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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

为充分利用高速铁路的运输能力，提高运营效率，提升经济效益，针对高铁快运货物的集装过程，综合考虑捎带、预留车厢、专列动车组3种运输模式与生鲜、紧急文件、电子产品及贵重物品4类不同种类的货物，解决高铁快运车货匹配问题.首先，构建高铁快运车货匹配两阶段随机规划模型，在第1阶段，确定各列车开行的模式及专列动车组是否开行的列车开行计划，第2阶段根据第1阶段得出的列车开行计划，在不同需求场景下，确定车货匹配方案；然后，设计基于混合整数规划的遗传算法（Mixed-Integer Programming-based Genetic Algorithm， MIP-GA）进行求解；最后，以京沪高铁为背景进行算例分析，以4类货物的4种随机需求、5 500个集装容器和24列车共254节车厢为算例数据，进行模型验证，分析随机解的价值，并通过12种规模算例验证算法的有效性.研究结果表明：随机规划模型能够较好地应对需求波动，相较于平均需求模型成本下降3.8%，货物时效满足率提升13%；通过MIP-GA加速模型求解，MIP-GA平均节省时间75.88%，且MIP-GA结果与Gurobi结果平均间隙值为0.20%，能够在保证解的质量前提下，较好地提升求解速率.

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.

为提升高速公路合流区交通运行效率及驾乘人员舒适性，在保障安全的前提下，面向人工驾驶车辆（Human Driven Vehicles， HDV）和智能网联车辆（Connected and Autonomous Vehicles， CAV）混行的异质交通流环境，提出高速公路CAV合流次序优化与轨迹规划方法.首先，以车辆通行时间和延误作为合流区交通运行效率表征指标，建立合流次序优化函数，采用并调整蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search， MCTS）算法，获得最优合流次序；其次，依据合流次序，建立最小化加速度和急动度的CAV合流轨迹规划（Minimize Acceleration and Jerk Trajectory Planning， MAJTP）函数，运用最优控制理论，求解车辆纵向最优轨迹解析解，进而形成高速公路合流区CAV协同控制方法；最后，联合运用SUMO软件和PYTHON库，对本文所提方法进行交通仿真验证.仿真结果表明：在CAV渗透率分别为0.2、0.4、0.6和0.8时，相较于先进先出（First In First Out， FIFO）算法，基于MCTS算法的合流次序优化方法累积延误分别降低5.75%、8.84%、12.24%和11.06%；相较于最小化加速度的车辆轨迹规划（Minimize Acceleration Trajectory Planning， MATP）方法，MAJTP方法平均急动度更趋近于零，驾乘人员舒适性有所提升，验证了方法的有效性.研究成果可为高速公路合流区交通运行管控研究提供理论支持.

针对传统机械式位移传感器价格昂贵、灵敏度易受工作环境影响等问题，将模型参考自适应法（Model Reference Adaptive System， MRAS）应用于电机的径向位移观测中，提出一种新型无轴承开关磁阻电机（Bearingless Switched Reluctance Motors， BSRM）无位移传感器控制策略.首先，基于共悬浮绕组式无轴承开关磁阻电机的数学模型，以绕组电流为状态变量，建立参考模型和可调模型.其次，选取比例积分自适应律，构建电机无位移传感器控制系统，并通过波波夫超稳定性定理证明无位移传感器控制系统的稳定性.最后，在宽转速和受到干扰力的情况下进行仿真和实验研究.研究结果表明：该系统能够在不同转速和受到干扰力的情况下实现电机转子径向位移的实时跟踪和准确估计；将无位移传感器观测方案所得的位移信号反馈至电机的悬浮控制系统，在500、1 000、 1 500 rpm 3种典型转速和受到干扰力的情况下，均能将电机的转子径向位移控制在-0.08~0.08 mm范围内，该系统能够实现电机在没有位移传感器情况下的稳定悬浮.

