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一、团队概况
团队长期聚焦数据科学与人工智能方法在轨道交通基础设施运维管理领域中的应用与探索，开展设施设备检测监测-状态预测-维修决策方法、安全风险管理理论与技术、以及铁路信息化体系构建等相关研究，构建“多元数据驱动、先进模型支撑、一体决策优化”的理论与技术体系。
主要研究工作：运用最优化、机器学习、信号分析等方法，开展线路移动式检测的定位与配准、设施设备故障诊断与劣化预测、基于致灾因子建模的风险动态量化分析、全生命周期维修决策优化等研究；并推动地理信息系统（GIS）、建筑信息模型（BIM）等平台在铁路基础设施运维领域的深度融合与工程应用。
承担国家自然科学基金“重点”“面上”项目、国家科技支撑计划、原铁道部/国铁集团以及交通运输部科研项目等20余项，以及百余项各铁路局、地方铁路、城市轨道交通单位的实际工程课题。自2,000年起先后研发20余套面向铁路基础设施管理的MIS平台，实现全路或路局级推广并长年承担相关维护工作。与全国18个铁路局及17个城市轨道交通运营单位建立长期合作关系，持续积累大规模、多类型基础数据。截至2025年12月，基础数据积累规模约90TB，记录数约237亿条，覆盖延展长度24.15万千米（累计）铁路线路及7,193千米地铁线路。
发表学术论文百余篇，其中30余篇发表于交通运输、计算机科学、土木工程与工程管理等领域的国际顶级期刊。主持、参与编制国家标准4项、地方标准或行业/企业（铁路）标准6项；获授权国家发明专利10余项；出版专著2部。获省部级奖项与国际学术奖项近10项。
目前团队师资4人，在校研究生20余人，其中在校博士生6人。累计培养硕、博士生120余人。团队常年招收对最优化、机器学习、地理信息系统、数据结构等理论、技术及其代码实战感兴趣的硕、博士生。欢迎求真务实、热爱学术的同学加入团队。
二、研究方向
方向1：面向线路设备监测的信号分析与定位配准
借助信号分析手段与惯性导航理论，结合机器学习技术，探索在强噪声与复杂动力学环境下为添乘晃车、轮轨噪声等多源数据进行精准里程定位与校准的理论方法与实现技术，同时为后续轨道病害诊断与劣化预测研究提供高质量数据基础。相关成果已在不介入列控系统、无GNSS支持的单传感器轻量化架构下将便携式轨道检查数据的定位误差控制在±5米内，相关系统已在北京、重庆等地十余家城市轨道交通运营单位实现工程应用。该研究方向近五年培养博士生（含在读）4名。
图1 波形数据里程校准与轨迹导航方法示意
方向2：基于深度学习技术的轨道故障诊断、劣化预测与风险评估
研究机器学习算法以实现轨道病害高效识别、严重程度诊断、劣化趋势预测；研究复杂风险影响因素分析与风险概率推理计算方法，实现关键风险的时空动态量化评估与风险应对支持。
相关成果在国际上首次实现基于添乘晃车数据的多类型轨道几何病害与毫米级设备伤损诊断[如科研成果-学术论文-6]、在现场试点中实现钢轨折断等风险事件的逐日逐200米风险定量计算等等，定量指标的整体精度保持在95%以上。该研究方向近五年培养博士生（含在读）5名。
图2 基于深度学习的设备诊断方法及其在工程系统中的效果展示
方向3：预防性维修与状态修计划优化
研究最优化建模与求解方法，探索轨道基础设施病害、劣化与维修改善间的动态影响，在状态修、机会修、集中修等多决策模式下寻求维修效益、成本、设备状态等最优结果。团队探索设计了基础设施管理领域首个状态预测-维修决策双向动态反馈机制，从理论上真正实现了设备状态驱动的维修决策。
相关研究成果（PCPCHTSR-MSCMMMO动态反馈机制、作业级维修计划优化方法）所得维修计划相较于现场周期修与未结合双向动态反馈的状态修基线策略分别带来总成本38.54%与25.23%的降低。该研究方向近五年培养博士生（含在读）6名。
图3 决策优化过程的研究方法示意
方向4：基于多源空间数据融合的线路设备管理可视化与辅助决策技术
研究地理信息系统（GIS）、管理信息系统（MIS）、建筑信息模型（BIM）等技术的协同应用机制，设计线路投影与坐标映射等空间分析方法，精确描述直线、圆曲线等几何特征，解决空间数据与属性数据的一致性与融合问题，开创面向铁路线路运维的建筑信息模型更新方法与管理支持。
自团队刘仍奎教授于上世纪90年代起将GIS平台首次引入我国铁路系统以来，团队相关研究持续深入开展，有效推动铁路空间信息资源的标准化建设与工程应用。依托全路范围内最完整且逐年更新的铁路地理信息数据库，长期深耕相关平台研发与工程实践，积累了丰富的项目经验与技术成果。铁路工务管理信息系统、安全生产管理系统、铁路地震震后应急处置系统等多项成果实现国铁集团-路局-站段三级全路推广或国铁集团中心部署及应用。
图4 空间计算分析方法及其系统功能示意
三、团队成员
