为实现山区铁路“隧道-环境”复合系统的良好协调演化发展，从微观要素视角构建“隧道-环境”系统耦合要素体系，运用耦合协调度模型分析其协调水平，采用双层复杂网络模型甄别提升隧道工程绿色化水平的主控要素，并构建“隧道-环境”耦合协调非线性优化模型（Non-Linear Programming， NLP），运用模拟退火算法（Simulated Annealing， SA）以主控要素为调控变量对其演化形态进行调控优化.以某山区铁路隧道工程为例分析其与隧址区环境的耦合协调关系.研究结果表明：“隧道-环境”复合系统的耦合协调初始值为0.675 8，系统处于初级协调状态，其耦合调控主控要素为隧道断面尺寸、洞渣利用率、洞口植被恢复率、衬砌渗透系数、注浆圈渗透系数、风机功耗，当各要素优化比例分别为12.72%、38.40%、44.06%、71.25%、30.00%、23.56%时，耦合协调最优演化值为0.799 0，达到良好协调状态；所构建的模型能够有效探析“隧道-环境”的协调演化路径，可为优化隧道工程绿色设计、促进山区铁路“隧道-环境”绿色协调发展提供新思路.

为优化城市砂层隧道注浆参数，改善注浆效果，依托实际工程砂层隧道注浆问题，自主研制了室内砂层注浆试验系统，试验设计自变量为注浆压力、土体孔隙率和浆液水灰比，因变量为结石体强度、浆液扩散半径和注浆量，通过试验结果回归拟合自变量与因变量之间的相对关系式，进而采用试验所得的线性回归方程优化现场注浆设计参数，并结合优化后的掌子面开挖与浆脉情况、取芯结石体强度、地表沉降进行效果评价.研究结果表明：经方差分析、回归系数与复相关系数检验，所得自变量与因变量之间的关系方程线性回归性强、回归系数显著；注浆压力对注浆量影响最大、浆液扩散半径次之、结石体强度影响最小，土体孔隙率对注浆量影响最大、结石体强度次之、浆液扩散半径影响最小，浆液水灰比对结石体强度影响最大、注浆量次之、浆液扩散半径影响最小；采用优化后的注浆参数进行现场施工，观察到掌子面开挖过程揭露浆脉较多、浆液扩散均匀，掌子面保持直立且无地下水渗出，取样结石体强度满足要求，地表沉降稳定，表明优化后的注浆效果较好，可有效保证依托工程隧道施工的质量与安全.

针对泥水平衡盾构机掘进参数设计不合理导致的地表沉降超限的问题，提出一种融合机器学习算法的盾构掘进参数智能优化方法.首先，建立包含地质信息编码、工程数据处理、盾构响应参数预测、地表沉降预测及控制参数优化5个流程组成的盾构掘进参数智能优化方法.其次，针对盾构工程数据特征建立数据预处理流程以构建样本数据库.然后，针对盾构响应参数预测、地表沉降预测及控制参数优化3个问题，结合长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）分别建立了求解算法.最后，以北京东六环入地改造工程中的京哈高速-潞苑北大街标段大直径泥水盾构隧道工程为例进行模型验证.研究结果表明：地质编码是一种向机器学习模型中输入非结构化地质信息的有效方式，考虑地质信息的盾构响应参数预测模型和地表沉降预测模型在测试数据上的R ²均可达到0.92，具备良好的预测性能；在-10~5 mm的沉降控制标准下，智能优化方法提供的掘进参数诱发的地表沉降平均值较工程实测数据降低了29%，为其应用于实际工程中提供了重要参考作用.

无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）辅助的移动边缘计算（Mobile Edge Computing， MEC）网络能够为地面用户设备（User Equipment， UE）提供优质的计算服务，但是为多无人机进行实时的轨迹设计仍是一个挑战.针对该问题，提出基于多智能体深度强化学习的轨迹设计算法，利用多智能体深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient， MADDPG）框架对无人机的轨迹进行协作设计.考虑到无人机有限的电池容量是限制无人机网络性能的重要因素，因此以无人机的能量效率之和为优化目标构建优化问题，联合优化无人机集群的轨迹和用户设备的卸载决策.每个智能体与边缘计算网络环境进行交互并观测自己的局部状态，通过Actor网络得到轨迹坐标，联合其他智能体的动作和观测训练Critic网络，从而改善Actor网络输出的轨迹策略.仿真结果表明：基于MADDPG的无人机轨迹设计算法具有良好的收敛性和鲁棒性，能够高效地提升无人机的能量效率；所提算法性能较随机飞行算法最高可提升120%，较圆周飞行算法最高可提升20%，较深度确定性策略梯度算法可提升5%~10%.

针对目前多模态融合3D目标检测方法难以有效融合目标对应图像特征的问题，通过引入近邻修正（Nearest Neighbor Correction， NNC）方法减轻目标点云稀疏和非目标点云的影响，提出一种多模态3D目标检测方法NNC-EPNet.首先，设计近邻修正模块NNC，利用增强后的近邻点云特征修正采样点云，减少点云数据中的噪声，增强目标点云特征，从而更好地融合目标图像特征；其次，设计基于Transformer的多模态特征融合编码器（Mutil-Modal Fusion Transformer，MFT），采用交叉注意力机制融合图像特征和点云特征，并且引入点云注意力机制聚合全局上下文信息，以提升特征表达能力；最后，分别在自动驾驶标准数据集KITTI和Waymo上进行对比实验.实验结果表明：NNC-EPNet方法在KITTI数据集上的平均精度均值达到84.47%，与基线算法相比，在容易、中等和困难3种难度场景下的检测精度分别提高了 2.00%、3.25%和5.68%；在Waymo数据集上的加权平均精度达到74.48%，与基线算法相比，提升了2.49%.研究结果证明了设计的两个模块NNC和MFT能够有效提升3D目标检测性能.

