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关键词： 钢轨磨耗   数值计算   钢轨表面强化   仿真预测   车辆动力学  

摘要： 城市地铁线路普遍存在小半径曲线，再加之站间距小的特点，使得轮轨间相互作用激烈，造成了严重的轮轨磨耗，为了减少磨耗对其钢轨进行激光强化处理。基于实验室轮轨滚动磨损试验研究激光相变强化处理后钢轨试样的磨损与损伤性能、并获得强化U75V钢轨材料Tγ/A-磨损率曲线，建立钢轨磨耗模型。基于UM软件建立B型地铁的车辆系统动力学模型，考虑了实际线路情况和地铁设计规范标准中建议的曲线设置，并引入钢轨磨耗模型，实现曲线钢轨磨耗行为仿真预测，重点分析轨面激光强化对钢轨磨耗的影响。结果显示，相较于未强化钢轨，钢轨试样磨损率减少约47.4%，滚动摩擦系数较强化前降低13.6%～27.3%，其钢轨试样表面抗磨损和变形能力提高。从钢轨磨耗仿真结果可知，轨面强化可使半径350～600 m的曲线钢轨侧磨速率降低约47.1%～52.8%，钢轨垂直磨耗速率降低约37.3%～41.9%；钢轨滚动接触疲劳仿真结果显示，在小半径曲线处轨面激光强化后可使钢轨表面疲劳损伤降低15.4%～16.4%，其疲劳损伤范围无变化，该轨面强化技术可有效延长钢轨服役寿命，未来应开展线路试验进行进一步的验证。

关键词： 地铁牵引电网   地铁网络   韧性评估   耦合特性   网络效率  

摘要： 鉴于现有地铁系统韧性研究中对地铁牵引电网特性考虑不足的问题,该文提出了一种基于网络耦合特性的地铁网络韧性评估方法。通过捕捉地铁牵引电网与地铁网络之间的多对一和一对多耦合特性,该方法定量分析了地铁牵引电网失效对地铁网络运营性能的动态影响。采用考虑客流加权和出行时间阻抗的网络效率作为韧性评估的基础,并运用Monte Carlo方法模拟地铁牵引电网的恢复过程,定量化评估地铁系统在牵引电网部分及完全失效故障情境下的韧性能力。以西安市地铁网络为例,进行了牵引电网不同失效场景的仿真模拟。研究结果表明,考虑牵引电网的多对一冗余特性,地铁网络韧性提升幅度约为6.8%～14.4%;然而,未考虑牵引电网的一对多特性会过高评估地铁网络的韧性,因为未能充分考虑失效带来的连锁效应。高客流区域受影响后网络效率损失最高可达50.2%,网络韧性损失达到36.1%。通过对比不同失效场景下的韧性曲线演化特征,发现当失效设施较为集中且恢复目标明确时,韧性曲线的上升速率显著加快,提升近2倍。

关键词： 可恢复性   地铁车站   中柱   数值模拟   参数变化  

摘要： 基于可恢复性抗震理念，提出一种新型中柱体系，旨在为地铁地下结构提供优异的抗震性能及自复位功能。通过ABAQUS软件，模拟分析了新型柱的自复位性能、水平变形能力及抗剪承载能力等基本性能，并探讨了初始预应力值、预应力筋数量和柱头尺寸三种参数变化对新型柱性能的影响情况。结果表明：相比传统固结柱，新型柱不仅表现出良好的自复位能力，还具备明显的水平变形和损伤特征优势。适当减小初始预应力值有利于改善新型柱的自复位性能；减少预应力筋数量、增大柱头，都有利于提升小轴压比下新型柱的自复位性能，反之增加筋数、减小柱头，则有利于提升大轴压比下新型柱的自复位性能。参数变化对水平变形能力的影响仅当轴压比小于0.7时表现明显，该轴压比条件下，初始预应力值越小、预应力筋数量越多，新型柱变形能力越强；柱头的设置有利于新型柱变形能力的提升，但其尺寸影响并不显著；初始预应力值取500MPa、预应力筋设置一排、柱头半径0.2m为最佳组合。参数变化对新型柱抗剪承载力影响并不明显。研究成果可为地铁地下结构可恢复性抗震体系的深入研究与设计提供参考价值。

关键词： 流固耦合理论   COMSOL Multiphysics   数值模型   地铁   基坑  

摘要： 现有地铁深基坑变形规律分析方法难以描述流体与固体复杂的耦合关系，因此研究提出一种基于流固耦合理论和COMSOL多物理场仿真软件（COMSOL Multiphysics）有限元分析方法。所提方法融合了多物理场耦合技术，并对地铁基坑开挖与降水过程中的变形行为进行了有限元建模。仿真结果显示，在开挖至30m时最大沉降值接近18mm；降水后墙后地表沉降迅速增加，沉降值达16.8mm；开挖至30.0m时，稍密卵石层在深度6.4m处达到最大沉降17.6mm；水平位移量在开挖至30.0m时，在距离基坑边缘28m的位置最大水平位移达到16.2mm。由此，研究所提方法能够获得准确的数值结果，可指导地铁深基坑的施工过程。

摘要： 当前由DeepSeek引发的市场涨势,已推动中国股市进一步接近2024年10月在刺激政策驱动下达到的峰值水平 随着中国利好政策发力,中国大型科技企业正着力扩大研发和资本支出.这些互联网巨头目前正在拓展AI功能,将深度求索(DeepSeek)与云服务相整合,同时加强其自身的大语言模型(LLM)的训练.满足强劲的AI应用需求则需要更多云资源和数据中心的进一步扩张.

