基于模糊穴映射的轨道动态安全评估方法及其应用研究

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1、宣参京交硕士学位论文基于模糊穴映射的轨道动态安全评估方法及其应用研究ResearchontheRail-trackSecurityEvaluationMethodBasedonFuzzyCell·-To·-CellMappingandApplication作者：贾玉泉导师：季常煦北京交通大学2006年12月中文摘要摘要：随着我国铁路列车第五次大提速的全殛实现，第六次大提速的全藤邦署，列车运行速度越来越高、重载列车越来越多，客货混跑及列车密度高居世界第一的现状决定了我国铁路行车安全的任务更加艰巨。在导致铁路交通事故的众多原因之中，大多事故都与列车轨道系统的安全性能有关．因此，通过研

2、究采用适当的安全评估方法和预警技术，加强对列车轨道系统的安全性能动态评估研究，进而能够实现对列车轨道进行有效安全预警，对于及时消除事故隐患，减少列车行车事故，确保铁路行车安全具有重要现实意义．轨道交通安全研究在国际上一直很活跃，在铁路运输安全保障系统框架研究和轨道交通安全相关关键技术研究等方面已取得了显著的成果。但是在列车轨道安全定量评估方面，国内研究还比较少．本文结合列车轨道安全评估的复杂性、动态性、模糊性等重要特征，融合基于模糊穴映射的数据预处理和分类方法与人工神经网络基本理论，建立了基于模糊穴映射的轨道动态安全评估FCRS(Fuzzy-CellbasedRailSafety

3、analysiS)模型，并应用实测数据建模分析。研究结果表明：本文建立的基于模糊穴映射的轨道动态安全评估FCRS模型，能有效的对安全监铡信息进行模糊化预处理，降低量化处理的难度，具有较高的预测评估精度，对于轨道动态安全评估具有重要现实意义，可以应用到轨道交通动态安全评估与预警中．关键词：轨道；安全评估；模糊穴映射；人工神经网络；FCRS分类号；U291．4ABSTRACTABSTRACT：Alongwiththecomprehensiverealizationofthefifthrailwayspeed·increasingandthecomprehensivedeploymen

4、tofthesixthrailwayspeed—increasing,thespeedbecomeshigherandhigher,theproportionofheavyloadtrainsalsobecomeshigherandhigher,andwhadflmore，passengertrainandcargotrainruninthes锄erailroadsandthedensityoftrainontherailwayishighest．Therefore,therailroadtrafficsafetybecomesmoredifficult．Amongthemult

5、itudinouscausesofrailwayaccidents,mostarerelevanttothesecurityperformanceofrailtracks．Therefore，withthehelpofsccurityevaluationmethodsandalarmtechnology,itisveryimportantthatthedynamicevaluationmethodofrail-tracksecurityperformanceisresearchedforrailwaytrafficsafety．Onthebaseoftheserail-track

6、characteristic：complexity,dynamic，fuzziness，andsoon，thepaperhasestablishedarail-tracksecurityevaluationmodel(FCRS)byintegratingthedataprocessingmethodbasedOil．FuzzyCeil-To-CellMappingandthemethodofArtificialNeuralNetwork．Finally,themodelisvalidatedbycomparingtheoutputvalueofthemodelandtheveri

7、tablevalue．Thefindingsindicatedthat,therail-tracksecurityevaluationmodelbasedonFuzzyCell·To-CellMapping(FCRS)caneffectivelydecreasethequantificationdifficultybypretreatingtherail-tracksecuritymonitorinformation缸函ly，anditalsogallenhancetheeval