为探究受地表交通荷载微扰动营运综合管廊土建结构位移变形的数量级及其发展变化和规律，以宿迁城市某路网工程软土地下管廊子项目为依托，通过正分析工具Abaqus建立路面（含变化的地面车辆负荷）-地层-管廊-管周物体（如注浆体、回填土、管廊底部垫层）精细化二维有限元模型，针对不同车辆速度v、横向作用位置x和排布对称性τ等条件下的人工机动车车辆激振力对管廊结构本体的变形规律影响作计算模拟与讨论.研究结果表明：当车辆荷载对称分布在道路左、右线（τ为2）时，位于道路中央绿化隔离带正下方的管廊主体结构可产生几毫米的竖直振荡，而出现的结构水平动位移峰值则仅以数十微米计，二者远不属于一个量级；当车辆单线运行（τ为1），即仅在管廊的一侧上方施加车行动载时，管廊沿横向上表现出非一致性沉降变形，造成管廊结构整体向车辆侧发生偏转，且随车载施加区域距管廊结构顶板梁跨中截面距离x的增加，管廊两侧差异位移量变化特征为先增后减小，另外，车载能够引发结构体约1 mm的水平位移；一般地，实际道路无论是单向通车或是双向通车，增加车速v会使管廊结构浅表典型测点或其附近区域的最大垂直位移增大；各特征变量对廊体结构变形性态的影响程度排序为v<x<τ.本文工作在仿真模拟中生产了大量综合管廊变形历史经验数据，可为后期进行深度学习模型训练提供数据参考.

为解决列车在车站咽喉区的进路规划问题，在给定实际车站咽喉区场景、列车在咽喉区内的进路、列车长度以及车速等情况下，开展列车进路优化算法研究.首先，构建表征列车在车站咽喉区运行状况的时空网络，将进路问题看成一个有限资源的时空分配问题，并建立问题的网络流模型.其次，开发基于离散事件模型的算法，仿真给定列车优先权顺序条件下车站咽喉区内的行车计划，得到可行的列车进路方案.再次，基于禁忌搜索（Tabu Search， TS）算法开发列车优先权顺序优化算法，得到行车作业时间延误最小的进路方案.最后，以某车站咽喉区为研究场景进行分析.研究结果表明：提出的基于TS的列车作业优先权算法能够有效疏解列车在车站咽喉区内的进路冲突，优化列车的延迟时间和等待时间，并在4 min内达到收敛得到满意的进路方案.

针对航空公司在竞争激烈的航线市场中对未来机票价格走势预测的需求，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆（Long Short-Term Memory， LSTM）网络的混合模型CNN-LSTM.在数据构建与输入部分，以航空公司间的竞争关系为核心，设计用于表征机票价格的通道数据结构；综合考虑影响机票价格波动的多种因素，分别构建表示航空公司属性、航班属性和日期属性的独立通道数据结构，并将这些通道数据进行整合，组成适用于卷积神经网络的多通道数据输入.在模型部分，利用一维卷积神经网络（one-dimensional Convolutional Neural Network，1D-CNN）对输入的多通道数据进行特征提取；通过长短期记忆网络捕捉数据中的时间依赖关系，实现对航线内不同航班未来机票价格的预测.将提出的CNN-LSTM混合模型与多种基线模型进行对比，并通过消融实验验证所选影响因素的有效性.实验结果表明：CNN-LSTM混合模型在预测性能上具有显著优势，与随机森林、支持向量机、单一卷积神经网络、单一长短期记忆网络以及向量自回归模型相比，预测平均绝对误差降低了18.74%~57.02%，平均绝对百分比误差降低了9.31%~22.16%；消融实验结果证实了影响因素的引入可以提升模型的性能.研究成果不仅能够为航空公司在票价制定与调整方面提供决策支持，也为机票价格预测领域的研究提供了新的思路和方法.

在典型连续梁负弯矩区最不利受力的情况下，针对整体桥面板与键齿胶接缝式桥面板的受力性能差异，研究多因素影响下的键齿胶接缝组合梁的受力情况和受弯承载力，提出考虑钢梁、环氧树脂胶材料、预应力钢筋和键齿形状的键齿胶接缝组合梁受弯承载力表达式.为验证键齿胶接缝组合梁的受力情况和受弯承载力表达式，设计制作了采用可拆卸高强螺栓剪力键和桥面板的钢混凝土组合梁，共计2片组合梁，其中1片采用整体桥面板（N1组合梁），另1片采用节段预制键齿胶接缝式桥面板（N2组合梁）.基于试验平台开展静荷载试验且使用Abaqus软件进行有限元建模分析，研究2片组合梁的混凝土板裂缝发展、荷载位移关系、荷载应变关系、破坏模式等.研究结果表明：在破坏荷载后阶段，N1组合梁出现弯曲破坏，而N2组合梁表现为弯剪破坏，N1、N2组合梁的承载能力分别为675 kN和605 kN，N2组合梁在负弯矩区的极限承载能力降低约11%；N1组合梁曲率为20.5，延性挠度系数为5.57，截面曲率为42.46×10^-6，N2组合梁曲率为30.7，延性挠度系数为6.20，截面曲率为98.42×10^-6，N2组合梁相比N1组合梁延性提高约10%，截面转动能力提高约130%；N1组合梁开裂荷载较N2组合梁开裂荷载小33%，N1组合梁裂缝分布广泛，间距窄，数量多，N2组合梁的裂缝分布集中在键齿附近，间距宽，数量少；将提出的键齿胶接缝组合梁受弯承载力表达式的计算值分别与试验值和有限元值对比，发现表达式计算值与试验值和有限元值的差距均小于5%，证明了所提出表达式的可行性.

高铁轨道板裂缝严重危害车辆运行安全，针对目前裂缝维护中存在无效修复裂缝的问题，提出基于YOLOv8-DSC模型的多类裂缝检测方法.首先，在骨干网络引入动态蛇形卷积模块（Dynamic Snake Convolution，DSC），基于此重新构造C2f中的Bottleneck结构，建立为C2f-v1模块，从而替换YOLOv8骨干网络的部分C2f模块，提升无效修复裂缝多尺度细节特征的获取能力；其次，在颈部网络引入CBAM注意力机制，增强模型对关键特征的关注度，强化细小裂缝特征在神经网络中的传递；再次，在损失函数方面，利用SIoU损失函数替换CIoU，削弱几何因素对模型的过度惩罚，减少对模型训练的干预以增加模型对相似裂缝的泛化能力；最后，从网络结构、裂缝数据、分类方法和环境条件4个方面对其进行验证和评价.研究结果表明：YOLOv8-DSC模型相较于YOLOv8原模型，漏检误检情况得到明显改善，平均精度均值及查全率分别提高了4.6%、4.0%，且在不利环境条件下具有良好的鲁棒性和适应性，有效实现了轨道板无效修复裂缝的准确检测.