针对现有的区域铁路网特性研究较少考虑站点之间的联系程度、分析视角单一等问题，从社团划分的角度出发，以成渝城市群铁路客运网为研究对象，开展铁路网结构及功能复杂特性研究.首先，考虑铁路基础设施和列车开行，采用Space L和Space P方法分别构建铁路客运物理网与服务网模型；其次，通过计算度分布、平均路径长度等拓扑统计指标分析网络整体特性；最后，引入社团结构理论研究网络内部特性，提出一种基于改进粒子群算法的铁路网社团划分方法，进一步分析成渝城市群铁路客运网的社团构成、地理分布及内部连通性.研究结果表明：成渝城市群铁路客运物理网具有无标度特性，服务网具有小世界特性；物理网被划分为12个社团，其空间分布具有明显地理特征，与铁路干线分布基本吻合；服务网被划分为8个社团，其空间分布突破了地理位置的限制，社团内部站点表现出远距离相互作用，同时各社团网络也具有小世界特性.研究成果可为推动成渝城市群铁路客运网一体化发展，提升铁路网的可靠性提供参考.

为响应“公转铁”政策需求，考虑货主选择行为，构建铁路货运补贴双层决策模型.上层综合考虑经济和环境效益，以单OD对铁路补贴额为决策变量，构建多目标非线性补贴决策模型.下层考虑货主间的博弈行为，以广义运输费用最低为目标，构建货流分配模型.考虑模型特点，运用隶属度函数将模型转化为单目标问题，并设计模拟退火算法和迭代加权法进行求解.通过北京砂石骨料货运网络实证分析，验证模型及算法的有效性.研究结果表明：OD对补贴额为0~0.12元/（t·km），且不同OD对的补贴值呈现出显著的空间和个体差异；在补贴方案下，通过260万元的经济支出，可实现24%的货运“公转铁”和17%的碳减排；差异化补贴方案下，同等规模的“公转铁”货运量和碳减排量，所需经济支出仅为统一补贴策略的52%；经济和环境效益的权重系数对补贴决策具有显著影响，各地政府应结合本地特点确定权重系数；铁路补贴总额上限的提高能够提升“公转铁”推动效果、提升环境效益，但环境效益的边际增长率持续减弱；铁路货运周转量占比要求的提升，会大幅度提高财政补贴压力，建议政府综合运用补贴以外的激励策略；铁路补贴总额与公路运价呈现明显的负相关关系，政府宜建立灵活的补贴调整机制，以适应货运市场变化.

针对地铁接驳高铁客流疏散场景中乘客拥挤、候车时间过长及交通资源浪费等问题，提出基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning， MARL）的地铁接驳高铁客流疏散优化方法.该方法通过动态调整地铁时刻表，提高乘客疏散效率，减少拥挤情况，并提高交通资源利用率.首先，根据地铁的时空信息及乘客换乘的时空参数，将地铁接驳高铁客流疏散优化问题建模为马尔可夫博弈过程，并设计通用状态特征、行为空间和奖励函数.然后，采用Actor-Critic（AC）框架建立多智能体的决策模型，并在集中式训练和分布式执行的框架下设计一种异步动作协同机制，以提高方法的训练效率.最后，以天津西站换乘地铁为案例进行优化研究.研究结果表明：优化地铁接驳高铁客流疏散能显著降低乘客候车时间，并提高地铁的运行效率；乘客平均候车时间减少了26.80%，地铁的平均运行效率提高了14.11%.

为揭示不同温度荷载下全断面纤维混凝土封闭结构的力学特性，采用有限元软件建立CRTS Ⅲ型板式无砟轨道-全断面纤维混凝土封闭结构仿真分析模型.通过潍烟高铁现场实测数据验证模型的准确性，分析整体温度荷载、温度梯度荷载及温度循环荷载作用对全断面纤维混凝土封闭结构应力应变云图的影响，研究荷载作用对全断面纤维混凝土封闭结构应力沿纵横向分布的变化规律.研究结果表明：温度荷载对高韧性混凝土全断面防水封闭结构有明显的影响；在整体温度荷载作用下，底座板中部对应位置处为温度主影响区域，轨道结构伸缩缝位置为温度敏感区；轨道结构变形为温度梯度荷载作用下全断面纤维混凝土封闭结构受力的主要影响因素；底座板边缘位置对结构层具有侧向剪切作用，在施工过程中，应做好质量控制，减少层间接触损伤的产生；全断面纤维混凝土封闭结构在温度循环荷载作用下存在应变滞后现象，根据形成的滞回圈大小可知，路肩位置和底座板边缘对应位置处结构层易产生疲劳破坏；温度循环荷载下结构层受力和温度梯度随深度和时间时刻变化，温度梯度在结构层0.02 m深度范围内较大，此位置为受力的不利位置.

