列车振动环境影响预测的准确度与可靠性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51778049
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0809.道路与轨道工程
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the large-scale construction and networked operation of urban rail transit, the environmental impact of train vibrations is becoming serious problem. Accurate and reliable prediction is the key procedure to solve this problem. A design stage-accompanied system of prediction methodology with three levels have been put forward by the applicant and the scholars at home and abroad, but it is still limited to the fixed value prediction rather than the stochastic processes prediction. Therefore, the accuracy and reliability of the prediction results can not be evaluated scientifically, and accordingly the design and evaluation of engineering vibration isolation is still blind, which is also an important factor that the investment risk is out of control. In order to solve this problem, the applicant will combine the rich cases and related research projects accumulated over the past ten years to explore the forecastology research on the environment impact of train vibrations from the perspective of stochastic system for the first time. By systematically analyzing the stochastic factors, especially paying attention to the research of vibration source and the influence to prediction results by the combination of stochastic factors of prediction approaches, accuracy and reliability calculation method for prediction result of each level can be put forward. In addition, the prediction principle to ensure the accuracy and reliability will also be built. The expected results of this project can provide a scientific and reasonable solution in avoiding the blindness of environmental impact assessment and vibration isolation design of railway vibration, reducing the investment risk of vibration abatement and noise reduction in rail transit engineering, and improving the level and quality of environmental impact assessment.
随着城市轨道交通大规模建设及成网运行,列车振动的环境影响问题日趋严重。对其进行准确而可靠的预测是解决这一问题的关键环节。申请人及国内外学者已提出了分阶段三等级的预测方法体系,但仍囿于定值预测而非随机过程。因此预测结果的准确度及可靠性无法科学评价,故而减隔振设计与评估仍然存在盲目性,这亦是投资风险失控的重要因素。为解决这一问题,申请人将结合近十多年来积累的丰富案例及相关课题,首次探索从随机系统角度开展列车振动环境影响的预测学研究。通过对各随机因素的系统分析,重点研究振源、预测方案组合随机因素变量对预测结果的影响,进而提出各等级预测结果的准确度及可靠性计算方法,同时提出保障相应准确度及可靠性的预测方法工作原则。本项目的预期研究成果,可为避免轨道交通振动的环境影响评估及减隔振设计工作的盲目性,降低轨道交通工程建设在减振降噪方面的投资风险,提高环境影响评价水平与质量,提供一个科学合理的解决方法。

结项摘要

轨道交通在给人们的出行带来便利的同时,其运行产生的振动也不可避免地会对周边的居民、古建筑和精密仪器产生消极的影响。对轨道交通振动环境影响进行精准预测是解决这一问题的关键环节。传统的预测方法局限于确定性框架内,且对预测结果的精准度和预测方法的可靠性鲜有研究。针对这一问题,本课题项目组在近二十年工作积累的基础上,针对有关的关键科学问题,开展了四项工作,尝试将确定性预测扩展到了概率预测,并且对精准度和可靠性进行了探索研究。1)课题组首先建立了实测数据集,为整个研究工作提供了数据基础;2)针对振源的不确定性,我们建立了列车动荷载识别模型,能够根据实测信号用动态反演分析方法得到列车动荷载,并对荷载的不确定性进行了量化;3)针对振动传播路径的不确定性,我们建立了考虑地层参数随机性的响应面预测模型。探索了多指标评价预测结果精准度的方法;4)最后,我们针对预测方法的可靠性评价问题,提出了对预测方法可靠性评价的多元指标法,并提出了提高预测方法可靠性的技术策略。作为应用案例,针对北京地区的地质特点,我们对《环评导则》推荐的链式公式预测方法进行了可靠性研究。提出了提高链式公式预测方法可靠性的策略。本项目的研究成果将有利于提高地铁振动环境影响预测的精准度,提高预测可靠性,有利于降低根据环评预测结果采取工程措施的风险,对轨道交通工程减振降噪措施的选择做出更为科学合理的决策。在本项目资助下,我们公开发表相关期刊论文共计11篇;培养博士研究生3人,硕士研究生3人;参加国内外学术会议交流共计5人次;申请专利1项。本项目结余经费83028元,将用于本课题的后续研究工作中。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
基于带隙性能评价函数的特征频段隔振周期排桩选型
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1001-4632.2018.06.05
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国铁道科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜博龙;刘维宁;马蒙;李明航
  • 通讯作者:
    李明航
Probabilistic prediction of metro induced ground-borne vibration and its accuracy evaluation
地铁地震动概率预测及其精度评估
  • DOI:
    10.1016/j.soildyn.2020.106509
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    Soil Dynamics and Earthquake Engineering
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    李春阳;刘卫丰
  • 通讯作者:
    刘卫丰
Experimental study of the vibration characteristics of the floating slab track in metro turnout zones
地铁道岔区浮碴轨道振动特性试验研究
  • DOI:
    10.1177/0954409719826824
  • 发表时间:
    2019-11-01
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART F-JOURNAL OF RAIL AND RAPID TRANSIT
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Jiang, Bolong;Ma, Meng;Li, Teng
  • 通讯作者:
    Li, Teng
周期性排桩设计频段隔振原理性试验研究
  • DOI:
    10.16285/j.rsm.2019.0757
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    岩土力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘维宁;姜博龙;马蒙;高健
  • 通讯作者:
    高健
虑地层动力特性差异的减振轨道减振效果评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁瑞华;马蒙;刘卫丰;杜林林;李林峰
  • 通讯作者:
    李林峰

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其他文献

地铁列车运行引起的隧道和自由场的动力响应预测
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    工程力学
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    --
  • 作者:
    刘卫丰;刘维宁
  • 通讯作者:
    刘维宁
浮置板轨道的模态分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    铁道学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘维宁;张宝才;孙晓静;丁德云
  • 通讯作者:
    丁德云
地铁列车振动对沿线敏感建筑的影响预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    都市快轨交通
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘维宁;刘卫丰;谢达文
  • 通讯作者:
    谢达文
客、货列车通过既有线路曲线段的振动响应测试分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国铁道科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙晓静;马蒙;刘维宁;王文斌;姜博龙
  • 通讯作者:
    姜博龙
北京地铁1号线地面振动响应测试与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘维宁;张鸿儒;栗润德
  • 通讯作者:
    栗润德

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刘维宁的其他基金

基于现场脉冲激励的地铁列车振动环境影响预测模型研究
  • 批准号:
    51278043
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
地铁列车运行引起的隧道及自由场动力响应数值预测模型研究
  • 批准号:
    50848046
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    9.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
城市地下工程水环境及其控制机理研究
  • 批准号:
    59878001
  • 批准年份:
    1998
  • 资助金额:
    13.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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