为提升货运动车组大尺寸货物快速装卸效率和满足节能减排需求，设计一种基于碳纤维复合材料的超大开度车门及自动化开闭装置，以减轻整车重量、降低能耗，适应大开度车门高强度、高刚度、低重量要求.首先，借鉴航空、铁路货运等成熟应用案例进行碳纤维复合材料车门的结构设计.然后，采用HyperWorks商用仿真软件对门体结构设计进行数值模拟研究，通过深入分析纵梁、环梁、蒙皮结构对碳纤维复合材料超大开度门扇刚度、强度的影响，进一步优化门扇的结构设计和材料铺层.最后，设计大型测试工装，加载模拟内外部气压的载荷进行大开度车门的结构测试，验证超大开度车门的力学性能和锁紧性能.研究结果表明：板梁结构采用7根环梁和16个四周锁紧装置结构的一体超大门扇可满足其强度和刚度的设计标准，且工艺具有可操作性，优化效果显著，符合实际技术要求.

铁路异物侵限在线监测技术是铁路运行安全和旅客生命财产安全的重要保障.针对当前异物检测算法存在的遮挡目标检测、小目标检测不全不准等问题，提出一种基于YOLOv8的铁路异物检测算法Vanilla-YOLOv8.首先，结合VanillaNet中减少网络深度、短接分支以及通过改变深度训练策略和动态调节激活函数状态增强非线性能力的思想，改善YOLOv8模型中由于网络层数过多、短接分支过盛带来的模型退化、耗时以及深层小目标特征消失等问题，提高模型的特征提取能力和检测速度；然后，利用改进的局部卷积减少冗余特征的出现，确保特征能被充分利用；最后，在网络主干部分融入压缩激励（Squeeze-and-Excitation，SE）注意力机制，提高网络中关键特征的权重，加强对遮挡目标和小目标的特征表征能力和检测能力.实验结果表明：Vanilla-YOLOv8算法的平均精度均值达到98.7%，参数量下降61.39%，识别速度达到125帧每秒（Frames Per Second，FPS），速度和检测精度较传统的图像处理技术有较大提升.研究结果可以为在线实时监测提供参考.

铁路隧道口墙体裂缝严重危害轨道列车的运行安全，针对隧道口人工巡检周期长、准确性低等问题，提出一种基于无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）巡检和RFA-YOLOv8模型的铁路隧道口墙体裂缝检测方法.首先，通过UAV巡检获取铁路隧道口高清影像数据，对采集到的图像进行预处理，并对隧道口墙体裂缝进行标注，构建墙体裂缝训练数据集；其次，根据隧道口墙体裂缝特征，改进YOLOv8目标检测模型，引入感受野注意力卷积（Receptive Field Attention Convolution，RFAConv）构建全新的C2f_RFA模块，从而替换主干网络中的C2f模块，提高模型对裂缝所在区域的关注度，使用BiFPN结构替换原有的特征融合网络，提高模型对不同尺度目标的检测效果，使用EIoU损失函数替换CIoU，最小化目标预测框和真实框的高度和宽度差异，提高模型的检准率；最后，通过对比试验、消融试验及检测效果可视化3个方面对RFA-YOLOv8进行验证和评价.研究结果表明：RFA-YOLOv8模型相较于YOLOv8原模型，小裂缝漏检情况得到改善，裂缝检测召回率及平均精度均值分别提高了3.8%、2.5%，能够较好地利用无人机巡检采集的隧道口墙体图像数据，实现对隧道口墙体裂缝的准确检测.

现有协作机器人多采用串联刚性结构，与人的共融性较差，限制了机器人的应用场景.为解决协作机器人在柔顺性和环境适应性上的不足，首先，基于人体手臂肌肉柔性并联驱动机理，设计一种6自由度串并混联机械臂SoftArm-6，由臂部3个串联自由度和腕部3个并联自由度组成，采用电机串联弹性驱动器（Series Elastic Actuator，SEA）构成柔性驱动关节，通过建立机械臂的运动学模型，基于机构等效原理实现串并混联机械臂的位姿解耦.其次，基于Kinect人体运动捕捉的在线轨迹示教方法，针对驱动关节中SEA柔性环节带来的位置精度降低、易抖动等问题，设计基于虚位移原理的前馈重力补偿算法.最后，针对SoftArm-6样机设计轨迹跟随、示教抓取等实验.研究结果表明：SoftArm-6在轨迹跟随任务中的偏差小于1.5%，抓取成功率达98%，显著提升了操作精度和环境适应性.该设计为协作机器人在复杂、不确定环境中的应用提供了新的技术支持.

针对重载货车车轮磨耗演化规律及不同运行里程磨耗车轮型面滚动接触疲劳损伤行为等问题，基于车辆-轨道耦合理论、Kik-Piotrowski轮轨接触算法、Archard车轮磨耗模型、Dang Van滚动接触疲劳损伤准则，在UM软件中建立重载货车动力学模型，研究不同里程下车轮型面磨耗量、滚动接触疲劳损伤演化规律.研究结果表明：在车辆运行里程达到3.5 万km时，1、2位轮对轮缘磨耗量分别为2.04 mm、0.75 mm，1位轮对轮缘磨耗更为严重，1位轮对累积损伤分布范围比2位轮对分布更宽，而2位轮对累积损伤整体要高于1位轮对，处在踏面6~9 mm位置；随着车辆运行里程增加，1位轮对磨耗宽度更宽，处在踏面-35~36 mm位置，1位轮对最大累积损伤接触点由内向外移动，再向车轮根部移动，而2位轮对最大累积损伤接触点由外向内，再向车轮端部移动；1位轮对磨耗量最大，而滚动接触疲劳损伤要小于2位轮对，车轮磨耗量与滚动接触疲劳损伤两者之间互相抑制，促使车轮滚动接触疲劳损伤向车轮端部移动；建议车辆运行前期采用车轮润滑或者钢轨润滑降低车轮轮缘磨耗，而在车辆运行达到3.0 万km后，应重点关注车轮中部踏面5~15 mm位置损伤情况，必要时采用“研磨子”增大车轮磨耗来降低车轮损伤.

