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深化铁路货车修程修制技术研究

铁道机车车辆 2024年第5期44卷 160-165页

作者：丁勇苗晓雨中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京100081

为进一步推动铁路高质量持续健康发展,提高车辆检修质量和使用效率,合理匹配检修资源,挖潜降低检修成本,进一步深化铁路货车修程修制改革的技术研究,运用大数据、科学分析及信息化手段,扩大修程修制改革车辆范围,通过技术可行性、安全... 详细信息

为进一步推动铁路高质量持续健康发展,提高车辆检修质量和使用效率,合理匹配检修资源,挖潜降低检修成本,进一步深化铁路货车修程修制改革的技术研究,运用大数据、科学分析及信息化手段,扩大修程修制改革车辆范围,通过技术可行性、安全风险可控性探索时间余量,确定不同车型的最佳检修方案;通过对制约检修周期的零部件规律研究,开展关键零部件寿命与检修周期、走行里程匹配性研究,提升关键零部件性能,为修程修制深化改革创造条件。

关键词：修程修制铁路货车检修周期关键零部件改革方案

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基于5G的机车车辆远程试验检测技术研究

铁道机车车辆 2024年第5期44卷 103-109页

作者：韩乐祖宏林张志超张一喆汪方文杜瑞涛中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京100081

在铁路机车车辆试验检测业务日益增多的背景下,通过分析机车车辆远程试验检测的需求,梳理了5G技术下机车车辆远程试验应用场景,构建了基于5G的机车车辆远程试验检测系统架构,研究了包括车地网络架构、电源远程控制、软件远程操作等远程... 详细信息

在铁路机车车辆试验检测业务日益增多的背景下,通过分析机车车辆远程试验检测的需求,梳理了5G技术下机车车辆远程试验应用场景,构建了基于5G的机车车辆远程试验检测系统架构,研究了包括车地网络架构、电源远程控制、软件远程操作等远程操控技术,以及支持断点续传的车地数据传输技术和远程试验的安全保障措施。通过实车应用表明:基于5G移动互联网的远程试验检测技术的研究有助于提升科研试验工作的信息化及自动化水平,提高工作效率和试验管理能力,降低人员出差的工作强度。

关键词： 5G 机车车辆远程试验检测远程电源控制数据回传网络安全

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高速铁路网列车运行径路精细化搜索算法研究

铁道运输与经济 2024年第2期46卷 1-9页

作者：李靖王涛李博刘明玮中国铁道科学研究院集团有限公司中国铁路列车运行图技术中心北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081 中国国家铁路集团有限公司运输部北京100844

高速铁路网列车运行径路搜索是列车运行组织、计划编制、应急指挥工作中的重要基础,提升径路搜索的精细化程度有着重要意义。目前有关径路搜索的研究主要以车站或车场作为节点,在枢纽等连通关系复杂的地区径路搜索更容易产生误差,径路... 详细信息

高速铁路网列车运行径路搜索是列车运行组织、计划编制、应急指挥工作中的重要基础,提升径路搜索的精细化程度有着重要意义。目前有关径路搜索的研究主要以车站或车场作为节点,在枢纽等连通关系复杂的地区径路搜索更容易产生误差,径路搜索精细化程度有待提升。针对大规模复杂高速铁路网,根据线路区间信息、车站站场结构以及站内列车进路信息,构建基于车站进出口的复杂拓扑网络及多维度路径信息表示方法,设计基于启发式A~*算法的考虑精细化站场结构的多径路搜索算法。实例验证表明,该方法可以实现复杂路网条件下高速铁路列车网运行径路的精细化求解,且相比中观路网的径路搜索精细程度更高,可以为高速铁路列车运输组织工作提供技术支持。

关键词：高速铁路网径路搜索车站站场结构车站进路 A~*算法

智能高速铁路中基于低轨卫星网络的通信关键技术研究

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铁道学报 2024年第8期46卷 69-77页

作者：张嘉驰刘留周涛蔺伟梁轶群山东警察学院警务信息系山东济南250200 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

智能高速铁路是构建现代综合交通运输体系的重要组成部分,建立支持高移动性、高速率、高可靠性、高实时性的通信链路是列车安全运行的基石。针对高速铁路空间跨度范围大、轨旁通信设备成本高、越区切换频繁等问题,探讨基于低轨卫星互联... 详细信息

