基于Civil 3D部件编辑器的铁路BIM部件模型构建研究

为实现铁路线路结构参数化建模,基于Autodesk Civil 3D部件编辑器(SAC,SubassemblyComposer)研究了自定义部件参数化模型的构建流程。利用部件编辑器可视化的设计流程和参数驱动图形交互的方法,针对不同的横断面形式,构建了单线有砟轨道部件、隧道部件和多级边坡部件参数化模型,并将参数化部件与三维地形曲面模型相融合,在三维可视环境下实现设计部件的工程量精确计算。通过SAC创建的部件具有设计参数更改方便、建模迅速、交互性强、形象直观的优点,是铁路BIM应用部件建模一种有效的方法。     

基于.NET的AutoCAD Civil 3D二次开发技术及应用

以.NET API为工具,介绍在Auto CAD Civil 3D进行二次开发的技术与实现过程,并以铁路隧道洞口位置选择软件实例说明.NET API开发技术的实际应用,进一步验证利用.NET API可以扩展AutoCAD Civil 3D专业功能,使其达到一个新的专业深度。     

基于AutoCAD Civil 3D的路线对象在Revit中的模拟应用实践

在.NET平台上,采用C#语言进行AutoCAD Civil 3D和Revit二次开发,即在给定路线平面曲线要素或已有二维设计图纸基础上,结合路线纵坡与竖曲线要素,实现AutoCAD Civil 3D中的路线对象在Revit中的模拟绘制和基于路线的结构物模型的定位计算。     

基于AutoCAD Civil 3D的铁路隧道洞口位置智能选择软件的开发

介绍利用AutoCAD Civil 3D.NET API和COM API二次开发技术,采用C#语言进行编程,在AutoCAD Civil 3D 2014平台上开发了铁路隧道洞口位置智能选择软件,实现了洞口三维地形曲面建立、洞口位置确定、洞口结构形式确定及洞门三维设计等功能。开发的铁路隧道洞口位置智能选择软件解决了现有洞口工程传统作业方式带来的困扰,符合用户的使用习惯,能够较好地完成洞口工程设计。     

基于Revit与Civil3D的桥轨一体化BIM建模方法研究

为了更好将建筑信息模型（BIM,Building Information Modeling）技术运用在线路空间结构物的全生命周期中,运用Autodesk Revit软件平台,建立框架桥包括框架身、翼墙、基础、泄床及顶部附属工程等主要组成部分的参数化“族”模型。利用AutoCAD Civil3D二次开发功能创建轨道模型并导入Revit中。根据各部分的控制参数、几何约束条件及关联关系装配整体框架桥BIM参数化模型,并将所创建的模型导入Lumion软件中实现模型的三维动态漫游展示,为该类桥梁结构的三维可视化展示提供了新的方法与理念。     

浅谈Civil3D在地质路基设计中的应用

基于Autodesk公司推出的面向基础设施行业的建筑信息模型(BIM)解决方案AutoCAD Civil3D,以莆田至炎陵高速公路高路堤工点为依托,建立了道路工程三维地质建模;以重庆南大泸高速公路开元枢纽项目施工图设计为依托,利用Autodesk Subassembly Composer部件编辑器创建装配,建立了三维的互通路基模型。     

AutoCAD自动裁剪光栅图形软件的实现方法

AutoCAD自动裁剪光栅图形技术难点是判断光栅图边界与裁剪边界范围的位置关系及确定光栅图与裁剪范围交织情况时的新裁剪边界,可通过引入AutoCAD面域技术及方法快速实现。在此基础上成功开发了基于AutoCAD平台的光栅图形自动裁剪软件。多年使用实践证明,该软件能快速高效地完成按给定裁剪范围边界裁剪光栅图形的功能。     

基于3D相机的轨道扣件部件丢失与松动智能检测

轨道扣件在运营过程中会出现松动甚至掉落、断裂等异常情况,不利于列车行驶稳定和安全,需要进行定期、及时的检查与维修。传统的人工巡检效率低,难以匹配我国轨道交通的快速发展,且对于部件松动等不易察觉的问题检测效果差。利用计算机视觉形成自动化的检测设备逐渐成为发展趋势,其中基于三角测量原理的线结构光技术因其成本低、精度高、速度快等优点得到广泛应用,且适合轨道检测场景。该技术核心设备为可以采集并分析线结构光进行三维重建的3D相机,基于成像原理设计可搭载于轨道检测车的扣件检测系统并进行现场试验,经过数据分析和处理可以分别得到高质量的图像数据和三维模型。针对图像数据利用目标检测的方法,构建数据集,搭载YOLO(You Only Look Once)v5深度学习模型,实现挡肩及扣件部件的快速识别,进行部件丢失检测;针对三维模型利用轨道扣件相对位置固定的特点,根据阈值筛选扣件数据并进一步得到弹条及螺栓等部件的坐标信息,通过边缘提取、平面拟合等方法计算位移量,进行部件松动检测。研究结果表明,检测系统可以采集高质量的扣件数据,扣件部件识别平均精准度达到99.0%,速度满足现场实时检测的要求,同时对于弹条和螺...     

