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铁路智能客站数字孪生模型研究
被引量：
2
1
作者
王小书
史天运
+2 位作者
吕晓军
李超
杨国元
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第5期78-88,共11页
铁路智能客站数字孪生模型是智能客站的重要组成部分,对于客运组织方案、设备配置及布局优化、安全应急等仿真具有重要意义。研究提出智能客站数字孪生五维模型,给出客站物理实体、客站数字孪生体、客站虚实连接、客站孪生数据、客站孪...
铁路智能客站数字孪生模型是智能客站的重要组成部分,对于客运组织方案、设备配置及布局优化、安全应急等仿真具有重要意义。研究提出智能客站数字孪生五维模型,给出客站物理实体、客站数字孪生体、客站虚实连接、客站孪生数据、客站孪生体服务的内涵;设计客站孪生体服务的具体内容,包括可视化调度指挥、可视化监控运维等车站可视化服务,以及客运组织方案仿真、设备配置及布局优化模拟、安全应急仿真、环境舒适度调控仿真等模拟仿真服务;研究客站数字孪生体虚拟静模型与动行为模型建模关键技术。构建清河站数字孪生体并开展试验,验证可视化调度指挥、设备虚拟巡检、车站安全应急仿真等功能,实现清河站通过数字孪生体全面掌控车站状况。
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关键词
数字
孪生
智能客站
智能铁路
数字孪生五维模型
孪生
服务
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职称材料
融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测
2
作者
殷新锋
李旭辉
+2 位作者
黄胄
陈勉
虞永杰
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
2025年第2期167-173,316,共8页
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理...
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务、链接”五个维度的承台大体积混凝土数字孪生模型,对混凝土水化过程中的关键参数进行实时监测和数据交互,确保有限元模型的准确性,并结合LSTM网络进行数据分析和预测.结果表明:数字孪生技术能通过数据交互更新出最优参数值,随着交互次数的增加,模型模拟值不断趋近实测结果;LSTM神经网络对混凝土温度变化情况预测较为准确,实测对比发现输出值与实测值最大差值为1.32℃,相差2.8%,训练结果的平均绝对误差均值为0.7624,决定系数最低达到0.9742.
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关键词
大体积混凝土
水化反应
LSTM
数字孪生五维模型
数据交互
温度预测
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职称材料
题名
铁路智能客站数字孪生模型研究
被引量：
2
1
作者
王小书
史天运
吕晓军
李超
杨国元
机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国铁道科学研究院集团有限公司科技和信息化部
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第5期78-88,共11页
基金
国家自然科学基金-铁路基础研究联合基金项目(U2268217)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2021YJ183)。
文摘
铁路智能客站数字孪生模型是智能客站的重要组成部分,对于客运组织方案、设备配置及布局优化、安全应急等仿真具有重要意义。研究提出智能客站数字孪生五维模型,给出客站物理实体、客站数字孪生体、客站虚实连接、客站孪生数据、客站孪生体服务的内涵;设计客站孪生体服务的具体内容,包括可视化调度指挥、可视化监控运维等车站可视化服务,以及客运组织方案仿真、设备配置及布局优化模拟、安全应急仿真、环境舒适度调控仿真等模拟仿真服务;研究客站数字孪生体虚拟静模型与动行为模型建模关键技术。构建清河站数字孪生体并开展试验,验证可视化调度指挥、设备虚拟巡检、车站安全应急仿真等功能,实现清河站通过数字孪生体全面掌控车站状况。
关键词
数字
孪生
智能客站
智能铁路
数字孪生五维模型
孪生
服务
Keywords
Digital Twin
Intelligent Passenger Stations
Intelligent Railway
Five-Dimension Digital Twin Model
Twin Service
分类号
U29 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测
2
作者
殷新锋
李旭辉
黄胄
陈勉
虞永杰
机构
长沙理工大学土木与环境工程学院
出处
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
2025年第2期167-173,316,共8页
基金
国家自然科学基金(52078057)
湖南省自然科学基金(2023JJ30044)
国家重点研发计划(2021YFB2600903)。
文摘
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务、链接”五个维度的承台大体积混凝土数字孪生模型,对混凝土水化过程中的关键参数进行实时监测和数据交互,确保有限元模型的准确性,并结合LSTM网络进行数据分析和预测.结果表明:数字孪生技术能通过数据交互更新出最优参数值,随着交互次数的增加,模型模拟值不断趋近实测结果;LSTM神经网络对混凝土温度变化情况预测较为准确,实测对比发现输出值与实测值最大差值为1.32℃,相差2.8%,训练结果的平均绝对误差均值为0.7624,决定系数最低达到0.9742.
关键词
大体积混凝土
水化反应
LSTM
数字孪生五维模型
数据交互
温度预测
Keywords
mass concrete
hydrochemical reaction
LSTM
digital twin five-dimensional model
data interaction
temperature prediction
分类号
TU398.5 [建筑科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铁路智能客站数字孪生模型研究
王小书
史天运
吕晓军
李超
杨国元
《铁道运输与经济》
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测
殷新锋
李旭辉
黄胄
陈勉
虞永杰
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
2025
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职称材料
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