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公开(公告)号：CN116354669B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310342587.3
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京信息基础设施建设股份有限公司 , 北京交通大学 , 北京市轨道交通学会 , 北京地铁工程管理有限公司 , 北京交大建筑勘察设计院有限公司 , 北京市政路桥科技发展有限公司
Inventor： 杨广武 , 王燕凯 , 潘秀明 , 王晓军 , 彭华 , 李宇杰 , 肖军利 , 牛晓凯 , 宋伟 , 孙晓宇 , 杨硕 , 张晶晶 , 杨三资 , 马振超 , 吴海洋 , 尉婧明 , 杜哲
IPC: C04B28/04 , C04B111/70
Abstract: 本发明提供了一种水泥基灌浆料，涉及建筑材料技术领域。本发明提供的水泥基灌浆料，包括独立分装的改性水泥基浆液和外加剂浆液；所述改性水泥基浆液包括水泥、减水剂和水；所述外加剂浆液包括集结剂、减水剂和水。本发明通过在水泥中加入减水剂，对水泥性能进行改良；同时通过将集结剂、减水剂和水单独配置成外加剂浆液，使其达到理想的流动效果；通过将外加剂浆液与改性水泥基浆液独立分装，灌浆时再进行混合，以期达到更精准控制灌浆料凝结时间、增强短期强度的目的。实施例结果表明，本发明提供的水泥基灌浆料同时具有终凝时间短和短期抗压强度高的性能。
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公开(公告)号：CN115389254A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210820949.0
申请日：2022-07-13
Applicant: 北京市轨道交通学会 , 北京交通大学 , 北京市地铁运营有限公司 , 北京市政路桥科技发展有限公司 , 北京北方交建工程管理有限公司 , 北京信息基础设施建设股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于城市轨道交通隧道结构的微创探查方法及装置，所述微创探查方法包括以下步骤：A、在隧道衬砌结构上钻取直径≤Φ20mm的微孔；B、利用内窥镜探查衬砌间脱空以及钻孔内各种缺陷；C、利用内窥镜结合取样器，在钻孔内提取衬砌周边围岩土样；D、利用测量尺对衬砌厚度进行测量；E、利用四爪取物器抓取隧道结构内异物进行测试。本发明从隧道结构内部进行微创探查的方法，在既有的隧道衬砌结构上钻取直径仅为Φ20mm的微孔，对结构仅仅是可忽略不计的微创，综合采用取样器、取物器、内窥镜、测量尺设备，实现结构内部损伤探查、尺寸测量、取样取物等综合探查功能，提高了探查的精度，并且节约了成本。
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公开(公告)号：CN113762590A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110819401.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通节假日客流预测系统。包括：节假日客流预测服务器、基础模型服务器、数据管理服务器和数据获取服务器，数据获取服务器爬取城市轨道交通内部路网客流数据和长途交通数据、城市POI数据和事件数据，向数据管理服务器发送数据；基础模型服务器提供重力模型、OD分类模型、出行意愿分级模型和数据驱动模型；节假日客流预测服务器基于数据管理服务器中的数据调用OD分类模型、重力模型和出行意愿分级模型进行节假日短时客流预测；在短时客流预测的基础上，调用基础模型服务器中的基于高维特征编码的数据驱动模型进行实时节假日OD客流预测。本发明为节假日客运组织提供出行OD需求预测，提高客运组织的科学合理性。
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公开(公告)号：CN110308002A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910543301.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 滕延芹 , 贾利民 , 李宇杰 , 赵利瑞 , 魏德华 , 管青鸾 , 杨子明 , 江思阳 , 孟鸿飞 , 所达 , 李赛 , 王熙楠 , 潘潼 , 翟小婕 , 尹贤贤 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法，包括：利用SIMPACK车辆动力学仿真软件和ABAQUS有限元分析软件，构建轮轨接触的刚柔耦合模型，分析列车振动产生的力的传递规律，得到在轨道布设加速度传感器方案；根据SIMPACK车辆动力学仿真软件计算结果，结合轮轨接触的刚柔耦合模型中列车运行时相应信号变化情况，验证轨道布设加速度传感器方案的合理性，计算传感器布设间隔和测量误差，构建列车故障仿真模型，得出传感器的布设规律；在轨道两侧布设加速度传感器，采集轮轨振动加速度信号，对加速度信号进行处理，利用时频分析和谱细化分析方法实现列车悬挂系统故障的检测。本发明在准确检测到悬挂系统故障的同时还能够降低检测的成本。
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公开(公告)号：CN106894823A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710236487.7
申请日：2017-04-12
Applicant: 北京市地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心 , 北京交通大学 , 北京北方交建工程管理有限公司 , 维机轨道交通科技(镇江)有限公司
