Rule acquisition of three-way semi-concept lattices in formal decision context

Three-way concept analysis is an important tool for information processing,and rule acquisition is one of the research hotspots of three-way concept analysis.However,compared with three-way concept lattices,three-way semi-concept lattices have three-way operators with weaker constraints,which can generate more concepts.In this article,the problem of rule acquisition for three-way semi-concept lattices is discussed in general.The authors construct the finer relation of three-way semi-concept lattices,and propose a method of rule acquisition for three-way semi-concept lattices.The authors also discuss the set of decision rules and the relationships of decision rules among object-induced three-way semi-concept lattices,object-induced three-way concept lattices,classical concept lattices and semi-concept lattices.Finally,examples are provided to illustrate the validity of our conclusions.

Influence of span-to-depth ratio on dynamic response of vehicle-turnoutbridge system in high-speed railway

For high-speed railways,the smoothness of the railway line significantly affects the operational speed of trains.When the train passes through the turnout on a long-span bridge,the wheel-rail impacts caused by the turnout structure irregularities,and the instability arising from the bridge's flexural deformation lead to a strong coupling effect in the vehicle-turnout-bridge system.This significantly affects both ride comfort and operational safety.For addressing this issue,the present study considered a long-span continuous rigid-frame bridge as an example and established a train-turnout-bridge coupled dynamic model of high-speed railway.Utilizing a selfdeveloped dynamic simulation program,the study analysed the dynamic response characteristics when the train passes through the turnouts on the bridge.It also investigated the influence of different span-to-depth ratios of the bridge on the vehicle dynamic response when the train passes through the main line and branch line of turnouts and then proposed a span-to-depth ratio limit value for a long-span continuous rigid-frame bridge.The research findings suggest that the changes in the span-to-depth ratio have a relatively minor impact on the train’s operational performance but significantly affect the dynamic characteristics of the bridge structure.Based on the findings and a comprehensive assessment of safety indicators,it is advisable to establish a span-to-depth ratio limit of 1/4500 for a long-span continuous rigid-frame bridge.

Three-Way Behavioral Decision Making With Hesitant Fuzzy Information Systems:Survey and Challenges

Three-way decision(T-WD)theory is about thinking,problem solving,and computing in threes.Behavioral decision making(BDM)focuses on effective,cognitive,and social processes employed by humans for choosing the optimal object,of which prospect theory and regret theory are two widely used tools.The hesitant fuzzy set(HFS)captures a series of uncertainties when it is difficult to specify precise fuzzy membership grades.Guided by the principles of three-way decisions as thinking in threes and integrating these three topics together,this paper reviews and examines advances in three-way behavioral decision making(TW-BDM)with hesitant fuzzy information systems(HFIS)from the perspective of the past,present,and future.First,we provide a brief historical account of the three topics and present basic formulations.Second,we summarize the latest development trends and examine a number of basic issues,such as one-sidedness of reference points and subjective randomness for result values,and then report the results of a comparative analysis of existing methods.Finally,we point out key challenges and future research directions.

A Convolutional Autoencoder Based Fault Detection Method for Metro Railway Turnout

Railway turnout is one of the critical equipment of Switch&Crossing(S&C)Systems in railway,related to the train’s safety and operation efficiency.With the advancement of intelligent sensors,data-driven fault detection technology for railway turnout has become an important research topic.However,little research in the literature has investigated the capability of data-driven fault detection technology for metro railway turnout.This paper presents a convolutional autoencoder-based fault detection method for the metro railway turnout considering human field inspection scenarios.First,the one-dimensional original time-series signal is converted into a twodimensional image by data pre-processing and 2D representation.Next,a binary classification model based on the convolutional autoencoder is developed to implement fault detection.The profile and structure information can be captured by processing data as images.The performance of our method is evaluated and tested on real-world operational current data in themetro stations.Experimental results show that the proposedmethod achieves better performance,especially in terms of error rate and specificity,and is robust in practical engineering applications.