在AutoCAD上实现基本的GIS功能

在AutoCAD上实现GIS功能,能够满足规划、选线等行业对设计提出的新要求,并且有利于保护用户原有的软件投资和使用习惯。本文介绍将AutoCAD的实体与存储属性数据的Access数据表建立关联,在AutoCAD上实现基本GIS功能的过程和方法。     

基于自定义实体的联锁表自动生成软件设计与实现

为提高联锁表编制效率和准确性,设计基于自定义实体的联锁表自动生成软件。使用AutoCAD二次开发接口,读取利用ObjectARX创建的信号设备自定义实体的数据信息;根据信号设备平面布置图的结构特点自动生成站场型数据结构;利用深度优先搜索（DFS, Depth First Search）算法搜索进路,并根据联锁表编制原则,处理进路数据和生成联锁数据。现场试用结果表明,该软件能与信号设备平面布置图实时交互,快速访问AutoCAD数据库,直接调用其中实体,生成标准格式的铁路车站联锁表及地铁车辆联锁表,准确率超过99%,且具有较高的通用性。     

基于3D技术的转辙机仿真操作平台设计与实现

为解决当前高等院校在铁路信号专业教学中缺乏信号设备进行实物展示的问题,以3D MAX和Unity 3D为开发平台,借助TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)协议,设计转辙机仿真操作平台,实现车站现实环境仿真及转辙机动作的3D展示,从不同视角展现转辙...     

广义摩尔库仑模型及其在FLAC3D中的实现

为了进一步研究材料的本构模型,并对岩土工程中本构模型的研究提供参考,基于摩尔库仑理论关于材料塑性屈服是因为在某截面上的剪应力超过一定值的假设,进行三维应力状态下塑性屈服准则以及流动法则的推导,得出三向应力状态下的本构模型。利用FLAC3D的二次开发接口,通过Visual Studio2008将推导出的本构模型写成一个动态链接库文件.dll,并导入FLAC3D。结合1个算例将开发出的模型同经典摩尔库仑模型进行比较。研究结果表明:推导出来的广义摩尔库仑模型在应力加载过程中,在三维斜截面上先于经典摩尔库仑模型产生塑性屈服,即剪应力在三维斜截面上超过了屈服极限强度。     

应用3D仿真场景实现可接入式机车驾驶操作台

研发3D仿真场景,通过三维建模工具制作线路、站场视景图像,安装在电脑后,使司机在模拟驾驶软件系统下可操纵列车,能够在实验环境中学习机车驾驶的安全操作规程和培养应急处理能力。     

基于3D卷积神经网络的高铁轨道质量指数预测方法

轨道质量指数（TQI,Track Quality Index）是反映高铁整体线路质量状态的重要指标,分析TQI数据的变化规律能够对高铁线路养护维修提供重要指导和参考依据。为提高TQI数据预测的准确性,提出了一种多项特征数据的3D卷积神经网络模型,分析了TQI数据特征,抽取时间、空间、检测项数据并形成三维特征数据集,基于3D卷积神经网络算法,构建8层TQI预测模型,并从初始化参数、学习速率、激活函数、损失函数、Dropout方法等角度对模型进行优化,并利用某高铁线检测数据进行试验验证。结果表明,3D卷积神经网络模型可较好的预测高铁线路状态变化趋势,且对比于BP神经网络和2D卷积神经网络方法,平均绝对误差分别降低了41.48%、26.32%,均方差分别降低了65.42%、39.93%,证明了该方法的准确性与有效性,对于预测TQI与制定高铁线路养护维修计划具有实用价值。     

BIM与3D GIS集成中视点统一探讨

BIM已经在国内很多大型工程建筑设计上得到广泛应用,但BIM与GIS集成还处于起步阶段。探讨在BIM与3D GIS集成实现过程中,模型在大范围地形场景下浏览与局部独立坐标系下坐标转换及视点统一的问题,并针对Skyline和Navisworks进行二次开发实现视点统一,为BIM与3D GIS的深度集成应用打下基础。     

AutoCAD中三维向二维的转化

本文通过具体实例，详细介绍了AutoCAD中由三维立体图形转为二维平面图形一些方法和技巧。具体阐述SOLVIEW、SOLDRAW、SOLPROF等命令使用范围、操作步骤及注意事项，有助于生产单位适应不同的图形交流手段。     

基于达索3D体验平台的预应力混凝土连续梁桥建模方法

如何建立能够适应线位空间曲线变化的预应力混凝土连续梁桥三维模型是铁路工程BIM技术中的难点。本文以一铁路三跨预应力混凝土连续梁桥为研究对象,基于骨架—模板方法,应用达索3D体验平台的内嵌EKL语言和UDF(用户定义特征),探索出一种混凝土节段和预应力束三维建模方法,并使该模型能够自适应线位的空间变化。这种建模方法与所建立的模板具有很强的通用性。     

基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...     

基于GO-FLOW方法的转辙机部件预防性维修策略研究

为解决目前转辙机因采用固定时间间隔的预防性维修导致的维修资源浪费及潜在人为失误造成的安全隐患,提出一种基于GO-FLOW方法的转辙机部件预防性维修策略;依据转辙机的组成结构和工作流程,建立转辙机GO-FLOW模型,在设备整体可靠性约束下,利用故障统计数据,计算在不同服役时间段内转辙机主要部件的可靠度,据此确定维修时间间隔变化的转辙机部件预防性维修方案,以实施针对性维修,更好地平衡维修经济性和安全性。