针对激光雷达无法采集真实色彩信息、图像三维重构点云精度低等单一传感器面临的问题，提出一种融合激光点云与图像对轨道进行三维重建的方法.首先，通过平滑和映射紧耦合的激光雷达惯性里程计（Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping， LIO-SAM）进行实时轨道激光点云建图；然后，利用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform， SIFT）算法提取多幅图像上的特征点，并通过匹配相同特征点的方式计算多视角图像之间的几何关系，由运动结构恢复（Structure From Motion， SFM）和多视角密集匹配（Multi-View Stereo， MVS）算法寻找、聚簇和生成包含轨道纹理色彩信息的稠密图像点云；最后，将轨道板的平面特征和钢轨线性特征作为索引特征，采用迭代最近点（Iterative Closest Point， ICP）算法将图像点云与激光点云进行合并配准，并以激光点云空间位置信息为基准，融合图像点云纹理色彩信息得到精准且真实感强的轨道三维模型.研究结果表明：相较于传统配准算法，改进算法的形状参数和最近邻点分布指标分别提升83.4%和85.9%；对轨道点云进行目标识别时，融合点云的总体精度较原始点云提升7.7%，在平均精度和均值交并等指标上表现更优；通过轨道融合点云计算得到的轨距、高差与实测数据的对比误差在3 mm以内，证明了轨道三维点云重构方法的有效性.

针对现有轨道电路补偿电容故障诊断方法在复杂环境中受到高噪声干扰，导致故障诊断精度低的问题，提出一种基于迁移学习、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform， CWT）和时频增强残差网络（Time-Frequency Enhanced Residual Network， TFEResNet）的智能故障诊断算法.采用CWT将原始感应电压信号的时域和频域信息相结合，生成小波时频图，该图能够将补偿电容故障的特征信息映射到不同时间和尺度的局部位置，有效增强模型对故障特征的捕捉能力；将小波时频图输入到构建的TFEResNet模型中进行迁移学习训练，用于特征提取和故障分类，TFEResNet能够从时频图中提取复杂的时频特征，减少信号中多余和无用噪声的不良影响，提升诊断精度和模型的泛化能力.实验结果表明：在高噪声环境下，本文方法相较于其他方法在补偿电容故障诊断中表现出更高的准确率，其值达到99.28%，同时精确率、召回率和F1评分等指标也更优，证明了方法的有效性，为基于数据驱动的轨道电路补偿电容故障诊断提供了一种新方法.

铁路基础结构设施长期遭受车辆荷载以及外在环境因素影响，沿线的轨道扣件容易产生弹条丢失、偏移、损坏等问题，严重威胁轨道线路的安全运营.针对目前依赖人工目测和采样抽检等主观性强的检修方式所导致的检测效率低、漏检率高以及在边缘设备上无法实时检测的问题，提出一种基于YOLOv8s的轻量化轨道扣件状态检测模型FTEL-YOLO，旨在提高检测准确率和实时性.首先，参考FasterNet-Block的思想设计C2f-Faster模块以减小模型参数量；然后，为解决网络轻量化导致的模型检测精度下降的问题，在空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling Fast，SPPF）模块之后引入三元注意力机制（Triplet Attention），并引用EIoU作为边界框回归损失函数来提升对复杂背景下轨道扣件不同状态的特征提取能力；最后，对改进后的模型进行基于层自适应幅度的剪枝（Layer-Adaptive Magnitude-based Pruning，LAMP）操作，进一步压缩模型以减小冗余，提高其在边缘设备上的应用能力.实验结果表明：改进后的模型FTEL-YOLO检测精度仅损失0.3%，但计算量、参数量和模型大小分别下降63.1%、65.6%和66.2%，在保持准确性的同时实现了轻量化.

铁路轨道异物入侵对列车行车安全构成潜在威胁，情况紧急时可能导致列车脱轨倾覆和人员伤亡.针对现有铁路异物入侵检测模型在边缘设备上无法保证实时检测的问题，提出一种基于FasterNet和YOLOv8s改进的铁路异物识别算法.首先，采用参数量更小的FasterNet网络替代YOLOv8s的CSPDarkNet53主干网络进行特征提取，以减小模型参数量和计算量.然后，结合FasterNet中部分卷积思想，设计FasterBlock模块替代YOLOv8s颈部的C2f模块，实现多尺度特征融合，从而进一步减小模型参数量.最后，为解决网络轻量化导致的模型检测精度下降问题，重新设计BiFPN-A特征融合结构，采用Fusion替代Concat操作进行张量拼接操作，通过FasterBlock模块和Fusion实现跳跃连接的特征图融合，并在每一层FasterBlock模块之前引入无参注意力机制SimAM，保证改进后的整体模型在实现轻量化的同时能够有效防止检测精度的大幅下降.结果表明：在精度仅损失0.2%的情况下，改进后的模型尺寸减小60.89%，模型参数降低61.8%，计算量减小45.1%.

针对当前在建立电机噪声振动分析模型时，存在绝缘漆和绕组导线结构复杂以及材料参数难以确定的问题，提出一种高精度等效建模和遗传算法优化的材料参数快速矫正方法.采用基于中心复合试验设计（Central Composite Design， CCD）的响应面模型，分析各向异性材料参数对模态频率的影响规律，利用多物理场耦合仿真分析电机额定工况下壳体及后端盖振动分布特性；通过振动台架试验验证多物理场分析模型的准确性，探明8 000 r/min附近48阶等效辐射功率等级峰值处产生机理.研究结果表明：各向异性材料中，绝缘材料的弹性模量对电机模态贡献最大；矫正后的电机整机有限元前3阶模态频率与锤击法模态试验结果相对误差在3.5%以内，等效建模及矫正方法可用于电机多物理场耦合模型构建；从整体趋势看，多物理场振动仿真结果与试验结果具有较好的一致性，其中48阶整体振动水平最大，其峰值主要由8 000 r/min转速下径向电磁力空间0阶12倍频激励频率与定子总成0阶模态频率6 239 Hz相交产生共振所引起.研究结果可以为电机噪声振动分布特性及产生机理的研究提供参考.

