摘要：处理器芯片是信息系统的控制和算力根基.当前海量应用的不断演进对处理器性能和能效产生了指数级提升的追求,处理器芯片的设计规模和复杂度变得越来越大,设计难度越来越高,现有的层层分解的处理器设计流程已经难以实现全局能效最优.

摘要：城际铁路具有公交化运营特征,在始发终到站接发的列车以折返列车为主。为控制车站占地规模,且充分利用城际铁路车站通过能力,亟需研究不同折返方式下的城际铁路车站通过能力利用情况。将列车在站办理的各项作业抽象为“走行”和“停留”2类,将一组连续的“走行—停留—走行”过程抽象为一个“作业序列”,采用“作业序列”这一概念对列车站前折返或站后折返作业过程进行描述。基于车站通过能力计算的图解法原理,构建城际铁路车站通过能力利用分析模型,对车站作业计划进行压缩,模型求得的最优解表示当前数量列车作业占用车站设备时间最小的方案,将求得的最小占用时间与实际运营时间作比较计算车站通过能力利用率。考虑不同折返列车组合和不同车站间隔时间,设计实验识别车站能力瓶颈所在位置。案例分析结果表明,按照现行车站间隔时间标准,当折返列车只采用站前折返方式时,站前折返列车上升至占全部接发列车数量的48.5%时,车站能力瓶颈将由道岔组转移至到发线;当折返列车同时采用站前折返和站后折返方式时,保持折返列车数量不变,站后折返列车上升至占折返列车总数的50%时,车站能力瓶颈将由到发线转移至站后折返线。上述研究结果可为具备折返条件的车站在站场布局、折返设备布置及折返方式选择等方面提供参考依据。

摘要：施工组织设计管理作为铁路工程建设的核心环节,其科学性和先进性直接关系到工程的进度、成本和施工质量。对铁路施工组织设计管理的特征及工作内容进行全面分析,提出构建铁路工期指标库、施工组织计划智能编制、施工组织信息化管理的铁路施工组织设计智能管理思路。详细阐述施工工期指标体系的构建过程,包括施工工期指标的多层次、多渠道、多维度调研分析,以及铁路施工工期指标关联性分析。探讨铁路工期预测模型的建立,提出复合工期预测模型的概念;提出铁路施工组织计划智能化编排引擎的构建方法,明确施工组织设计审查与评价的内容和方法;提出施工组织设计智能化管理系统架构以及融合信息新技术的铁路施工组织设计关键技术。研究成果旨在为实现施工组织的智能化管理、确保项目目标的顺利完成提供支撑。

摘要：BIM+GIS技术可用于铁路环境的模拟分析,目前在BIM模型信息的语义场景转化方面的扩展尚显不足,造成部分BIM模型转化后信息冗余或缺失的现象。针对此问题,提出一种坐标转换方法,将铁路BIM模型相对坐标转化为GIS地理坐标,并设计了一种考虑铁路场景复杂度的三维模型与GIS地形匹配方法,以实现铁路BIM模型在不同三维场景下的精确匹配,基于构建的对象重要性评价模型,实现了符号化三维铁路场景多尺度表达,该方法有效解决模型漂浮或模型淹没等问题,满足大比例尺下探析三维场景要素和目视精确定位的场景需求,同时兼顾铁路BIM模型轻量化按需加载的应用要求。研究成果解决了铁路BIM模型与三维GIS地理场景精确匹配与表达的技术难题,具有较高的理论意义和工程实践价值。

摘要：本文详细分析中老铁路的货物运输现状与效率,探讨其对中老两国以及区域经济发展的影响。首先分析中老铁路的运输能力提升、货物种类多样化、经济发展推动以及面临的挑战等,深入探讨直达运输模式、集装箱多式联运模式、定制化服务模式、分散装运集中清关模式以及跨境电商物流模式等多种模式对于中老铁路跨境运输的适用性。此外,通过使用k-means聚类分析法,对中老铁路境外各主要车站的货运量进行聚类分析,探讨车站间的货运品类特征,为进一步优化货运组织模式、货运产品设计和提高车站货运效率提供了数据支持和策略方向。