针对长轴承支撑的复杂转子系统，建立一类含非对称非线性弹簧阻尼耦合支撑的双盘转子系统的力学模型.首先，计算润滑油膜力和转定子因碰摩产生的碰摩力等非线性力，并将两端轴承和底座之间等效为非线性的弹性阻尼耦合作用.其次，基于多目标协同、多参数耦合仿真分析，采用变步长四阶 Runge-Kutta 法数值计算，分析一类长轴承双盘转子系统的周期碰摩振动的模式类型、分布区域及分岔特征.最后，揭示系统的动力学特性与模型参数的关联关系.研究结果表明：转子系统随定子刚度比或转速比的增大而表现出典型的非光滑特性，系统的多种周期类型共存现象频发，当定子刚度比、间隙阈值、转速比等多参数耦合变化时，系统的非线性振动特性呈现出复杂性和多样化特征；随着定子偏心比增大，系统发生的最大碰摩力和碰摩占空比值均随之增高；系统的摩擦系数变化对系统的周期振动的模式类型、分布规律、最大碰摩力和碰摩占空比值的影响相对较小；亚谐周期振动、混沌等复杂的周期碰摩振动随系统转速比增大而持续发生.

针对当下翻浆冒泥病害识别成本昂贵、周期长和效率低等问题，提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization， GWO）与变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD）相结合的无砟轨道翻浆冒泥病害识别算法.首先，通过对翻浆冒泥病害数量的统计分析，明确无砟轨道翻浆冒泥病害区段长度.其次，基于动检车所测得轨道不平顺数据，比较经验模态分解（Empirical Mode Decomposition， EMD）、小波分解（Wavelet Decomposition， WD）和VMD在无砟轨道翻浆区段不平顺数据分解中效果及麻雀搜索优化算法（Sparrow Search Algorithm， SSA）、人工蜂群优化算法（Artificial Bee Colony， ABC）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm， WOA）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO）和GWO对于VMD关键参数k和 \alpha的自适应选择效果；采用GWO-VMD对测得的轨道不平顺数据进行分解，分析轨道不平顺固有模态分量（Intrinsic Mode Functions， IMF）的特征；将IMF的峭度值作为特征向量，通过计算包络谱熵值的最大似然函数得到病害识别阈值为3.51.最后，通过实例验证GWO-VMD模型的有效性.研究结果表明：利用GWO-VMD分解轨道不平顺数据所得到的每个IMF分量具有不同的频率和幅度特征，对应了不同空间尺度信息；与现场病害资料对比，GWO-VMD识别的结果准确率均达到90%以上，可有效地实现无砟轨道翻浆冒泥病害的定位与检测.研究结果有助于无砟轨道服役状态的精细化管理，为高铁线路“状态修”提供技术支持.

为探究社区识别与共享单车减碳效益之间的关系，对西安市减碳效益社区识别和相关影响因素进行研究.首先，基于2020年西安市哈啰单车订单数据分析其出行时空分布特征；其次，测算共享单车骑行减碳效益并分析其时间特征；再次，利用Louvain算法根据减碳效益对西安市中心城区进行社区识别；最后，使用K-means聚类算法对社区进行分类并运用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）模型探究建成环境对共享单车减碳效益的影响.研究结果表明：共享单车出行具有明显的早晚高峰现象，骑行热点集中于地铁沿线及接驳站点等；共享单车减碳效益显著，并有早晚高峰效应；基于减碳效益共识别出16个社区，活动社区与行政区划重合较少，社区呈现“低耦合、高内聚”的结构特征，城市中心划分的社区数量较多，规模较小，外围区域社区数量较少，规模较大，中心社区具有更为明显的减碳效益；基于社区的加权平均度、图密度和平均聚集系数，可将16个社区划分为低减碳区、中减碳区、高减碳区3类；不同建成环境因素对减碳效益均具有正向影响，但影响尺度不同.研究方法可为西安市共享单车减碳排管理和政策制定提供参考.

