面向调线调坡的点云大数据分析及深度模型研究

已建成的隧道与原始的设计隧道之间的偏差信息对于地铁线路的安全调整非常重要。然而，目前还没有明确的数学公式能够准确地描述和度量这个偏差。目前主流的做法是通过人工测量具有相同间隔的截面的侵限值，并对这些侵限值进行累加求和，最终得到该偏差，这种方式存在误差大、耗时、成本高等缺点。为了解决这些问题，提出了一种新的基于深度神经网络的偏差表示方法，其能够基于点云大数据学习到设计线路的参数与侵限值之间的内在联系，进而预测出能够使得侵限值的和最小的参数，这些参数可以被用来辅助地铁线路的安全调整。在一个采集于实际地铁工程中的数据集上的实验结果表明，该方法能快速地计算出合适的调线调坡方案，并且只需要很少的计算机内存资源。     

户内交直流双电压等级兼容接触网隔离开关上网引线的处理

中车车辆基地为满足高速铁路、城际铁路、普速电气化铁路、城市轨道交通等多种车辆调试使用的要求,一般在供电和接触网采用交直流双电压等级.以中车江门基地为例,通过交直流隔离开关上网引线对比,并对户内交直流双电压等级接触网隔离开关上网引线做法进行分析,确定户内交直流双制式兼容接触网隔离开关上网引线的处理方法,实现了交直流双电压等级兼容接触网隔离开关上网引线的安全使用.