哈尔滨地铁3号线ATO驾驶模式下列车停车精度问题分析

根据测试数据,从车辆制动性能、线路条件以及ATO控制策略角度出发,提出整体改进方案。以哈尔滨地铁3号线为例,对影响停车精度的因素进行分析,从车载ATO停车原理,电、空转换的转换机制,线路状态方面为切入点,分析产生偏差的具体原因,提出解决方案。可以解决项目中停车精度欠佳问题,为后续此线路的高效运营奠定基础。

哈尔滨地铁1号线ATO驾驶模式下列车停车精度问题

哈尔滨地铁1号线一、二期工程列车最高驾驶等级模式为点联式下的自动驾驶模式(ATO)时,出现过对标异常的故障。以哈1线为例通过实例分析,讲解车载ATO停车原理及电、空转换时的转换机制,分析产生对标准的具体原因,提出解决方案。

基于时序InSAR技术的北京地铁六号线二期工程沿线地面沉降监测与预测

合理地开发和利用地下轨道交通,是缓解城市交通压力的有效途径。对轨道交通沿线的地面沉降进行持续监测,对保障其安全运营具有重要的意义。本文基于时序InSAR技术,采用26景3 m高分辨率的TerraSAR-X数据,获取2016年9月至2019年1月北京地铁6号线二期工程沿线地面沉降速率场及累积沉降信息,并引入神经网络模型预测沉降趋势。结果表明:研究区的地面沉降具有不均匀性;6号线二期工程路段沿线1 km缓冲区内,站点由西向东沉降速率逐渐增大,且沉降速率最大值位于地铁线北侧约800 m处;径向基神经网络模型能够合理地预测地铁沉降发展趋势,为地铁安全施工、运营及维护提供参考。