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公开(公告)号：CN111757414B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010565032.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多模电台的SDMANET网络组网方法。该方法包括：由一个SDN控制器节点和多个作为SDN交换机的SDN移动节点组成移动自组织的SDMANET网络，所述SDN移动节点设置具有多个通信通道的多模电台；选取一部分SDN移动节点作为骨干节点，其余的SDN移动节点作为非骨干节点，所述骨干节点和SDN控制器节点之间的控制消息通过二者之间的带外控制信道进行通信，所述非骨干节点和SDN控制器节点之间的控制消息通过非骨干节点到骨干节点的带内数据信道和骨干节点到SDN控制器的带外控制信道两跳进行通信。本发明通过构造骨干网络，通过骨干网络和控制器进行控制消息的交互。本发明可以降低SDMANET网络的组网复杂度、减少控制消息开销、提高信道利用率和延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN111757414A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010565032.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多模电台的SDMANET网络组网方法。该方法包括：由一个SDN控制器节点和多个作为SDN交换机的SDN移动节点组成移动自组织的SDMANET网络，所述SDN移动节点设置具有多个通信通道的多模电台；选取一部分SDN移动节点作为骨干节点，其余的SDN移动节点作为非骨干节点，所述骨干节点和SDN控制器节点之间的控制消息通过二者之间的带外控制信道进行通信，所述非骨干节点和SDN控制器节点之间的控制消息通过非骨干节点到骨干节点的带内数据信道和骨干节点到SDN控制器的带外控制信道两跳进行通信。本发明通过构造骨干网络，通过骨干网络和控制器进行控制消息的交互。本发明可以降低SDMANET网络的组网复杂度、减少控制消息开销、提高信道利用率和延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN108429686A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810072494.2
申请日：2018-01-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/733 , H04L12/741 , H04L12/721
Abstract: 本发明提供了一种基于规则拓扑结构网络的路由方法，根据节点在规则拓扑结构网络中的位置和作用对节点进行分类，并按照设定规则对各类节点进行编址；使用Device关键字定义各类节点地址中的设备类型，得到设备类型成组的节点集合；根据所述节点集合定义某一组网络节点与另一组网络节点之间距离的公式；基于距离公式对报文进行路由转发。本发明可以适用于各种具有规则拓扑的网络，应用于路由器或具有路由功能的交换机上面，该路由方法利用网络拓扑结构的规则性，提高路由方法的效率，降低路由设备和组网成本。
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公开(公告)号：CN119647179A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411713852.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的有砟轨道道床含沙状态预测方法，包括：建立风沙道床的离散元仿真模型并分析获得风沙道床在不同位置和深度区域的刚度参数；基于刚度参数，建立车辆‑沙化有砟轨道耦合有限元仿真模型并分析获得不同含沙状态下轨枕的振动加速度；将振动加速度作为训练数据并输入至构建的含沙状态预测模型，以对含沙状态预测模型训练，获得训练好的含沙状态预测模型，并利用训练好的含沙状态预测模型进行含沙状态预测，含沙状态预测模型是基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型。本发明能够对道床含沙状态进行高精度预测。对于指导线路养护维修作业和保障列车平稳运营具有重要参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118278276A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410387829.5
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种大型捣固稳定车作业效果预测方法及系统，属于铁路有砟轨道道床力学状态预测技术领域，本发明在动力稳定装置‑有砟轨道耦合模型中输入轨道表面状态特征及道床质量状态，获得轨枕垂横向振动仿真信号，结合现场数据和仿真数据，利用卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合驱动数字孪生方法，实现实测振动信号与仿真模型的深度融合，以现场获取的稳定装置及轨枕振动信号为训练数据集，构建基于稳定装置振动特征的轨枕振动状态预测模型，实现不同线路条件及稳定作业参数条件下轨枕振动特征的准确还原。融合实测信号和仿真信号特征，构建大型捣固稳定车作业效果预测多层数字孪生模型，实现大机作业前后道床状态的快速检测、评估及预测。
