概率预测时具有可靠性。     

基于人工神经网络的储罐区泄漏源实时定位技术初步研究

本文建立了基于误差反向传播算法（BP）的多层感知器（MLP）结构的神经网络进行储罐区泄漏源的实时定位，提出了现场传感器阵列优化布置的原则，设计了输入空间和解空间，应用计算机仿真获得的泄漏浓度场对建立起来的神经网络进行了训练，并成功进行了验证，分析了隐层节点数、权值和阈值的取值范围和符号、学习因子等因素对网络性能的影响。研究表明利用神经网络的非线性映射能力对储罐区泄漏源进行实时定位是可行的，单隐层的MLP可以被训练来反向分析泄漏浓度场。     

特种设备模糊神经网络安全评价研究

根据特种设备的特点,提出了包含其各生命周期的安全评价指标体系,建立了模糊安全评价的评价因素及其权重,建立了评价模型.应用BP神经网络,建立了特种设备安全评价的模糊神经网络模型,通过神经网络的多次学习训练,评价因素权重得到优化.开发了特种设备模糊神经安全评价系统,以塔机为例对评价因素权重进行了优化.     

基于正则化频率变化率与神经网络的石油井架结构损伤识别

阐述结构健康监测中损伤识别的关键问题,介绍基于正则化的频率变化率的损伤定位方法,提出一套基于模态参数和神经网络的损伤识别技术。按相似理论建立了JJ160/41-K型井架实物模型,根据其基本结构和受力特点,以JJ160/41-K井架的实物模型为对象进行损伤研究。结果表明:井架模型在局部结构发生变化时整体的固有频率发生改变;将模态分析理论和神经网络方法相结合,可对已定位损伤的井架进行定量分析;通过实例运算验证了其对结构损伤诊断的有效性。     

基于神经网络的尘肺病预测模型研究

针对尘肺病对人体的危害这一现实,本文通过建立神经元网络模型,开发了神经元网络预测系统,利用预测模块对获得的尘肺病发病数据进行了学习并以此形成了稳定的预测模式,以某矿尘肺病发病情况为例进行了评价;结果表明神经元网络模型克服了传统预测模型须建立函数的难题,且预测精度较度,具有重要理论与实际应用价值.