智能高速铁路是构建现代综合交通运输体系的重要组成部分,建立支持高移动性、高速率、高可靠性、高实时性的通信链路是列车安全运行的基石。针对高速铁路空间跨度范围大、轨旁通信设备成本高、越区切换频繁等问题,探讨基于低轨卫星互联网技术实现车地通信的可能性及关键技术。分析智能高速铁路通信业务需求并根据不同的业务类型采用对应的专网或公网进行承载。研究了基于公网卫星互联网络的高速铁路无线接入架构。并在此基础上进一步探讨了面向智能高速铁路的卫星接入与低时延传输、星地链路多普勒频偏、星内/间波束切换等关键技术,以期实现低时延、高可靠的星地通信链路。

关键词：智能高速铁路低轨卫星网络无线接入低时延传输多普勒频偏波束切换

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基于卷积LSTM的混凝土裂缝图像识别技术

铁道建筑 2024年第4期64卷 11-18页

作者：邓丽潘永杰王琦中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所北京100081 铁科设计有限公司北京100081

为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题,提高裂缝整体区域定位识别精度,本文提出了基于卷积长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTM)的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续... 详细信息

为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题,提高裂缝整体区域定位识别精度,本文提出了基于卷积长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTM)的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续性;基于编解码的图像分割思想,构建基于VGG(Visual Geometry Group)骨干网络的特征提取编码器,结合卷积LSTM模块学习裂缝的上下文关联特征,通过解码器和分类模型实现裂缝分割,建立编解码特征独立的EDConvLSTM(Encoder‐Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)裂缝分割模型,并进一步构建编码器与解码器特征融合的FEDConvLSTM(Fused Encoder‐Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)模型,将高层特征与底层特征相结合,在保证裂缝完整性的同时充分挖掘裂缝的边缘信息,实现混凝土裂缝的精准分割。利用Github平台Yhlleo提供的开放基准数据集DeepCrack对模型进行训练并测试,结果表明,基于VGG16骨干网络的EDConvLSTM模型在测试集上的召回率可达86%,优化后的基于VGG19的FEDConvLSTM模型分割交并比相较于Segnet、Unet、AttentionUnet模型分别提升了6%、4%、1%。结合卷积LSTM网络的编解码分割算法能够解决裂缝识别完整性问题,并提升裂缝的识别精度。

关键词：裂缝识别 FEDConvLSTM ConvLSTM 混凝土裂缝循环神经网络

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基于时态知识图谱的车站客流组织模型

城市轨道交通研究 2024年第9期27卷 97-101页

作者：孟歌中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

[目的]城市轨道交通车站存在客流压力逐渐增大、智能化手段不足等问题。为提升车站的客流组织效率和智能化水平,需采用更先进的信息化方法和手段。[方法]阐述了TKG(时态知识图谱)的发展情况及特征。引入车站客流的时态信息,构建了基于TK... 详细信息

[目的]城市轨道交通车站存在客流压力逐渐增大、智能化手段不足等问题。为提升车站的客流组织效率和智能化水平,需采用更先进的信息化方法和手段。[方法]阐述了TKG(时态知识图谱)的发展情况及特征。引入车站客流的时态信息,构建了基于TKG的车站客流组织模型。将该模型应用于北京地铁2号线某车站的客流组织中,建立了该站的TKG模型,通过ArangoDB数据库软件进行图形化展示,以研究站内客流组织的动态演化过程。[结果及结论]该模型可为车站客流组织提前预判、快速响应、有效实施、智能预警等提供信息化手段及技术支撑。

关键词：城市轨道交通车站客流组织时态知识图谱

面向大型活动的轨道交通客流预测与安全保障策略

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中国安全生产科学技术 2024年第8期20卷 218-225页

作者：张铭朱伟王越彤曹耘文中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 上海申通地铁集团有限公司上海轨道交通运营管理中心上海200070 北京经纬信息技术有限公司北京100081

为应对大型活动期间城市轨道交通客流的临时性、非均衡性、不可预见性导致的精准需求预测困难以及组织要素间复杂协同等问题,首先,提出基于线网递阶分区的乘客路径搜索及选择行为相结合的仿真模型;其次,构建调度指挥体系的五级预警、三... 详细信息