Study on wear characteristics and authorized limits of switch rails of high-speed turnout

Purpose-It is quite universal for high-speed turnouts to be exposed to the wear of the stock rail of the switch rail during the service process.The wear will cause the change of railhead profile and the relative positions of the switch rail and the stock rail,which will directly affect the wheel-rail contact state and wheel load transition when a train passes the turnout and will further impose serious impacts on the safety and stability of train operation.The purpose of this paper is to provide suggestions for wear management of high-speed turnout.Design/methodology/approach-The actual wear characteristics of switch rails of high-speed turnouts in different guiding directions were studied based on the monitoring results on site;the authorized wear limits for the switch rails of high-speed turnout were studied through derailment risk analysis and switch rail strength analysis.Findings-The results show that:the major factor for the service life of a curved switch rail is the lateral wear.The wear characteristics of the curved switch rail of a facing turnout are significantly different from those of a trailing turnout.To be specific,the lateral wear of the curved switch rail mainly occurs in the narrower section at its front end for a trailing turnout,but in the wider section at its rear end when for a facing turnout.The maximum lateral wear of a dismounted switch rail from a trailing turnout is found on the 15-mm wide section and is 3.9 mm,which does not reach the specified limit of 6 mm.For comparison,the lateral wear of a dismounted switch rail from a facing turnout is found from the 35-mm wide section to the full-width section and is greater than 7.5 mm,which exceeds the specified limit.Based on this,in addition to meeting the requirements of maintenance rules,the allowed wear of switch rails of high-speed turnout shall be so that the dangerous area with a tangent angle of wheel profile smaller than 43.68 will not contact the switch rail when the wheel is lifted by 2 mm.Accordingly,the lateral wear limit at the 5-mm wide section of the curved switch rail shall be reduced from 6 mm(as specified)to 3.5 mm.Originality/value-The work in this paper is of reference significance to the research on the development law of rail wear in high-speed turnout area and the formulation of relevant standards.

9号道岔区铺设减振垫浮置板的行车安全性及舒适性研究

地铁道岔区在基本轨、尖轨处以及道岔钢轨接头处存在大量钢轨不连续地段,轮轨相互作用强烈,轨道系统振动明显,减振垫浮置板轨道作为一种高等减振措施已应用于地铁线路道岔区。为探究减振垫浮置板应用于9号道岔的适用性,并作为减振地段与普通无砟轨道的过渡段的可行性,以某地铁高架9号道岔为研究对象,建立桥上道岔三维有限元模型,仿真分析地铁B型车在120 km/h直向过岔和30 km/h侧向过岔的情况下,列车的行车安全性、舒适性以及轨下结构形变。对比在9号单开道岔区域设置的2种刚度过渡方式的优劣及其减振效果,较为系统地论证了在9号道岔区域铺设减振垫浮置板的可行性。研究结果表明:1)列车通过铺设减振垫浮置板的9号道岔区域时,浮置板位移极值出现在转辙区域和心轨区域,最大位移出现在尖轨位置,可增大尖轨处单板橡胶垫支承刚度,以保证轨道结构变形均匀;2)列车逆向侧向通过设置过渡段的减振垫浮置板道岔区时,2级过渡方式的车体最大垂向加速度、最大横向加速度、最大脱轨系数、最大轮重减载率、轨道刚度变化率以及减振效果等指标均优于1级过渡方式;3)在道岔区铺设减振垫浮置板,列车直向和侧向通过时的行车安全性和舒适性均能满足相关评价指标,且2级过渡方式更优。研究结果可为后续道岔区减振设计研究提供一定的理论参考。