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公开(公告)号：CN102185772B
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201110115794.2
申请日：2011-05-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/70
CPC classification number: H04L45/583
Abstract: 本发明涉及一种数据中心网络系统的路由方法。该数据中心网络系统包括行首交换机、列首交换机和呈矩阵排列的接入交换机，每行的行首至少部署一个行首交换机，每列的列首至少部署一个列首交换机，服务器与接入交换机相连接，接入交换机与其所在行的所有行首交换机及其所在列的所有列首交换机相连接。在本发明中，同一子网的服务器之间通过与其相连接的接入交换机进行通信，不同子网的服务器之间需要通过接入交换机、行首交换机和列首交换机进行通信。本发明采用的路由方法更为简单、高效，便于通过硬件实现，路由速度快。
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公开(公告)号：CN103281247A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310169008.6
申请日：2013-05-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/751 , H04L12/741
CPC classification number: H04L45/00
Abstract: 本发明涉及一种数据中心网络的通用路由方法及系统，包括：链路和邻居检测，检测所连接的链路和邻接的邻居路由器，并将检测结果保存到邻接设备表中；设备训练，路由器把自己广播出去，并学习网络中的其他路由器，结果保存在全网设备表中；链路故障推导，根据学习到的路由器推导出邻居路由器和所关联的链路故障，将结果保存到邻接设备表和全网链路故障表中；链路故障训练，路由器把自己的链路故障广播出去，并学习网络中的其他链路故障，结果保存到全网链路故障表中；构建基础路由表和规避路由表；查询路由表。相对于现有技术而言，本发明提出的通用路由方法及系统更为简单、高效，并具备良好的故障处理能力。
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公开(公告)号：CN102164088A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110115801.9
申请日：2011-05-05
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: H04L49/356
Abstract: 本发明涉及一种数据中心网络系统，该系统包括行首交换机、列首交换机和呈矩阵排列的接入交换机，每行的行首至少部署一个行首交换机，每列的列首至少部署一个列首交换机，服务器与接入交换机相连接，接入交换机与其所在行的所有行首交换机及其所在列的所有列首交换机相连接。各种交换机和服务器按照一定的规则进行编址。本发明可以消除网络通信瓶颈，并且网络结构简单、灵活、容易扩展，便于网络实施和维护。另外数据中心可以采用高性价比的普通三层交换机进行组网，建网成本低。
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公开(公告)号：CN205723093U
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201620241977.7
申请日：2016-03-26
Applicant: 中国铁路经济规划研究院 , 中铁电气化勘测设计研究院有限公司 , 北京交通大学 , 西南交通大学 , 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 保定天威保变电气股份有限公司
Inventor： 肖志强 , 韩鲁斌 , 吴命利 , 张喜乐 , 李群湛 , 黄足平 , 景德炎 , 陈学光 , 霍中原 , 陈敏 , 苏鹏程 , 杨建兴 , 周福林 , 刘强 , 肖达 , 杜振斌 , 郭满生
Abstract: 一种220kV SCOTT平衡牵引变压器绕组结构，属于铁路用牵引变压器制造领域。将T座高压绕组末端引出与M座高压绕组末端相连，形成SCOTT变压器；T座是绕组垂直放置的变压器，M座是绕组水平放置的变压器；此SCOTT变压器将一次侧三相220kV电压变换为二次侧两相2*27.5kV电压，该两相电压在相位上差90°；采用220/2*27.5kV二次侧中点抽出的SCOTT接线型式；T座低压绕组a1、a2；a3、a4交叉串联，构成T座27.5kV出线端T‑N1和t‑N1；M座b1、b2；b3、b4分别交叉串联，构成M座27.5kV出线端M‑N2和m‑N2。具有绝缘性能好、结构简单，抗短路能力和过负荷能力强，能有效提高电气化铁路电网供电的稳定性，减少铁路电网负序电流，降低线路损耗。
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