车站联锁系统行为验证与数据确认的形式化方法

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车站联锁系统是一种典型的基于数据驱动的安全苛求系统,开发过程中需要对系统行为进行验证并需确认数据的正确性.为此,通过分析联锁系统的设计规范,基于RODIN平台并使用Event-B语言,辅助使用UML(unified modeling language)图工具快速建立系统的初始模型,以自动生成模型文件并描述出各系统属性与事件流程;基于精化策略分层建模,对各层模型的证明义务进行定理证明,验证了系统的各项属性,得出可靠的通用功能模型;基于实例车站,对模型的公理进行了验证,同时实现了对联锁数据的确认;通过形式化验
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针对隧道锚承载能力评价合理的解析计算公式缺乏、模型试验测试方法耗时费力、数值模拟可靠性不佳的问题,提出了一种人工智能化隧道锚承载能力预测方法.从隧道锚受力传力过程出发,分析了影响承载能力的因子,确定了承载能力评价指标体系;基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)强大的学习预测能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法良好的优化效果,建立了承载能力非线性映射PSO-LSSVM模型;将收集到的1
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基于交通视频监控图像的天气识别已经成为智能交通系统中重要的研究课题.虽然卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像识别技术获得了巨大的发展,但是针对复杂交通场景的天气识别问题,现有的模型在特征表达方面仍然面临着巨大的挑战.为了提取丰富的语义特征,提出了基于联合投票机制的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型.所提出的模型包括两个核心模块:基于通道和空间注意力机制的二阶特征模块和基于复合特征结果联合投票机制的分类模块,用以提取不同天气图
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为探明我国某地铁线路弹性短轨枕轨道曲线钢轨短波长波磨萌生原因,采用现场试验和数值仿真方法对其开展了研究.首先,通过现场试验确定钢轨波磨波长与轨道动态特性对应关系;其次,利用车辆-轨道耦合动力学模型计算轮轨接触参量,通过力锤敲击法获得现场轨道导纳特性;最后,基于轮轨接触参量和轨道导纳结果,建立钢轨波磨频域线性分析的数值模型,模拟弹性短轨枕轨道频域下曲线钢轨磨损率特征,分析了弹性短轨枕轨道萌生特定波长波磨原因.研究结果表明:地铁弹性短轨枕轨道钢轨波磨主要出现在半径小于等于800 m曲线段,低轨波磨程度更为显著
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