新型高速道岔结构研发及列车过岔安全性分析

为了减小尖轨对列车高速运行安全性的影响,研发了一种新型高速道岔转辙器结构。新型转辙器去掉了既有结构中的尖轨,全部采用标准60 kg/m钢轨的轨头断面;转辙轨一端固定,另一端可左右转动,从而实现转向。基于车辆-道岔耦合动力学理论,分别建立标准18号道岔、新型道岔模型以及CRH_(2)型车的单车模型;通过与标准道岔对比,分析列车侧逆向通过新型道岔的安全性。结果表明:与标准道岔相比,列车侧逆向通过新型道岔时,在转辙器区域脱轨系数由0.49降为0.32,降低34.69%;轮轨横向力峰值由40.24 kN降为26.51 kN,降低34.12%;轮轨垂向力峰值由90.71 kN降到84.66 kN,降低6.67%。列车通过新型道岔时轮重减载率在跟端轨缝位置出现突变,在转辙器区域优于标准道岔。

基于GADF与2D CNN-改进SVM的道岔故障诊断方法研究

针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的道岔故障诊断组合方法。首先,结合现场实际应用情况,选取道岔设备正常转换与典型故障的转辙机功率曲线,建立转辙机功率曲线样本数据库;采用GADF编码将一维转辙机功率曲线信号转换为具有时间相关性的二维特征图,分别选择16×16、32×32以及64×64大小的特征图并提取图像数据。其次,在LeNet-5模型的基础上设计2D CNN网络结构,并将图像数据输入至基于2D CNN的道岔故障特征提取模型中,经多层的卷积层、池化层以及全连接层提取特征指标,建立道岔故障诊断样本数据库。最后,通过北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization, NGO)算法优化SVM算法的惩罚因子与核函数方差,构建基于NGO-SVM的道岔故障诊断模型。实验结果分析表明,将转辙机功率曲线数据经GADF编码为64×64大小的特征图,并通过2D CNN模型提取道岔典型特征数据,较其他数据处理方法具有较高的故障诊断准确率,同时提高了故障诊断实时性;将建立的道岔故障诊断样本数据库输入至NGO-SVM道岔故障诊断模型,其故障诊断准确率高达97.5%,较其他故障诊断模型具有更好的故障诊断性能,为道岔故障诊断提供了一种新方法,对现场道岔设备的日常维修具有一定的指导意义。

基于参数优化VMD和改进LSSVM的道岔故障诊断方法

为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的道岔故障诊断方法。首先,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化VMD参数,得到模态(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量个数和惩罚因子的最优参数组合。其次,计算IMF分量与功率曲线的相关系数,优选相关性较大的前3阶IMF分量,并计算功率谱熵、模糊熵及包络熵值,建立多特征融合样本数据库。最后,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)易陷入局部最优的问题,通过改进Tent混沌映射初始化策略随机生成种群,正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)更新追随者的位置,并采用改进SSA优化LSSVM算法的惩罚因子和核函数方差,构建基于TSSSA-LSSVM的道岔故障诊断模型。实验结果表明:所提道岔故障诊断方法是可行的,采用多特征融合能够更加全面地提取道岔典型故障特征,反映道岔的真实运行状态,提高了故障诊断准确率,而且较TSSSA-SVM,PSO-LSSVM,GWO-LSSVM以及SSA-LSSVM等方法具有较高的故障诊断准确率、召回率以及较低的漏报率,减少了模型训练时间,完全满足现场道岔故障导向安全的原则,具有更好的故障诊断性能,对现场道岔设备的故障维修具有一定的指导意义。