针对工程中对高速磁悬浮列车涡流制动系统（Eddy Current Braking System， ECBS）电磁特性研究不够深入的问题，提出电磁模型并建立制动力与列车运行速度、磁极对数、励磁电流、次级板厚度、励磁线圈匝数、铁芯齿槽结构等参数之间的关系.首先，基于等效电流层法将涡流制动系统分为3个求解区域，并且计算各求解区域内的磁场分布表达式.其次，建立感应电流密度分布模型，计算趋肤效应对次级板材料电导率的影响，并对其进行参数修正.再次，引入次级板材料电导率修正系数，利用各求解区域上的边界条件计算次级板与气隙交界面处的磁通密度表达式.最后，根据麦克斯韦应力张量法推导出制动力表达式，根据磁悬浮列车涡流制动系统的参数搭建三维有限元仿真模型.研究结果表明：在对涡流制动力随速度、励磁电流和次级板厚度3种参数变化情况下的曲线分析可知，解析计算和有限元仿真结果之间的平均相对误差在10%以内，验证了数学解析模型的有效性；制动力随列车运行速度增加，先增大后减小，在速度为50 km/h时出现峰值；制动力随励磁电流、励磁线圈匝数等参数增加而增大；制动力随磁极极距、次级板厚度等参数增加，先增大后趋于平稳；制动力随初级槽深增加先保持平稳，当通过临界点后迅速减小.

为进一步提升高韧性修补砂浆在侵蚀环境下的耐久性，研究聚乙烯醇纤维（Polyvinyl Alcohol，PVA）对高韧性修补砂浆力学与耐久性能的影响规律，并分析微观作用机理. 首先，制备掺加0.0%、0.5%、1.0%、1.5%和2.0%的高韧性修补砂浆试块，标准养护至3 d和28 d，测试其抗压、抗折、黏结强度与收缩性能、抗冻性能；然后，制备不同PVA掺量下的高韧性修补砂浆复合试件，干湿循环56 d后，测试试件的抗压、抗折强度；最后，采用压汞仪和扫描电镜表征砂浆的孔结构和微观形貌. 研究结果表明：随着PVA纤维掺量的增加，砂浆的抗压强度先增大后逐渐稳定，抗折强度与黏结强度逐渐提升，抗冻性先提升后轻微下降； 硫酸盐环境下，PVA纤维的掺入在发挥桥接作用的同时改变了砂浆孔结构，缓解了钙矾石等侵蚀产物在填充孔隙过程中产生的膨胀应力，砂浆抗侵蚀性能提高；当PVA纤维体积掺量为2.0%时，侵蚀产物过度填充而诱导基体产生更多的微裂缝，抗压强度耐蚀系数不再提升.

随着城市公共出行需求不断增大，现有公交场站难以提供充足的车辆停靠服务，本文针对公交场站泊位分配问题进行优化设计.首先，为描述公交车辆在枢纽场站内部选择泊位并完成停靠的完整过程，构建入口等待弧、进泊行驶弧、泊位停泊弧和离泊行驶弧4种时空网络弧.其次，以时空网络弧为基础，综合考虑泊位数量、公交线路特点，以最小化入口等待时长和均衡利用泊位资源为目标，建立公交泊位分配的整数规划模型，并通过引入辅助决策0-1变量线性化模型.最后，以四惠公交枢纽为例，采用Python语言编写程序并调用Gurobi优化软件进行求解，验证模型的准确性和有效性.研究结果表明：对公交停泊站台和泊位进行重新分配可以最大化利用现有资源，并有效提高公交系统运营效率，公交时间等待成本和泊位均衡使用值分别降低26 min和724 min，整体上与原方案相比效果提升近48%；开行新公交线路情况下，在优化原有线路的分配方案基础上设计的泊位分配方案，在泊位均衡使用及求解速度提高等方面效果更优.

针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足、边缘难以辨识与色彩失真等问题，在HSV色彩空间的基础上，提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波（Sharpening-Smoothing Image Filter， SSIF）的低照度图像增强方法.首先，利用HSV空间色彩亮度分离的特性，对V分量使用多尺度自引导锐化-平滑图像滤波，准确估计光照分量进而求得精确的反射分量.其次，针对光照分量分布不均的问题，提出一种二维自适应伽马变换算法并通过大量对比选取最佳参数，对较暗区域亮度进行拉伸，同时抑制较亮区域的亮度，使整体图像光照更加均匀，图像亮度更符合人眼视觉.再次，针对反射分量存在部分边缘模糊与噪声的问题，提出多尺度钝化掩蔽算法，在抑制噪声的同时能够有效增强图像细节信息，提升整体图像动态范围.最后，对S分量使用自适应饱和度增强算法，将增强后的S分量、V分量与保持不变的H分量合并转到RGB图像，并与带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（Multi-Scale Retinex with Color Restoration， MSRCR）中的色彩恢复因子结合得到最终增强图像.实验结果表明：所提低照度图像增强算法的基于精细自然场景统计的图像质量盲评价指标和平均梯度较其他对比算法分别提高了14.62%、32.10%，不仅能够有效地解决图像亮度分布不均问题，而且能够提高图像轮廓细节的丰富程度和对比度，整体效果优于其他对比算法.

