摘要：顶层设计指标分解是决定高速列车正向设计周期长短和成功与否的首要环节.首先,在阐述运输能力、安全舒适、绿色环保、经济性等高速列车顶层设计指标的基础上,从系统结构组成、运行边界条件以及大系统耦合作用等角度提出高速列车顶层设计指标分解所面临的技术挑战;然后,论述设计指标分解方法、设计指标分解关联模型和设计指标分解协调策略3个方面研究现状,并分析现有方法的不足与新需求;最后,展望群落生态学在高速列车顶层设计指标分解中的适用性,剖析基于群落生态学的高速列车顶层设计指标分解将会面临的关键问题,并给出相应的解决技术路线,以期为高速列车顶层设计指标分解的深入研究和实践提供参考.

摘要：为解决传统的高速列车动力学性能多目标优化方法缺乏考虑设计指标之间的相互作用且主观性强、可解释性差、效率低等问题,提出一种基于博弈论的高速列车转向架动力学设计指标分解协调方法。首先,基于灵敏度分析结果建立7个动力学性能设计指标与13个转向架设计参数之间的分解映射,分析了动力学设计指标分解中的冲突关系并提取了冲突要素;然后,将互相冲突的动力学设计指标的分解协调转化为一个博弈过程,确定博弈中的决策结构,构建了博弈主体的效用函数并建立冲突性能的主从博弈协调模型;其次,设计一种基于遗传算法和二次规划联合的Nash均衡求解算法,以Nash均衡作为设计指标分解结果;最后,以高速列车稳定性和曲线通过性能的博弈协调为例验证了博弈协调模型与求解方法的可行性和有效性。研究结果表明:该方法不依赖于人工设置即可快速得到与高速列车实际设计参数相近的结果,并且在该结果下临界速度、脱轨系数、轮重减载率等指标均满足要求。引入博弈论进行动力学性能多目标优化不仅可获得直线稳定性和曲线通过安全性相对均衡的动力学性能,还减少了设计迭代次数,提高了设计效率,且所求取的是数学意义上的Nash均衡,极大地降低了主观性。研究成果可为高速列车悬挂系统设计和动力学性能协调优化提供参考。

摘要：变型设计是实现高速列车转向架定制设计的关键技术之一。针对当前高速列车转向架变型设计过程中缺乏有效的知识管理与重用方法,进而影响转向架设计效率与质量的问题,提出高速列车转向架变型设计知识推送系统构建与应用框架,分析高速列车转向架变型设计知识,利用知识图谱技术实现转向架变型设计知识的结构化表达与存储。基于此,提出知识图谱嵌入与路径推理相结合的知识推理技术,匹配并筛选出与当前转向架变型设计活动相关联的设计知识;开发高速列车转向架变型设计知识推送系统,实现嵌入设计活动的知识主动推送,并以高速列车构架变型设计为例,验证该系统能够为设计人员提供一个集成的知识支持环境,其具备一定的可行性与工程应用价值。

摘要：转向架轻量化设计是高速列车研发的关键技术之一,针对当前转向架基于轻量化需求进行定制设计后与定制方案的仿真优化评估相脱节等问题,建立了高速列车转向架轻量化设计评估系统的技术架构。以转向架的关键承载部件构架为研究对象,对转向架构架结构仿真评估、结构优化等关键技术进行论述。基于JISE4207标准对构架进行静强度分析和疲劳强度分析,确定危险工况,并基于贝叶斯优化算法对构架进行尺寸优化。优化后的构架质量减轻6.5%。经评估,优化后构架的静强度和疲劳强度满足标准要求,实现了转向架轻量化的目的。开发了高速列车转向架轻量化设计评估系统,以某型高速列车转向架构架为例验证了该系统的可行性。