面向高速铁路道岔运维文本的知识抽取方法

为实现高速铁路道岔运维知识图谱的自动构建,从而为道岔智能运维提供决策支持,须利用知识抽取技术从高速铁路道岔运维文本中提取关键知识。同时,为进一步解决道岔运维文本中的实体嵌套与知识三元组重叠问题,提出一种基于多模块联合学习的高速铁路道岔运维知识抽取模型RTOM-KE。首先,依据定义的实体与关系类型,采用基于BIOES的2阶段知识标注策略,分别标注头实体以及相对应关系下的尾实体;其次,通过轻量级预训练模型BERT-base与双向长短期记忆神经网络BiLSTM构成的编码器模块获取文本的多维共享编码表示,将编码器模块的隐藏状态和全局上下文特征组合之后作为头实体抽取模块的输入;最后,通过头实体抽取模块提取文本中的所有候选头实体。同时,将候选头实体标签和来自编码器模块的多维共享词表征作为尾实体抽取模块的联合输入,通过特定的关系门机制筛选与头实体相关联的尾实体,从而获得高速铁路道岔运维知识三元组。通过充分的对比实验以及消融实验,结果表明:RTOM-KE模型能够较为精准全面地抽取不同复杂程度的三元组,有效解决实体嵌套与三元组重叠问题,基于道岔运维数据集的模型精确率、召回率与F1值分别可达88.3%、86.9%和87.6%。研究结果可为进一步构建高速铁路道岔运维知识图谱以及道岔智能运维提供支持。

面向高速铁路道岔设备故障处置的知识图谱构建与应用

为了解决道岔设备故障处置过程中产生的大量知识难以存储应用,半结构化故障文本数据不能直接检索和推理等问题,提出一种高速铁路道岔设备故障处置知识图谱的构建方法。以少量人工标注故障文本数据为基础,采用基于强化学习的方法搭建BERT-BiLSTM-CRF*深度学习模型抽取实体;根据知识领域特点和数据结构设计关系匹配模板抽取各实体间的关系;针对实体冗余问题,采用文本相似度与结构相似度结合的方法进行故障实体融合;以我国各铁路局近3年的高速铁路道岔设备故障文本为研究对象,累计抽取实体807个且标注准确率在90%以上,构建实体关系2232条。基于以上知识图谱构建的高速铁路道岔设备故障处置知识图谱直观展示道岔设备故障关系,实现不同实体对象间的数据关联查询,挖掘隐含关系,辅助道岔维护人员进行故障处置决策,实现道岔设备预防性维护,延长设备寿命。

矿用单轨吊气动道岔的结构设计与研究

我国煤炭现代化高速发展,生产规模也日益增大,所需设备的自动化、机械化程度也越来越高,但使用的辅助运输系统却十分落后。为了克服上述困扰,提出了一种带有气动道岔的单轨吊辅助运输设备,能够克服卡轨车运输条件的限制,使得多条巷道能够连通使用。这种设备在多弯道、多起伏的巷道中具有较高的灵活性和适应性,对于优化运输环境、提升运输效率、确保运输安全具有重大的实际价值。其结构设计包含道岔部分,其中道岔部分主要由道岔直轨、弯轨和气缸构成。首先通过SOLIDWORKS进行三维建模,再通过ANSYS WORKBENCH对轨道部分进行有限元静力学分析,可以直观的呈现出轨道受力变形情况。

悬挂式单轨交通车辆基地站场设计关键技术研究

[目的]悬挂式单轨交通车辆基地的总平面布局形式直接影响列车作业及工程造价。道岔选型对车辆基地站场总平面布局影响较大,运用库单线列位数的选择也将直接影响道岔数量及段场规模,因此需对悬挂式单轨交通车辆基地站场设计的关键技术进行深入研究。[方法]依托武汉光谷生态大走廊悬挂式单轨交通工程的龙泉山车辆段,阐述了该车辆段的总平面布局形式及创新点,分析了该车辆段道岔选型及场坪标高的制定方法,建立了理想条件下车辆段运用库单线列位数模型。[结果及结论]悬挂式单轨交通车辆基地总平面布置宜采用贯通式洗车方案,将洗车库放在出入线上;咽喉设计时,需同时考虑桥墩布置的美观性;需联合道岔厂家加快对三开道岔及五开道岔的研发,并合理选用不同道岔组合以更进一步节省投资;在不考虑其他作业干扰的理想条件下,悬挂式单轨交通车辆基地运用库最多可采用1线5列位,实际设计过程中需结合车辆基地条件、综合考虑列车出库的便捷性、扣除其他作业干扰等因素选择合适的运用库单线列位数。

