大数据驱动的架大修工艺流程优化决策模型构建  

作　　者：席方珅 

机构地区：[1]合肥工业大学

出　　处：《数字技术与应用》2025年第1期214-216,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：在城市轨道交通规模持续扩大、运营强度不断增加的背景下,列车的架大修是保障其安全可靠运行的关键环节。然而,架大修工作存在诸多挑战,其工艺流程复杂,作业任务繁多且逻辑关系不明,同时存在大量隐性决策目标难以量化和处理。随着科学的进步,利用大数据、仿真软件、层次化和模块化建模方法、最优化理论等技术,可以构建优化架大修决策工艺的模型,通过精准分析和计算,可以深度剖析资源利用的动态平衡。

关 键 词：大数据 最优化理论 仿真软件 优化决策模型 模块化建模 城市轨道交通 逻辑关系 作业任务 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]