摘要：人工智能算法不透明或无法解释导致的“算法黑箱”被视为引发算法偏见、歧视或操纵等社会风险的重要原因。既有研究在使用黑箱隐喻时,多将算法视为一种“实体性存在”(代码或模型),谋求通过代码公开或模型解释等方式打开黑箱。然而基于行动者网络理论考察发现,算法本质上是社会与技术性行动者关联互动形成的“关系性存在”。黑箱并非算法技术本身的属性,而是以算法为核心的社会科技系统或行动者网络的特征。为了揭示可能被黑箱隐匿的风险,需要打开黑箱以呈现算法行动者网络中的行动者及其关系。相应地,算法风险治理需要确立算法设计与应用的公共性原则,构建开放包容的算法行动者网络,并实现基于批判性反思的算法信任。

摘要：随着公共事务治理场景中算法工具的广泛应用,算法治理逐渐成为公共管理或治理的新形态。算法治理以公共利益或公共价值的实现为根本目标。而基于技术政治视角的分析揭示了算法的政治性,它不仅可以被应用于实现特定政治意图,其本身的技术特性也会与特定政治价值相关联并产生社会政治影响。因此算法自身的公共性应当成为算法治理的重要基础。算法公共性包括算法的公益性、公开性与公平性三个方面,它们在现实治理实践中面临着异化风险。算法公共性的实现需要一种参与式设计的新理念,它强调通过算法设计过程中多元主体的广泛参与来实现社会整体价值的嵌入与算法技术发展方向的调整,从而使算法的技术属性更好地契合公共性价值。

摘要：为了实现非结构化高速列车多域数据的知识抽取、融合及结构化存储,研究了多域数据融合的高速列车维修性设计知识图谱构建方法,详细分析了高速列车维修性设计知识图谱模式层本体模型概念要素组成、数据层构建及知识融合过程,展示了基于Neo4j图数据库开发的转向架知识图谱平台及知识检索系统。所研究的知识图谱构建技术不仅有效地实现了高速列车领域多源、多域数据知识的融合,还能很好地辅助设计人员进行产品可维修性设计,提高产品质量。

摘要：数字孪生(DT)是推动轨道交通装备领域数字化、智能化的关键技术之一,但其相关研究仍处于起步阶段.围绕高速列车生命周期研发现状,系统剖析传统高速列车研发数字化转型过程中的设计闭环难、高保真度、高精度模型缺乏、信息物理数据交互融合难等问题,结合产业发展趋势归纳提出高速列车生命周期发展新需求;在此基础上提出数字孪生高速列车技术框架,并对高速列车生命周期数字孪生模型构建和功能服务两个方面进行深入探讨,指出数字孪生高速列车所面临的关键技术问题与挑战.通过展示前期在轨道车辆关键部件服役能力劣化方面的探索应用,以期为未来高速列车全生命周期数字化的深入研究和实践提供参考.

摘要：为解决传统基于文档的系统工程(text-based systems engineering,TBSE)方法在高速列车转向架研发过程中出现的需求-设计一致性不强、需求可追溯性差、设计信息可重用性不足等问题,引入基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)方法,提出了结合需求-功能-逻辑-物理(requirement-function-logic-physic,RFLP)的高速列车转向架系统建模分析流程,涵盖需求分析、功能分析和架构分析与综合三个阶段。以高速列车转向架制动系统为例,对系统需求、功能、行为等进行MBSE建模分析,证明了MBSE使得高速列车转向架设计过程更加丰富、准确,对于提升转向架设计效率、改善转向架正向设计流程具有指导意义。

摘要：当前高速列车企业的关注点主要是RAMS需求的分析,但较少地考虑在不同需求方面的投入差异,这不利于资源的合理配置。提出了一种结合模糊粗糙集属性约简与贝叶斯网络的RAMS需求权重分析方法。首先设计问卷,通过模糊粗糙集的属性约简分析问卷调查的结果,从而获得主观RAMS需求权重;然后采用贝叶斯网络分析运维数据,基于零部件将获得的故障类型重要度映射为客观RAMS需求权重;最后将两个需求权重结合,得到RAMS需求综合权重。以轮对系统为对象,使用实际需求和运维数据,验证了此方法的有效性和可行性。