针对梁桥板式橡胶支座背景复杂、位置深入、难以识别和测量的问题，提出了一种基于YOLOv8-ESF两次语义分割的自动检测支座裂缝并进行参数计算的方法.首先，在骨干网络引入EfficientViT主干，基于此重新构造C2f中Bottleneck结构，建立为C2f-Faster-EMA模块，从而替换YOLOv8n骨干网络的部分C2f模块并增加解耦头，提升支座裂缝多尺度细节特征的获取能力；其次，使用改进YOLOv8n模型分割并提取出整个支座区域；再次，利用改进YOLOv8n模型在分割出的支座区域图像上进一步分割出裂缝区域，利用提取骨架中心线和寻找最大外接矩形法获取裂缝参数信息；最后，从网络结构、裂缝数据、分割精度3个方面对模型进行验证和评价.研究结果表明：YOLOv8-ESF模型对支座区域和支座裂缝的识别在评价指标mPA、DSC和IoU方面，均达到85%以上；在实桥测试中，对采集的支座裂缝图像利用两次语义分割计算方法计算结果与人工实测结果对比，两者最大误差小于0.1 mm，满足工程要求.

为解决本线与跨线列车间相互干扰导致的跨线列车“长线短流”和本线列车“有流无车”问题，对本线列车与跨线列车停站方案与客流分配的协同优化问题进行研究，以提升现有开行条件下的车流匹配程度.首先，通过对高速铁路物理网络进行简化，聚焦本线列车与跨线列车同时运营的一条线路，并对线路上的本线列车与跨线列车在不同开行方案下对客流分配的影响进行分析；其次，基于列车运行区段构建服务网络，以最小化铁路运营成本与旅客出行时间损失成本为目标，建立协同优化本线和跨线列车开行方案的混合整数规划模型；再次，为提高大规模实例的计算效率，根据模型结构特征，设计基于拉格朗日松弛的启发式求解算法，通过松弛耦合约束，将原问题分解成更为简单的子问题；最后，以京广高速铁路武广段为例进行实证研究，在较短时间内求得高质量可行解，验证该模型及算法的有效性.研究结果表明：与顺序求解方案相比，协同优化方案可以减少列车开行数量1列；跨线旅客占比和跨线旅客客座率两个指标的分析结果进一步验证了本线列车与跨线列车协同优化后的客流分配效果，本线列车与跨线列车的分工更加明确，提升了现有开行条件下的车流匹配程度.研究结果可以为运营者提供参考.

为促进公交与地铁之间的有效接驳，针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型，并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制，对涉及两次或更多换乘的情况加以约束，促使系统在设计时尽可能减少不必要的换乘.引入自适应精英保留策略和惯性系数动态调整策略，设计并采用遗传粒子群混合算法来求解模型.研究结果表明：在接驳公交服务能力方面，相较于原有公交线网，优化后的公交载客量提升约23%；在经济性维度，乘客人均出行成本降低约9%；在算法性能上，所设计的混合优化算法较传统遗传算法运行速度提升15.4%.优化模型在换乘吸引力、人均出行成本等多个关键指标上均优于既有公交线路，验证了模型在提升接驳公交网络运营效率和服务质量方面的有效性，可以为城市公共交通系统的精细化管理和智能化升级提供参考.

视频监控系统是保障铁路客运站安全的关键设备，现有的铁路客运站视频监控布局优化研究对铁路客运站的实际监控需求考虑较少，无法保证视频监控系统所采集图像信息的有效性.为解决铁路客运站的视频监控布局优化问题，首先，从覆盖清晰度需求和覆盖方位性需求两方面分析铁路客运站内不同区域的视频监控覆盖需求；其次，进一步研究覆盖需求对监控摄像机覆盖范围的影响，在满足有效覆盖目标区域的条件下，以视频监控布设总成本最小化为目标，构建视频监控布局优化0-1整数规划模型，并利用GUROBI软件求解；最后，以铁路苏州站为例进行验证.研究结果表明：在深入分析铁路客运站视频监控需求的影响后，相较于不考虑有效覆盖需求的方案，所得出的视频监控布局方案的总体有效覆盖率提升了129.3%，其中对于需要满足目标发现和目标辨识需求的区域有效覆盖率分别提升86.5%和148.1%，同时对于需要满足目标确认需求的区域完成了全覆盖.研究成果可为铁路客运站视频监控布局方案的规划制定提供参考.

