地铁车辆CBTC系统车载信号常见故障探析

地铁车辆CBTC系统在地铁列车运行中应用极为广泛,但是,在实际地铁车辆CBTC系统运行的过程中,经常出现系统车载信号故障,对地铁车辆的运行也造成一定的影响,因此,针对系统车载信号常见的故障要采取有效的措施,这样才能确保地铁车辆能够安全的运行。基于此,本文概述了地铁车辆CBTC系统,分析了地铁车辆CBTC系统的结构以及功能,并对地铁车辆CBTC系统车载信号常见的故障进行研究,进而提出解决措施,以供参考。     

基于Fisher权重改进的OB场景分类方法

目标库(object bank,OB)方法是一种使用了高水平语义特征的场景分类方法。针对OB方法使用过高维数的特征向量来表征图像的缺点,提出一种基于Fisher权重改进的OB方法。通过对没有进行空间金字塔处理的OB方法中的低维特征向量加以Fisher权重,使得新得到的特征向量具有极大化类间数据差异并且极小化类内数据差异的性质。实验表明,该方法与OB方法相比在分类效率上提高了10倍以上,并在分类的准确率上提高了3%左右。     

千枚岩隧道二衬开裂防治措施探讨

分析千枚岩隧道二次衬砌开裂特征及工程地质条件,得出二衬开裂的主要原因是围岩压力过大,导致拱腰、边墙处出现拉应力过大。针对二次衬砌开裂原因,采取加强支护参数的防治措施,并利用数值模拟分析边墙、拱腰处二次衬砌内力变化情况。分析得出,原设计支护条件下边墙、拱腰处二次衬砌内侧拉应力较大且接近混凝土抗拉强度标准值,采取防治措施条件下边墙、拱腰处的二次衬砌内侧拉应力明显降低,证明该防治措施对千枚岩软岩隧道二次衬砌开裂取得了有效的防治效果,为下阶段设计施工提供参考借鉴。     

有关桥梁隧道交通优化模型的思考

随着科学技术不断发展,我国桥梁隧道建筑事业也得到了前所未有的突破,加之相关建筑技术等方面的逐渐成熟,使得桥梁隧道建设也逐渐完善。但是．对于桥梁隧道的交通运输而言,依然存在一些急需解决的问题,故而必须对其进行必要的优化。基于此,本文就有关桥梁隧道的交通优化模型展开了研究。     

浅析地铁项目岩土勘察重点及施工问题

在对地铁项目岩土勘察应注意的重点进行论述的基础上,从软土地区地铁工程的施工实践出发,浅析了勘察施工中容易遇到的问题并提出了对应的解决措施。     

梅花山隧道新奥法施工围岩变形监测研究

监控量测是隧道新奥法施工的重要组成要素之一。基于梅花山隧道新奥法施工实际,对该隧道监控量测方案进行了设计,结合隧道围岩变形典型代表性断面监测数据,进行数学回归分析;采用速率和累计位移双重控制标准探讨了梅花山隧道围岩二次衬砌合理施作时机,以确保隧道施工安全。     

Sloboda模型在隧道围岩变形预测中适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明:Sloboda模型可以较好地拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。     

隧道围岩变形经验模态分解灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型,使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响;并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

胡麻岭隧道第三系粉细砂岩渗透系数试验研究

对胡麻岭隧道7号竖井进行了野外现场定流量抽水试验。以实测数据为依据,应用布尔顿配线法、直线法以及水位恢复法分别得到了第三系粉细砂岩渗透系数,其值为0.14~0.23 m/d,为工程应用提供了可靠依据。将此结果与抽水井水位稳定后,应用裘布衣公式计算所得值进行对比,发现存在一临界值;当观测井与抽水井的距离小于这一临界值时,裘布衣公式所得数值大于非稳定方法所得数值;而当距离大于这一临界值时,裘布衣公式所得数值小于非稳定方法所得数值。     

基于特征共生矩阵的图像分类方法研究

针对词袋算法(BOW)忽略局部特征空间关系的弱点,本文提出了基于特征共生矩阵的图像表达方法。该方法利用局部特征的空间共生统计代替直方图统计,充分考虑了局部特征的空间关系,增强了对图像的表达能力。实验利用标准的景物15数据库,在灰度、尺度不变特征变换(SIFT)和局部二进制模式(LBP)3个特征空间,比较了本方法、词袋法以及空间金字塔方法(SPM)的图像分类性能,结果表明本方法比词袋法的图像分类性能分别高出21.2%、6.4%、4.67%,在灰度及LBP空间,本文方法比空间金字塔法分别高出17.07%、3.87%。