摘要：为推进铁路工务设备管理应用的创新,对既有的工务管理信息系统(PWMIS 1.0)进行优化升级,设计了以服务工务生产管理为中心的铁路工务设备管理系统。文章阐述了该系统的总体架构、技术架构和关键技术,实现了工务设备台账管理、工务设备汇总、运营情况管理等多种功能。该系统已在全国铁路进行实施部署,运行情况表明,该系统提高了工务设备管理效率和数据准确性,为各级工务部门准确掌握工务设备状态提供技术支撑。

摘要：高速铁路工务设备是铁路运输的基础,其使用状态直接关系到运输的安全性。为提升工务段巡检员和管理层的巡检效率和决策的准确性,解决巡检预警状态缺乏直观性、周期天数设置不合理以及春秋季专项检查缺乏电子化等问题,本文研究了两项关键技术,以构建数字化技术体系。首先利用深度学习建立了基于卷积神经网络的病害自动识别模型,并通过对几个高速铁路沿线车间的数据进行采集与验证分析,证明该模型在巡检员上传病害影像后,能够自动识别病害。训练精度高达97%,验证精度达到76%。其次,本文基于大数据技术,结合卷积神经网络和长短期神经网络建立设备状态判断模型,并构建出巡检周期预测算法。通过分析两个高速铁路工务段的数据,结果显示,设备状态识别模型能够通过捕捉巡检记录中的关键信息,准确判断设备运行状态,预测巡检次数的平均相对误差为14.3%,精度为85.7%。最后,通过高速铁路工务设备巡检修数字化实现案例,充分证明了两项应用的设计与融合方案能够为高速铁路工务设备的巡检修作业提供充分的技术支持,并能为实时而高效的检修决策提供全面可靠的数据依据。

摘要：为解决物流集装单元化背景下器具运输成本高且灵活性差问题,本文提出集装器具循环调拨与回收的运输方式,在此运输方式下的器具运输问题属于供需未匹配与需求可拆分的取送货车辆路径问题(USDSPDVRP)。为在准确描述问题的基础上使模型易于求解,提出两阶段建模思路,设计解决USDSPDVRP模型的改进分支定价算法,通过Dantzig-Wolfe分解将模型分解为选择运输方案使用数量的限制主问题与根据主问题结果生成新运输方案的子问题,并设计相适应的路径缩减策略改进算法,实现高效求解复杂子问题的目的。算例结果表明,提出的改进分支定价算法相比Gurobi求解器,求解时间平均减少了83.9%,求得的可行解与精确解目标值间隔平均为2.8%。并对比分析了循环运输与直达运输的运输效益指标,证明了循环调拨与回收的运输方式能够有效减少运输总费用和车辆使用数,提高车辆满载率。

摘要：分析了不同类型动车组高级修计划的特点及其关联因素,讨论了高级修计划编制问题的复杂性;基于滚动迭代思想提出了编制动车组长周期高级修计划的方法,通过依次求解规划期内各计划年的动车组高级修轮廓计划,编制了完整的长周期高级修计划;设计了分别表示动车组送修时间以及动车组检修状态的0-1变量,以动车组在2次高级修间隔内走行里程最大化为优化目标,以不同时间段动车组最大检修率限制、承修单位允许的接车以及最大检修能力、计划年度内在高级修上的资金限制、动车组每月高级修允许送修数量、动车组日均控制里程、列车运行图里程等实际要求为约束条件,构建了动车组高级修计划优化的线性0-1整数规划模型;以配属中国铁路北京局集团有限公司的279列动车组历史走行数据以及相关参数为基础,通过Python编程并调用商业求解器对模型进行精确求解,首次实现了对该局所有动车组长周期高级修计划的优化编制。计算结果表明:优化后动车组长周期高级修计划较人工方案减少了19次高级修,节约资金消耗1.505亿元,延长规划期内动车组年均运用时间21 d,增加动车组年均走行里程46080.21 km;同时避免了人工方案中动车组检修率超标及检修能力超出限制的情况,提高了动车组的运用效率以及计划编制的科学性。

摘要：基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径,已成为6G的重要研究方向。为此,首先分析了在未来6G,特别是物联网(IoT,internet of things)场景中引入分布式AI的必要性,以此为基础论述了FL在满足相关6G指标要求的潜力,并从架构设计、资源利用、数据传输、隐私保护、服务提供角度综述了FL如何赋能6G网络,最后给出了FL赋能6G研究存在的一些关键挑战和未来有价值的研究方向。