针对高温天气中纵连板式轨道结构内部积聚过大温度应力导致的板间接缝热胀失稳问题，提出纵连板式轨道板间接缝优化方法，建立桥上纵连板式轨道结构热损伤计算模型，分析换填接缝的弹性材料宽度和弹模匹配方案，研究接缝等效弹模对轨道结构温度应力、温度变形、接缝损伤和层间损伤的影响规律，提出接缝等效弹模的合理建议值.研究结果表明：换填接缝的弹性材料宽度相同时，材料弹模越小，轨道结构纵向温度应力释放越大，接缝垂向变形降低量、纵向变形、接缝受压损伤和层间损伤越大；板间接缝等效弹模建议取值为28 400 MPa，对应的换填宽接缝两侧弹性材料总宽度为50 mm，弹性模量为17 324 MPa；相较于原轨道结构的接缝，采用弹性材料换填宽接缝两侧后，纵连板式轨道结构纵向温度应力降低了14.2%，接缝受压损伤和层间损伤分别减少了7.4%和3.2%，接缝垂向变形减少了2.8%.

针对交通流预测中复杂且多变的时空动态特征，提出一种基于注意力机制的时空UNet图卷积模型（Attention-based Spatio-Temporal UNet with Graph Convolutional Net，AST-UNet-GCN）来应对长时间的交通流预测.首先，在时间建模上引入UNet的特征金字塔架构用于处理多尺度时间特征，通过编码-解码结构有效捕捉不同时间尺度的特征，为增强对突发事件的适用性，设计基于注意力机制的短期时间特征提取模块，并利用可变形注意力机制构建全局时间特征提取模块以捕捉长期的时间依赖关系；然后，构建一种缩放激励（Squeeze-and-Excitation，SE）特征融合模块，通过提升卷积神经网络的特征表达能力，动态调整不同时间尺度特征的权重，提升多尺度时间信息的融合效果，有效突出关键特征并抑制冗余信息；最后，在空间建模上结合图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN），通过构建交通网络的拓扑图结构以捕捉空间依赖关系，并设计基于sigmoid函数的特征融合机制，深入挖掘时空特征之间复杂的动态关系，实现全面的时空动态建模.研究结果表明：与其他主流模型相比，AST-UNet-GCN模型在短期预测的MAE、RMSE指标上分别降低了8.5%和9.4%，在长期预测上分别降低了10.4%和6.5%.实验结果验证了该模型在交通流量预测中具有较好表现，尤其在即时预测能力和长期趋势预测的稳定性方面表现更佳.

列车运行速度的不断提高对运行安全提出了更高的要求.针对横风作用下时速350 km及以上高速度列车运行带来的安全问题，对列车在横风作用下的运行响应进行深入研究.首先，基于流体力学及车辆动力学理论，分别采用CFD流体力学软件和UM多体动力学软件，建立高速列车气动模型和高速列车动力学模型.其次，通过将气动载荷作为外部激励施加在车体上，实现横风作用下高速列车直线路段行车全过程计算.最后，综合分析稳态风载模式、风速对高速列车行车安全的影响.研究结果表明：横风作用下，车体横向位移、轮轴横向力、轮轨垂向力、脱轨系数、轮重减载率较无风时均显著增大；当风速5 m/s、车速350~400 km/h时，列车各项安全性指标处于较低水平，增长幅值较平稳且在安全限值范围内；当风速≥10 m/s、车速350~420 km/h时车轮挤压钢轨，轮轨横向相互作用明显，迎风侧轮轨发生瞬时分离，尤其是时速400 km/h以上高速列车更为突出.研究结果可为控制横风作用下高速列车行车安全提供重要参考.