关键词： 装配整体式地铁车站结构   1-g振动台试验   竖向位移   角位移   地下结构抗震  

摘要： 装配整体式地铁车站结构中，预制构件主要由后浇混凝土和灌浆套筒连接，设计目标为“等同现浇”，但其构造与现浇车站相比仍存在较大差异，结构的地震变形特征是否仍可“等同现浇”需要进一步研究。本文以北京地铁实际工程为背景，开展了场地-装配式整体式地铁车站结构的大型振动台模型试验，针对结构的位移和变形响应开展了分析，包括水平、竖向绝对和相对位移，以及角位移等。结果表明：结构的水平向地震响应主要受控于周围土体的响应，但竖向响应未能被有效抑制，结构整体产生了0.03°以内的角位移响应；同时试验中地下一层和二层的峰值层间位移角较大，并伴有小于0.2mm的水平和竖向不可恢复变形，但试验后未见结构有明显损伤，这表明预制构件在节点区产生了相对运动。

关键词： 市内交通运输   地铁快递物流   选址-路径   剩余运力   机会约束规划   自适应遗传算法  

摘要： 【目的】为探索考虑地铁剩余运力的地铁快递物流选址-路径问题，同时为不同客运时段下在地铁网络内部的快递物流选址和路径决策提供依据。【方法】以最小化地铁运输成本、换线成本、站点改建成本及超出剩余运力的惩罚成本为目标，考虑剩余运力及节点处理能力等约束，基于机会约束规划方法构建了不确定需求状态下的地铁快递物流选址-路径模型，并设计了自适应遗传算法进行仿真实验。【结果】研究结果表明，长沙市需改建14个地铁换乘站作为中转节点，在客流平峰、高峰和夜间时段，中转节点开放策略与路径方案呈现出不同特征，均能降低成本。客流平峰时段的运作成本比公路运输降低了50.17%；客流高峰时段由于中心路段运力不足，中转节点多为外围地铁站，路径复杂性增加，运作成本比公路运输降低了42.29%；夜间时段路径以最短路径为主，运作成本比公路运输降低了50.11%。与未考虑剩余运力的模型相比，本文模型在客流平峰和客流高峰时段的超载量分别减少了62.5%和58.3%。【结论】本研究可为不同客运时段下的地铁快递物流在地铁网络内部的选址与路径规划提供可行方案。

关键词： 点云语义分割   随机K邻域   逐点金字塔池化   PointNet  

摘要： 基于深度学习技术的点云语义分割网络能够高效地对大规模地铁隧道点云中的物体进行识别和分类，这将推动地铁安全运营与资产管理工作的进行。为了对隧道中的物体进行精准识别和分割，设计了一种随机扩张K邻域算法与PointNet网络相结合，同时加入逐点金字塔池化，搭建了一种基于随机扩张K邻域的地铁隧道点云语义分割网络。随机扩张K邻域算法是在传统K邻域算法的基础上引入随机扩张参数将感知范围扩大，然后从扩张后的邻域中随机采样K个点，最后将这些点输入到多层感知机来获取中心点的邻域特征。本研究网络首先通过随机扩张K邻域算法提取输入点云邻域特征，然后将其与输入点云进行融合，将融合结果输入到共享权重的多层感知机模块提取高维特征，之后高维特征将分别通过最大池化和逐点金字塔池化总结为全局特征和局部特征，最后将全局特征和局部特征结合后通过全连接层降低维度，实现隧道点云语义分割。为验证所提出网络的分割精度，使用南京地铁某段移动扫描点云数据制作数据集并进行实验。试验结果表明：在所制作的南京地铁隧道点云数据集上，本文提出的网络模型的mIoU值达到90.3%，对于PointNet模型分割精度较差的管架、管道和线路，本研究模型的IoU值分别提高了13%、4.2%和5.1%，有效提高了地铁隧道点云整体分割精度。

关键词： 城市交通   地铁网络   A*算法   RadioMOORA模型   遗传算法   多目标协同优化  

摘要： 为缓解城市交通运输压力，为进一步提高运输效率。本文根据复杂交通网络节点理论设计评价指标，结合层次分析法的多目标决策方法（AHP-RatioMOORA），对地铁站点重要性进行排序并计算出权重，根据重要性对地铁物流配送枢纽进行选址。为解决传统优化算法在复杂约束条件下存在收敛困难，全局搜索能差的问题，本文通过对A*算法进行结构化的改进，建立一种模块化的寻优算法，对地铁货车快递联运任务进行分析建模，结合多种约束的改进目标函数对该任务进行实例分析。案例分析结果表明，本文所提出的方法相较于其它多种优化算法在地铁货车快递联运任务中有着显著提升，优化后最短物流运输距离平均缩小13.21%、物流订单完成时间平均缩短11.73%，算法运行时间平均缩短24.79%。