铁路 200 和英格兰中心社区铁路伙伴关系成立 5 周年艺术家召集 本次机会向所有中部地区的艺术家开放。费用:2000 英镑(不含增值税)艺术家费用用于策划和举办研讨会,共 4 个研讨会,艺术家时间用于整合艺术品。自由职业者负责支付与此付款相关的任何所得税或国民保险。申请截止日期:2024 年 9 月 2 日星期一下午 6 点(计划阶段将于 2024 年 9 月中旬开始)英格兰中心社区铁路伙伴关系 (CRP) 正在寻求委托一位艺术家与考文垂、索利哈尔和沃里克郡地区的学校合作,在 2024 年 10 月共举办 4 场研讨会,制作庆祝铁路 200 的壁画横幅。该横幅将在 11 月 13 日星期三在 Leamington Spa 皇家泵房举行的英格兰中心 CRP 五周年庆典上展出。利明顿温泉(以及覆盖沃里克郡、考文垂和索利哈尔的整个英格兰中心地带)拥有悠久的铁路历史,我们很高兴能将这两个庆典结合在一起。我们希望与一位艺术家合作,与当地学校合作,制作一面6英尺 x 3英尺的横幅,以庆祝铁路200周年的四大主题。艺术家可以选择自行创作横幅,但横幅必须适合室内外使用;或者,艺术家可以提供合适的电子版作品文件,CRP将负责横幅的印刷。如果艺术家选择自行制作横幅,我们将提供额外预算,用于所需资源。总而言之,成功的艺术家需要:
摘要:铁路建设期间该线路沿线出现了大量斜坡,这将对铁路安全行动构成威胁。坡度监视在确保铁路运营的安全性方面起着重要作用。针对传感器多路复用,较低精度和火车的大干扰的困难,本文提出了一种基于倾斜和振动的集成融合检测的铁路斜率监测方法。通过有限元方法(FEM)分析,分析了Shuohuang铁路中K3斜率的不稳定性和失败特性和在火车载荷激发下的动态特征。基于上述分析,使用自开发的双参数纤维Bragg光栅(FBG)传感器建立了坡度监测系统。过去四年的监视数据表明,斜率目前处于相对稳定的状态。监视数据与FEM的结果一致。验证了基于倾斜度和振动特征的损伤识别方法的可行性,这为铁路坡度监测提供了一种新方法。
本报告为当前和未来的火车站介绍了一种新模型,并证明了他们在可持续的城市未来中发挥重要作用所必需的变化。迄今为止,缺乏一致的概念来描述火车站的潜力,这对于所有涉及的利益相关者都在设想协作可持续过渡途径方面具有挑战性。因此,在铁路4城市项目中,这种可交付的目的是确定对欧洲火车站的共同定义,并开发一种模型,该模型强调它们在城市景观中的独特作用,不仅是流动性节点,而且是城市生活不可或缺的要素,从而影响了多样的利益相关者。本报告提出了一个针对可持续城市促进者的车站的新运营模型,其中包括三个核心组成部分:(i)评估,(ii)行动领域和(iii)方法论工具包,在不同章节之间进行了详细讨论。该模型旨在尽可能普遍地适用但适合当地条件,以促进向更可持续和社会包容的城市过渡。对于第一个核心组件(i),我们对文献中发现的各种站点分类方法进行了审查,并确定了关键绩效指标(KPI),以协助评估当前和未来的火车站。行动领域(核心组成部分II)描述了 - 顾名思义 - 为了利用电台可持续城市转型的潜力,应采取行动的各种主题。这些包括移动性,能源和物流等方面。为了确保模型的广泛适用性,我们还引入了一种方法学工具包(核心组件III),以提出一种将利益相关者聚集在一起的方法,以设想并讨论每个站及其上下文的合适方向。除了解释核心组成部分的基本结构外,该报告还集中在模型开发的详细科学过程上,从评估的文献综述到基于的一系列讲习班及其文档,这些文献及其文档导致了行动领域和方法论工具基的发展。Rail4Cities项目的下一步将涉及在欧洲各地的几个生活实验室和案例研究中对该模型的测试。在这些生活实验室中收集的数据和经验将用于在Rail4 Cities项目的最后阶段创建模型的最终版本。
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摘要。铁路轴是火车车轮及其车身之间的重要连接。但是,循环载荷和高速可以引起铁路轴的疲劳,这可能导致损害人体安全。因此,重要的是要找到具有最低重量和成本的良好机械性能的材料。在本文中,已经执行了一种使用Ashby图表的综合方法,以选择铁路轴的候选材料。这些方法从确定问题,目标函数和约束来开始分析功能开始。之后,使用PAHL和Beitz定量加权方法对所获得的结果进行排名。结果表明,铁路轴的最佳五个候选材料分别是TI-6AL-4V,AISI 4130,EA16碳钢,Bismaleimide Matrix CFRP和7000 AL。
摘要:铁路场景的理解对于各种应用程序至关重要,包括自主火车,数字缠绕和基础设施变更监控。但是,后者的开发受到现有算法缺乏注释的数据集和局限性的限制。为了应对这一挑战,我们提出了铁路3D,这是铁路环境中语义细分的第一个综合数据集,并进行了比较分析。Rail3D涵盖了来自匈牙利,法国和比利时的三种不同的铁路环境,捕获了各种各样的铁路资产和条件。有超过2.88亿个注释点,Rail3D超过了大小和多样性的现有数据集,从而可以训练可概括的机器学习模型。我们进行了一个通用的分类,该分类使用了九个通用类(地面,植被,铁路,电线,信号,围栏,安装和建筑物),并评估了三种最先进模型的性能:KPCONV(内核点卷积),LightGBM和随机森林。最佳性能模型,一种经过的kPCONV,在联合(MIOU)上达到了平均值为86%。基于LightGBM的方法获得了71%的MIOU,但表现优于随机森林。这项研究将通过为3D语义细分提供全面的数据集和基准,从而使基础设施专家和铁路研究人员受益。数据和代码可公开用于法国和匈牙利,并根据用户反馈进行连续更新。
我们的计划还将研究如何实施新的和改进的气候科学和适应能力,从而增强我们的决策过程。例如,改进我们如何评估基础设施,运营和人员的未来气候风险。实际上,我们的计划详细介绍了我们将采取的行动来确定我们认为将最容易受到气候变化的影响,并概述了我们将采取的方法来制定这些位置的长期适应计划。
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摘要 近年来,异物闯入铁路和机场跑道事件频发,这些物体包括行人、车辆、动物和杂物等。本文介绍了一种改进的YOLOv5架构,结合FasterNet和注意力机制,增强对铁路和机场跑道上异物的检测。本研究提出了一个新的数据集AARFOD(航空和铁路异物检测),结合了两个用于检测航空和铁路系统中异物的公共数据集,旨在提高异物目标的识别能力。在这个大型数据集上的实验结果表明,与基线YOLOv5模型相比,所提出的模型性能有显著提升,降低了计算要求。改进后的YOLO模型的精度显著提高了1.2%,召回率提高了1.0%,mAP@.5提高了0.6%,而mAP@.5-.95保持不变。参数减少了约25.12%,GFLOP减少了约10.63%。在消融实验中发现,FasterNet模块可以显著减少模型的参数数量,同时注意力机制的引用可以减缓轻量化带来的性能损失。
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