在工业领域中，由于机械设备恶劣的运行环境和复杂的工作条件，轴承故障信号常受到强烈背景噪声的干扰，难以有效提取故障特征.针对此问题，提出一种基于自适应分数阶循环平稳盲反卷积（Adaptive γ-order Cyclostationary Blind Deconvolution，ACYCBD _γ ）的滚动轴承故障诊断方法.首先，引入一种新的局部峭度比指标（Local peak ratio，Lpr），确定最优滤波器长度.然后，计算基于高斯平稳模型的估计分数阶，构建分数阶循环平稳盲反卷积.最后，通过公开数据集和实测数据集验证所提模型的性能.结果表明：ACYCBD _γ 与最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶循环平稳盲反卷积（Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution，CYCBD）相比，在公开数据集上的抑制比分别提高了20.61%、17.85%和44.95%，在实测数据集上的抑制比分别提高了53.63%、60.27%和55.16%；在-10~-20 dB的强信噪比影响下，ACYCBD _γ 相较于CYCBD，Lpr提升了87.51%.ACYCBD _γ 能够减弱噪声和干扰信号的影响，实现强噪声背景下轴承故障特征的准确提取.

高速铁路车网耦合系统电压低频振荡多发生在多台动车组同时轻载启动工况下，易引发牵引封锁，严重影响高速铁路的安全运行.针对低频振荡问题，以CRH3型动车组为研究对象，对低频振荡的产生原理和抑制方法进行了研究.首先，建立车网耦合系统阻抗模型，利用阻抗比伯德图分析低频振荡的产生机理；其次，设计一种分流模型PI控制器，利用仿真将分流模型PI控制器与传统PI控制器、自抗扰（Active Disturbance Rejection Control，ADRC）控制器、自适应自抗扰比例积分（Self-Adaptive Auto Disturbance Rejection PI，SAADR-PI）控制器进行性能对比；再次，提出一种基于分流模型PI控制的瞬态直接电流控制策略， 并利用仿真分析该控制策略对低频振荡的抑制效果；最后，利用小功率实验平台进行分流模型PI控制策略与传统PI控制策略的对比实验.研究结果表明：在额定负载下采用分流模型PI控制器的动车组四象限变流器直流侧电压超调量为17.13 %、调节时间为0.104 s、电压波动为±54 V，分流模型PI控制器提升了四象限变流器的动态性能；当6台采用分流模型PI控制策略的动车组同时轻载启动时，系统在0.4 s左右进入稳态，直流侧电压的调节时间为0.27 s，超调量为7.12 %，稳定后的电压波动为±32 V，分流模型PI控制策略能够有效地抑制低频振荡现象，为高速铁路车网耦合系统低频振荡抑制的研究提供参考.

针对列车轴箱轴承服役条件恶劣，轴承故障信号易被干扰噪声湮没，提取故障特征存在较大难度等问题，提出一种融合包络熵与峭度的调和均值指标（Harmonic Mean Index，HMI）适应度函数的变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）参数优化方法，并通过等比例试验台轴承故障数据对算法进行验证.首先，为保证综合函数表征的信号周期性与冲击性在同一个量级，引入调和均值参数，将包络熵与峭度调和均值指标作为适应度函数，采用鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm，POA）进行全局最优值搜索；其次，通过HMI-POA算法优化筛选VMD关键参数，确定最优分解层数K和惩罚因子α，代入关键参数值将故障信号分解为K个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），并根据加权峭度（Weighted Kurtosis，WK）指标确定最佳分量；最后，包络解调最佳分量信号，提取滚动轴承的故障特征成分，采用等比例试验台故障数据验证所提HMI-POA-VMD算法的有效性，并与传统方法比较，以故障特征系数（Fault Feature Coefficient，FFC）为评判依据，验证其优越性.研究结果表明：所提方法具有较高的故障频率提取率，相较于单一适应度函数优化，FFC提升49.1%，相较于传统VMD，FFC提升62.5%，有效提取了更为丰富的故障频率，实现了噪声环境下特征信息的准确获取.

在列车超速防护（Automatic Train Protection， ATP）车载设备的实验室测试中，测试案例的数量庞大、复杂性高且存在大量列控领域专业术语，现有方法和模型由于缺乏列控领域知识，难以准确解析其语境信息并自动生成详细的结构化表示.针对这一问题，提出一种基于铁路双向编码器表示（Rail Bidirectional Encoder Representations from Transformers，RailBERT）模型的测试案例事件抽取方法.首先，通过新词挖掘算法扩展列控领域的专业术语并构建语料库，在此基础上采用基于铁路领域全词掩码（Railway Whole Word Masking， RWWM）预训练任务训练针对铁路列控领域的RailBERT模型，以增强模型对领域语境的理解.然后，提出一种基于事件抽取的方法来自动提取车载ATP测试案例的预期结果，通过预定义事件类型及事件论元，全方位解析和表征预期结果.最后，将RailBERT与双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）结合，以增强模型捕捉序列信息和标签之间依赖关系的能力，从而更有效地从测试案例中提取事件.实验结果表明：在测试案例事件抽取数据集中，所提模型的F1值达到90.3%，能够较准确地从测试案例中提取预定义的事件，进而生成测试案例预期结果的结构化表示，为实现自动测试奠定基础.

针对电动汽车充电负荷预测研究中存在的充电负荷预测耗时长、效率低、结果不准确等问题，提出一种可变带宽核估计与卷积神经网络时间序列预测相结合的预测方法.首先，结合电动汽车的充电行为和行驶习惯，获得大规模电动汽车的充电行驶数据，基于大量的实时数据，深入分析大规模电动汽车充电负荷的多种影响因素，并基于影响因素和实际路况等构建单位里程耗电量模型.然后，为准确拟合数据，引入3种传统概率模型，分析并比较它们的优缺点和拟合的准确度.最后，基于拟合结果，采用拟合准确度最高的可变带宽核估计模型对电动汽车充电负荷进行拟合，基于拟合结果结合卷积神经网络对电动汽车充电负荷进行预测.研究结果表明：所提方法将电动汽车充电负荷预测的平均误差降至3.11%，最大误差降至6.42%，有效提高了预测准确度，可为电网系统的维护提供借鉴和参考.