为应对大型活动期间城市轨道交通客流的临时性、非均衡性、不可预见性导致的精准需求预测困难以及组织要素间复杂协同等问题,首先,提出基于线网递阶分区的乘客路径搜索及选择行为相结合的仿真模型;其次,构建调度指挥体系的五级预警、三级保驾的分级响应机制,运用专项客运预案、运力灵活调整、调度指挥信息平台决策、多种交通方式联动及场站交通管制等,建立多环节组合策略的安全保障方法;最后,选取连续性大型活动类型的典型案例,将上述方法进行场景适配运用。研究结果表明:该方法能够支持大型活动期间客运需求波动研判、促进运营组织协同及交通疏导,进而有效提升精细化运营与应急能力。研究结果可为轨道交通企业应对大型活动安全保障提供参考和借鉴。

关键词：轨道交通大型活动客流预测安全保障策略应急响应

基于ML预测不确定性的边坡失稳时空概率评估方法与应用研究

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土木工程学报 2024年第9期57卷 109-122页

作者：邓志兴谢康李泰灃苏谦肖宪普王业顺刘宝中南大学湖南长沙410075 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所北京100081 西南交通大学四川成都610000 石家庄铁道大学河北石家庄050000 中国铁路设计集团有限公司天津300308

为解决机器学习(Machine Learning,ML)边坡位移预测中的不确定性及预测信息挖掘深度不够等问题,提出基于ML预测不确定性的边坡失稳时空概率评估方法。首先,基于Bootstrap算法度量ML边坡位移预测中的不确定性,利用GRU算法预测边坡单一点... 详细信息

为解决机器学习(Machine Learning,ML)边坡位移预测中的不确定性及预测信息挖掘深度不够等问题,提出基于ML预测不确定性的边坡失稳时空概率评估方法。首先,基于Bootstrap算法度量ML边坡位移预测中的不确定性,利用GRU算法预测边坡单一点位的位移时间特征、Kriging算法插值边坡位移空间分布,建立Bootstrap-GRU-Kriging边坡位移时空不确定性预测模型;接着,利用可靠度理论挖掘位移时空不确定性预测结果,建立边坡失稳时空概率评估模型,基于最不利原则提出边坡全断面位移-失稳概率二元耦合分析指标DP;最后,依托杭绍台铁路硅藻土边坡试验段验证模型的有效性。结果表明:边坡位移时空不确定性预测模型兼具ML边坡位移预测不确定性量化和时空分布预测功能,边坡失稳时空概率评估模型不仅能得到边坡失稳概率空间分布及时变特性,还能实现边坡整体安全的高效评价;所提方法构造的预测区间清晰可靠,各测点预测区间覆盖率PICP均值高于96%,DP指标可响应边坡变形过程中外界所造成的影响。研究成果可为边坡位移预测及超前评估理论研究提供参考。

关键词：边坡位移机器学习不确定性度量可靠度理论时空概率评估 DP指标

基于动态分段的公路养护管理一张图关键技术及应用

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公路 2024年第5期69卷 439-446页

作者：梁策郭钊马娟韩昭杜汉章景涛中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京市100081 陕西交控工程技术有限公司西安市710117 北京经纬信息技术有限公司北京市100081

在当前公路“建养并重”、高质量发展与养护管理业务协同难、决策科学性不足、流程控制时效性差等矛盾日益凸显的情况下,利用信息技术进行公路养护管理系统顶层设计与技术应用尤为重要。针对上述问题,拟研究突破时空动态分段、病害识别... 详细信息

在当前公路“建养并重”、高质量发展与养护管理业务协同难、决策科学性不足、流程控制时效性差等矛盾日益凸显的情况下,利用信息技术进行公路养护管理系统顶层设计与技术应用尤为重要。针对上述问题,拟研究突破时空动态分段、病害识别与养护方案设计、全寿命周期养护决策以及工作流引擎等关键技术,搭建包含数据中台、业务中台、AI中台的养护管理系统架构,形成日常养护、养护工程、监测检测、应急保通等业务专题数据集成于“一张图”的解决方案。经陕西省公路养护单位应用,系统实现了海量多源、多专题数据的集成展示应用,可满足多层级用户精益化管理需求,为公路养护管理业务数据化、决策智能化、办公协同化提供参考。

关键词：公路工程养护管理一张图动态分段 GIS