市域(郊)铁路桥上无缝道岔至梁缝距离研究

市域(郊)铁路桥梁占比高,结合车站配线设计,道岔不可避免需要设置在高架站前后的道岔连续梁上。考虑市域(郊)铁路采用的道岔型号、桥梁结构及设计荷载与高速铁路明显不同,桥上无缝道岔至梁缝距离研究相对缺乏。由于市域(郊)铁路设计速度比地铁高,轮轨作用力大,轮轨之间的振动和冲击对周围环境影响大,因此,桥上道岔采用跨区间无缝线路技术。基于“道岔-桥梁”相互作用原理,建立“岔-板-梁-墩”一体化12号无砟轨道、无缝道岔有限元模型,对常用的单开道岔、4.3 m线间距渡线道岔至梁缝距离开展计算分析并研究其影响规律,以道岔钢轨强度、尖轨尖端位移值、心轨尖端位移值、转辙机处基本轨与桥梁相对位移值及断缝值为限值条件,提出市域(郊)铁路桥上无缝道岔至梁缝合理距离限值。研究结果表明:桥上无缝道岔始终端距梁缝距离越大,尖轨尖端位移、心轨尖端位移和转辙机处基本轨与桥梁相对位移明显减小,道岔钢轨伸缩力和制动力计算结果差异不大;温暖地区道岔始端、终端至梁缝距离不小于10 m,寒冷地区道岔始端、终端至梁缝距离不小于18 m,相关研究成果纳入《市域(郊)铁路设计规范》。

基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究

针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。

循环荷载作用下大坡度地铁道岔钢轨爬行分析

[目的]当道岔铺设在坡道上时会由于列车的循环制动导致轨道的纵向力有所增加,进而产生不均匀的钢轨爬行现象,使得道岔的受力变形规律更为复杂,甚至会影响道岔的正常服役使用,因此需对循环制动荷载作用下的大坡度道岔钢轨受力变形特征进行研究。[方法]开展了循环荷载作用下的扣件纵向阻力试验,建立了9号道岔非线性有限元模型,分析了循环荷载作用下的道岔钢轨爬行规律。[结果及结论]扣件系统在循环荷载作用下会出现阻力退化现象;在第1次列车制动后,道岔钢轨的爬行量最大;在循环荷载作用下,钢轨累积爬行增长量会随着循环荷载作用次数的增加而逐渐趋于稳定;坡度的存在会显著增大循环荷载作用下的钢轨爬行量;列车荷载形式对循环制动荷载作用下道岔钢轨的爬行量影响很小。

桥墩温度变化对桥上道岔动力特性的影响

道岔是铁路线路的薄弱环节,是影响行车平稳性与安全性的关键设备。随着我国西南山区铁路的建设,不可避免出现大量高墩大跨桥梁,温度作用下相邻高墩差将引起轨道不平顺,从而影响桥上无砟道岔的动力特性。为研究温度作用下相邻桥墩高度差对连续梁上道岔动力特性的影响规律,以某(40+56+40)m变宽连续梁上18号道岔为研究对象,采用UM软件和ANSYS联合仿真,建立列车-道岔-桥梁耦合系统动力学模型,研究温度作用下桥墩变形引起的轨道变形对道岔动力特性的影响规律。结果表明:桥墩升降温对钢轨竖向变形影响较大,当相邻桥墩高度差为29.5 m,桥墩温度变化为30℃时,钢轨最大竖向变形为20.97 mm,出现在桥墩最高处;桥墩高差仅对车体垂向振动加速度有影响,对轮轨力、车辆安全性、平稳性和道岔变形基本无影响;桥墩升温30℃时,高速列车以385 km/h速度直向通过道岔时车体振动加速度从0.05 m/s^(2)增大至0.13 m/s^(2),高速列车以90 km/h速度侧向通过道岔时加速度从0.04 m/s^(2)增大至0.10 m/s^(2);桥墩降温30℃时,高速列车以385 km/h速度直向通过道岔时车体振动加速度从0.05 m/s^(2)增大至0.12 m/s^(2),高速列车以90 km/h速度侧向通过道岔时加速度从0.04 m/s^(2)增大至0.10 m/s^(2);当相邻桥墩高度差为29.5 m时,桥上无砟道岔系统的动力特性指标均满足规范限值要求。