为提高变流器的运行可靠性，掌握变流器风冷系统的散热状态，提出一种对于风冷散热器的热建模方法.首先，基于流体动力学理论和传热学理论建立考虑空气温度因素与散热器进风口堵塞的风冷散热器三维集总参数热模型；其次，通过仿真计算功率模块的损耗，利用计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）仿真软件模拟不同堵塞程度下的散热器温度，完成不同堵塞程度下的三维热网络模型的仿真验证；最后，搭建实验平台，将实测散热器温度与二维及三维热网络模型计算得出的散热器温度进行比较.研究结果表明：建立的风冷散热器三维热网络模型平均精度计算误差为1.8%，相较于传统的二维热模型平均精度计算误差降低5.1%，能够为冷却系统的散热状态评估提供参考.

新能源并网系统稳定性分析通常应用阻抗分析法，需要确定其并网变流器dq阻抗，而传统阻抗测量方法存在测量效率偏低，对测量设备要求较高等问题，为此提出一种基于单相谐波电压注入原理的并网变流器dq阻抗测量方法.首先，分析基于谐波注入的并网变流器dq阻抗测量原理，明确测量dq阻抗需要两组独立的扰动电压和扰动电流.然后，分析单相谐波注入dq阻抗测量原理，结合多个频率点测量时注入频率间的关系，设计单相谐波注入dq阻抗测量方法在测量并网变流器单频率点和多频率点阻抗时的测量步骤.最后，分别对单电流环和电压电流双环控制下的并网变流器进行阻抗测量仿真和实验测量.研究结果表明：与传统三相谐波注入的测量方法相比，单相谐波注入dq阻抗测量方法在保有测量精度的同时，能够降低对谐波注入设备的要求；在多频率点测量时，单相谐波注入方法测量次数少于传统三相谐波注入方法，可以减少测量量，提高测量效率.

在设备到设备通信的车联网场景（Vehicle to Everything-Device to Device，V2X-D2D）下，信道的快速时变会导致基站（Base Station，BS）端通常无法获取完美信道状态信息（Channel State Information，CSI）.为解决现有频谱分配方案不适用于V2X-D2D场景的问题，考虑车对车（Vehicle-to-Vehicle，V2V）链路可靠性、最大发射功率、频谱复用的约束，建立V2X的场景模型与通信模型.明确了在满足V2V链路可靠性的前提下，最大化车与基础设施（Vehicle to Infrastructure，V2I）链路的遍历容量的优化目标；在考虑信道快速时变影响的情况下，推导V2V链路的中断概率、V2I链路遍历容量的闭式表达式；针对一对一模式和一对多模式下的频谱分配问题，分别提出基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案和基于图着色-偏好列表的频谱分配方案.仿真结果表明：与现有算法相比，基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案接入率更高、复杂度更低，基于图着色-偏好列表的频谱分配方案也具有接入率、频谱利用率高的优势.

针对高速公路行驶路段全程封闭、车辆行驶速度高、一旦发生交通事故往往造成不可估量的损失等问题，提出一种基于随机森林（Random Forest， RF）算法筛选指标与极端梯度提升树（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）算法结合的高速公路事故风险研判方法.首先，通过筛选高速公路事故路段的私家车行驶轨迹数据，建立4种不同时空条件（事故上游30 km及事故前30 min、事故上游10 km及事故前15 min、事故上游10 km及事故前10 min和事故上游10 km及事故前5 min）下的事故风险研判数据基座.其次，建立了随机森林和极端梯度提升树（Random Forest and XGBoost， RF-XGBoost）组合的事故风险研判方法，在对高速公路行驶车辆的各类运行指标进行筛选的基础上，对高速公路事故风险进行研判.最后，采用模型准确率、精确率、召回率、平衡F分数（balanced F Score， F1）、曲线下面积值（Area Under Curve， AUC）5个指标评价算法效果.研究结果表明：RF-XGBoost组合算法在事故风险研判上优于决策树（Decision Tree， DT）、支持向量机（Support Vector Machine， SVM）和传统的XGBoost算法；RF-XGBoost算法较传统XGBoost算法的平均准确率提升了11.1%，平均精确率提升了8.9%，平均召回率提升了7.625%.在事故上游10 km及事故前10 min的时空条件下，算法的准确率可达80%，综合研判效果最好.研究结果可为高速公路私家车的事故风险研判和动态预警提供理论和方法支撑.

时间序列异常检测因数据特性、算法需求和应用场景的复杂性而面临诸多挑战，本文对时间序列异常检测进行系统性综述.首先，从数据特性、算法需求和应用场景3个层面出发，系统分析时间序列异常检测任务的复杂性和挑战.其次，总结时间序列中的点异常、片段异常和变量间关联异常，详细阐述各类异常的定义及检测方法.再次，回顾并分析传统统计方法、机器学习方法及深度学习方法在时间序列异常检测中的应用，讨论它们的适用性与局限性.然后，整理常用时间序列异常检测数据集，分析各数据集的应用场景及特点.最后，从异常定位、异常分类、前兆预测、可解释性、与大模型结合5个方面对时间序列异常检测未来的研究方向进行讨论.研究结果表明，目前时间序列异常检测仍然存在数据稀缺、异常多样、概念漂移等关键问题有待解决，并且未来异常检测任务将会朝着异常定位、异常预测等更加细节领域发展.

近年来随着轨道交通线网规模和结构复杂度提升以及客流需求的增加，系统运行负荷日益增长且运行弹性降低.以行车延误、运营中断为代表的突发事件影响愈发严重，迫切需要研究运行图调整优化方法以辅助调度决策，提高决策质量并减少突发事件的负面影响.本文运用文献计量法对运行图调整相关的研究热点进行分析，针对单一线路条件下的运行图调整问题，由典型的轻微扰动和严重干扰场景入手，对以列车运营或乘客出行为导向，以轨道设备或列车故障为背景，以静态或动态参数为输入和以微观或宏观视角建模的相关研究进行分析.在考虑多线路条件下的运行图调整问题方面，首先梳理了仅对突发事件所在线路运行图进行调整的相关研究；然后分别基于分线运营和跨线运营模式，对同时考虑非故障线路的多线协同调整研究进行论述；最后从提升问题场景典型性、深入结合实际运营需求、提升调整方案鲁棒性、研究多策略灵活组合及可实施性、提高算法求解效能5方面对未来的研究进行展望.研究结果表明：运行图调整研究最早从列车延误传播理论入手，优化方法由面向单线路逐渐发展为多线路协同调整，其中考虑单一线路的运行图调整研究成果已广泛应用，但多线路协同调整方法多面向城际铁路，且受限于系统特点难以运用于城市轨道交通系统.