Abstract: 本发明一种盾构隧道自动化监测仪器工作平台，包括水平面主体框架和斜撑，所述水平面主体框架的左支撑板和右支撑板通过彼此平行的第一横杆、第二横杆和第三横杆固接在一起，第二横杆和第三横杆的上表面固定设有托盘，左支撑板的外端和右支撑板的外端分别与斜撑的上端固定连接。本发明结构简单，在满足刚度和稳定性的基础上最大限度减轻了结构自重，便于搬运安装。可用空间充足，能满足自动化监测仪器、附属通讯和供电设备的安放。便于调平，环境适应性强。监测仪器工作平台的安装位置灵活，通过斜撑能快速调平工作平台，工作效率高、环境适应性强。安装对盾构隧道结构无损，配合专门的盾构槽道，不需在隧道结构上打孔，安装时真正做到对结构无损。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106012873A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610564997.2
申请日：2016-07-18
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: Y02A10/386 , E01D22/00 , E02C1/00 , E04G23/0218
Abstract: 本发明涉及一种后张预应力孔道灌浆空洞修补技术，采用热流动灌浆材料如天然沥青、石油沥青或改性沥青对后张有粘结预应力混凝土桥梁结构、框架结构或者闸室结构等的灌浆空洞进行修复，在低温甚至极低温环境下不会对结构产生冻胀破坏；热流动灌浆料具有很好的流动性，通过直径6～20mm开孔即可进行修补灌浆，热流动灌浆料能很容易灌注到不密实位置，并充满整个孔洞；热流动灌浆料在正常使用温度下形成一个密实、不透水的固体保护层，保护预应力筋免遭腐蚀，提高预应力结构的耐久性。
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公开(公告)号：CN111311567A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010088325.5
申请日：2020-02-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种对轨道线路图像进行扣件和钢轨病害识别的方法。该方法包括：将轨道线路图像转变为灰度图像，对灰度图像中的扣件区域和钢轨区域进行定位；根据灰度图像中的扣件区域和钢轨区域的实际情况和钢轨以及扣件病害的定义，对轨道线路原始图像进行类别标定，通过数据增强处理得到包含正样本和负样本的轨道线路图像的数据集；利用数据集对轨道线路图像的分类器进行训练，得到训练好的轨道线路图像的分类器；利用分类器对待识别病害的轨道线路图像进行扣件和钢轨病害识别。本发明例可以准确有效地识别出钢轨表面的波磨病害以及扣件的缺失和损坏病害，检测效率明显提高，为轨道交通系统的病害在线实时检测系统的发展奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN109767427A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811592744.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 魏秀琨 , 杨子明 , 贾利民 , 张文强 , 李永光 , 李宇杰 , 高方庆 , 尹贤贤 , 魏德华 , 管青鸾 , 赵利瑞 , 江思阳 , 李赛 , 孟鸿飞 , 滕延芹 , 王熙楠 , 所达 , 翟小婕 , 潘潼 , 陈亚兰
Abstract: 本发明提供了一种列车轨道扣件缺陷的检测方法。该方法包括：构建Faster R-CNN网络模型，该Faster R-CNN网络模型包括区域生成网络RPN和快速区域卷积神经网络Fast R-CNN，网络初始化方式采用预训练好的同类任务的参数初始化，再利用训练集数据对所述Faster R-CNN网络模型进行训练。通过拍照设备拍摄采集地铁线路上的扣件图像；将扣件图像输入到训练好的Faster R-CNN网络模型，Faster R-CNN网络模型利用卷积操作和池化操作提取扣件图像中的扣件区域，利用损失函数对所述扣件区域进行缺陷类别检测。本发明通过区域生成网络和快速区域卷积神经网络的结合，对训练图片的自主学习与特征提取，从而能对采集到的大尺寸图像进行扣件定位和缺陷自动检测，智能化程度更高，实现效率更高，模型适用性更强。
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公开(公告)号：CN113936247B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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公开(公告)号：CN113761020B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110870157.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通异常大客流实时预测方法。该方法包括基于大客流发生场景的客流时空关系和所设定的关系敏感参数，构建被预测点影响客流源时空矩阵，并设置被预测点影响客流源时空矩阵中的元素值；对预测点影响客流源时空矩阵进行降维处理，得到被预测点的客流源特征；利用被预测点的实时检测客流数据计算被预测点的流量异常趋势；根据被预测点的客流源特征、流量异常趋势基于极限学习自适应预测异常场景下的城市轨道交通断面、换乘和出站异常大客流。本发明为城市轨道交通路网异常大客流的精确预测提供方法，为异常大客流组织和疏导提供技术条件，提升路网运营服务水平。
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