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作 者:廖继军 文静 肖惠杰 钟倩文 郑树彬[1] LIAO Jijun;WEN Jing;XIAO Huijie;ZHONG Qianwen;ZHENG Shubin(School of Urban Railway Transportation,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China;Shanghai Shentong Metro Group Co.,Ltd.,Shanghai 200233,China)
机构地区:[1]上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620 [2]上海申通地铁集团有限公司,上海200233
出 处:《物流科技》2024年第18期111-115,共5页Logistics Sci Tech
基 金:国家自然科学基金(51975347)。
摘 要:车辆是城市轨道交通工程中的核心组成部分,通过全面分析车辆的购置、运营、维修和废弃等方面的成本,实现车辆成本的最小化和精细化管理,具有巨大的经济效益和社会效益。文章对轨道交通车辆全寿命周期各个阶段成本进行分解,建立全寿命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)模型,针对轨道车辆项目成本中故障维修费用的复杂性,文章以车辆牵引系统为例,基于国内某地铁公司部分车型牵引系统维修数据,运用BP神经网络对轨道车辆牵引系统纠正性维修费用进行估算和预测。The vehicle is the core component of urban rail transit engineering.Through comprehensive analysis of purchase,operation,maintenance and abandonment costs of vehicles,vehicle cost minimization and fine management are realized,which has huge economic and social benefits.In this paper,the cost of each stage of the life cycle of rail transit vehicles is decomposed,and the Life Cycle Cost(LCC)model is established.In view of the complexity of fault maintenance costs in rail vehicle project costs,this paper takes vehicle traction system as an example,based on the maintenance data of some models of a domestic metro company,and uses BP neural network to estimate and predict the corrective maintenance costs of rail vehicle traction system.
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