道岔冲击激扰对高速动车组车体弹性抖动的影响分析

为探究高速动车组通过道岔区域后车体的弹性抖动,建立考虑车体弹性的高速动车组刚柔耦合动力学模型和道岔冲击激扰模型。根据模型分析道岔冲击激扰作用下车体的弹性振动响应特征,通过仿真复现高速车辆的抖车现象,并与现场测试数据进行对比。在此基础上,分析车辆过岔速度、道岔激扰个数和道岔间隔对高速车辆车体弹性抖动的影响规律。结果表明:道岔冲击会导致车体1阶菱形耦合共振;车辆过岔速度对车体弹性抖动有显著影响,当车速达到300 km/h时,车体出现明显弹性抖动;连续道岔激扰会使车体横向振动叠加放大;车体横向振动加速度与道岔间隔之间存在非线性关系,当道岔间隔在50~80 m范围时,车体弹性振动更剧烈。研究结果可为寻找控制高速车辆弹性抖动的有效措施提供一定理论参考。

跨座式旅游观光单轨同侧曲线道岔设计

[目的]某景区的旅游轨道项目为单线线路,为了提高游客的输送效率,需在既有曲线线路中对称布置两组单开曲线道岔,因此需要设计一种同侧曲线道岔,以解决实际工程问题。[方法]首先对道岔设计需求进行了研究,确定了同侧曲线道岔的基本线形;考虑道岔动作时间、支承形式及景观设计要求等因素,比选各道岔类型;提出线形设计原则及要点,并对动能损失、未被平衡的离心加速度、未被平衡的离心加速度增量等道岔设计参数进行评估分析;考虑既有线路的线形和道岔的安装空间、安装方式等因素进行线形设计和方案设计,以满足道岔的性能指标要求和特殊设计需求;根据列车荷载等因素对道岔的主要构件进行有限元分析。[结果及结论]推荐的道岔类型为单回转替换梁型同侧曲线道岔,其具有结构简单可靠、技术经济性高等优点,能够满足道岔布置时的特殊需求。

尖轨端面复杂廓形机器人铣削轨迹规划方法

铁路道岔尖轨数控成型铣削后的打磨抛光目前普遍由人工完成,存在效率低、质量一致性差和漏打磨等问题,难以满足尖轨高效高质加工需求。而将工业机器人铣削技术应用到打磨抛光工序中虽可提升尖轨制造自动化水平,但尖轨端面廓形的复杂多变以及机器人存在的弱刚性又导致其加工轨迹平滑度难以得到保障。为此,需要对尖轨端面复杂廓形机器人铣削轨迹规划方法进行创新。首先,基于MD-H参数法建立机器人运动学模型并分析其运动特性;然后,采用三次NURBS曲线对尖轨端面廓形进行参数化描述,以铣削作业法向刚度性能指标作为优化目标,建立轨迹点姿态优化模型;同时,考虑机器人关节连续性约束,建立机器人铣削轨迹姿态规划模型;在此基础上,基于S型曲线算法实现机器人铣削速度规划;最后,通过仿真和试验进行验证。结果表明:该方法能够有效控制机器人的运动轨迹,解决了外凸夹角区域的“过切”和“跳刀”问题,加工后尖轨端面廓形更为平滑,能满足尖轨制造要求。