裂缝作为农村道路病害的主要组成部分，在检测过程中易受到路面阴影、杂草、泥土等干扰因素的影响，导致基于路面图像的自动化检测变得更加困难.为解决这一问题，提出一种基于Swin-Transformer主干网络的农村道路裂缝检测（Swin-Transformer Rural road Crack Detection，S-TRCD）模型.针对模型在裂缝特征提取过程中受到周围干扰物影响导致识别精度降低的问题，设计一种自适应的混合注意力机制模块CAS（Channel and Spatial），该模块能够在空间和通道两个维度上调整裂缝的权重，提高检测模型的抗干扰能力；针对多个裂缝在同一图像上尺寸差异较大导致识别困难的问题，改进了一种带注意力机制的多尺度目标检测头AHead（Attention Head），该检测头可以自适应调整网络感受野，实现多尺度的裂缝检测.为验证S-TRCD检测模型的检测性能，制作农村路病害基准数据集LNTU_RDD_NC，并对S-TRCD检测模型以及路面裂缝检测领域常用的改进YOLOv5、Faster R-CNN、YOLOv8检测模型进行训练.实验结果表明：S-TRCD检测模型在农村路面裂缝检测中较改进YOLOv5、Faster R-CNN、YOLOv8检测模型平均识别精度分别高4.06%、12.12%、2.84%，证明在农村路面裂缝检测领域中，S-TRCD检测模型具有较好的检测性能.

动车组运用计划是高速铁路完成运输任务的关键环节之一，对降低高铁运营成本、提高动车组运用效率具有重要作用，其合理性直接决定了高速铁路运营质量.目前铁路现场编制动车组运用计划高度依赖人工经验，存在运用效率低、编制周期长等问题，如何更高效地利用数学模型和算法提高动车组运用计划编制效率和质量成为学者们持续关注的热点，本文对国内外关于动车组运用计划的研究进行了总结和归纳，首先，界定动车组运用计划的概念，分析动车组交路计划、分配计划和检修计划的区别和联系；其次，从动车组运用条件、交路计划编制的模型及算法、突发情况下动车组运用调整研究3个方面对动车组交路计划研究现状进行梳理；再次，整理阐述动车组分配计划模型构建方法，总结分析动车组高级修计划编制模型与算法研究现状；最后，针对当前动车组交路计划、分配计划和检修计划编制中存在的问题与挑战，对动车组运用问题未来研究方向进行展望.研究结果表明：动车组运用优化研究最初集中于编制交路计划、分配计划，提高动车组运用效率，随着铁路网扩大与动车组保有量的增加，动车组运用调整、高级修计划编制问题成为研究热点.未来研究中可以从运用修与交路计划协同优化、突发事件下列车运行图和交路计划协同调整、高级修送修时间窗口精确预测方法等方向进行改进.

针对能源地下连续墙传热特性规律机理的研究不足问题，探讨不同因素对其传热效率的影响.首先，建立三维数值模型，将模拟数据与实测数据进行对比，对模型的准确性进行验证.然后，模拟系统运行90天的过程，采用单因素试验研究支管间距、进水温度、循环水流速、初始地温和土壤导热系数5个因素对能源地下连续墙热交换效率的影响.最后，利用正交试验，比较各因素对能源地下连续墙换热效率的影响程度.研究结果表明：增加支管间距、土壤导热系数，提高进水温度、循环水流速，降低初始地温均可以提高能源地下连续墙的换热率；增加支管间距和循环水流速在系统运行初期对换热率的提高效果优于系统运行后期，而增加土壤导热系数在系统运行后期更有利于提高换热效率；各因素对能源地下连续墙换热效率的影响程度分别为进水温度>初始地温>支管间距>土壤导热系数>循环水流速.

高速铁路热备动车组配置直接影响应急救援效率与运营成本，针对现有配置方法存在的粗放式管理和风险覆盖不足等问题，提出一种基于路网事故风险全覆盖的优化方法.首先，综合考虑应急响应时效性与经济性，以最小化热备动车组应急响应时间和配置成本为双目标，构建多目标规划模型，融合点覆盖与弧段覆盖方法，精确描述接续任务和区间救援场景需求，结合应急救援点需求、响应时间限制及风险点全覆盖约束，有效适应复杂路网和突发事件不确定性；然后，采用ε约束法求解模型，避免传统权重系数法中量纲统一和参数设定的局限，生成多组Pareto最优解，为决策提供灵活选择；最后，以某铁路局管辖的高速铁路网为对象进行案例分析.研究结果表明：模型能根据不同优化目标生成合理配置方案；随热备动车组数量增加，应急响应时间最大降幅达29.3%，且配置成本可有效控制；模型对不同响应时间约束条件和风险点分布特征有较强适应性.本模型可以为热备动车组科学配置提供理论依据和实践指导，助力高铁应急管理体系地完善.

针对如何充分利用高速铁路枢纽内环线和联络线的互联互通优势，服务铁路换乘客流及市域出行客流的问题，对高铁枢纽环线公交化列车新增运行线优化方法进行研究.首先，从开行方案、车底来源及动车组交路角度分析枢纽环线动车组列车的运输组织模式.其次，以提高环线动车组列车开行频率为目标，考虑车站进路、股道运用和动车组交路等因素，构建高速铁路枢纽环线公交化列车运行线铺画综合优化模型.最后，选取某高速铁路枢纽进行案例分析.研究结果表明：在保持原车次担当关系不变的条件下，利用与原计划相同数量的动车组，可使枢纽环线动车组列车站间服务频率增加120.0%，站间最小平均发车间隔时间缩短至14 min；所建立模型能够考虑灵活运用多种类型枢纽环线列车开行方案，充分挖掘运输潜力，促进实现公交化运营.研究结果可为高速铁路枢纽环线实现动车组列车公交化运营提供运输组织方案.