刘仍奎，开车漫画 教授，博士生导师，北京市师德先锋。主导了GIS在我国铁路系统从无到有的研发与应用。主持国家自然科学基金重点项目。主持开发10余项轨道交通行业系统软件及1套轨道状态检测设备，在我国轨道交通领域广泛应用。2024年2月荣获中国交通运输协会科技进步奖特等奖，2019年12月荣获中国铁道学会科学技术奖二等奖，2018年5月荣获中国铁道学会科学技术奖三等奖，2016年12月荣获中国铁道学会科学技术奖二等奖，2015年3月荣获中国铁道学会科学技术奖二等奖，2014年12月荣获北京市科学技术奖三等奖，2014年11月荣获上海市科技进步奖二等奖，2012年荣获英国机械工程师协会T/F Prize奖。发表高水平论文120余篇，出版专著2部，10余项专利获授权；主持或参与完成3项国家标准、3项地方标准和3项铁路行业标准。
唐源洁，开车漫画 教授，副院长，博士生导师。担任“十五五”重大科技专项和重点专项铁路专家组成员（青年专家）、国际顶级学术期刊Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering编委。主持国家自然科学基金青年项目1项、面上项目1项，参与国家自然科学基金重点项目1项。主持或参与国家重点研发计划项目、国铁集团重大课题等10余项。参与制定国家标准1项，获授权发明专利9项；4项成果入选交通运输部“重大科技创新成果库”。获詹天佑铁道科学技术奖、全国铁路青年科技创新奖、北京市轨道交通学会杰出青年人才奖，ASCE Outstanding Reviewer (2022, 2023, 2024).
王福田，开车漫画 副教授，博士生导师。主持开发10余项轨道交通行业系统软件及1套轨道状态检测设备，在我国轨道交通领域广泛应用；发表高水平科技论文90余篇，出版专著2部，10余项专利获授权；主持和参与完成3项国家标准、3项地方标准和3项铁路行业标准。
庄勇，开车漫画 博士后。主要研究数据科学与机器学习方法，解决铁路轨道的全生命周期精细化管理问题。发表学术论文9篇。参与国家标准、授权专利与软著多项；参与国家自然科学基金“重点”“面上”项目以及国铁集团科技开发计划课题等10余项。获中国城市轨道交通协会科技进步二等奖。承担PWMIS等项目的子系统开发与维护工作，并深度参与工务数据汇总与设备图表体系的标准化工作，相关成果实现全路推广应用。
四、科研成果
（1）代表性学术论文
1. Zhiyuan Hu, Futian Wang, Yuanjie Tang*. Cost optimization of repetitive project scheduling through a constraint programming-based relax-and-solve algorithm. Automation in Construction. 176, 2025. 106272.
2. Zhuang Yong, Tang Yuanjie*, Qiu Yingchen, Liu, Rengkui. Short‐term prediction of railway track degradation using ensemble deep learning. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 40(10), 2025, 1314-1343.
3. Chen Xingqingrong, Tang Yuanjie*, Liu Rengkui. A multilevel track defects assessment framework based on vehicle body vibration. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 40(12), 2025. 1688-1720.
4. Zhiyuan Hu, Futian Wang, Yuanjie Tang*, Ziteng Wang, Ze Yu. Minimizing durations in repetitive projects through adaptive large neighborhood search. Computers & Industrial Engineering. 199, 2025. 110751.
5. Peng Li, Yuanjie Tang*, Zhiming Zheng, Ziteng Wang, Yong Zhuang. Semiautomated railway line information modeling based on asset management data. Journal of Construction Engineering and Management. 150(10), 2024. 04024130.
6. Yong Zhuang, Rengkui Liu, Yuanjie Tang*. Heterogeneity-oriented ensemble learning for rail monitoring based on vehicle-body vibration. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 39, 2024. 1766-1794.
7. Yanyan Chang, Rengkui Liu, Yuanjie Tang*. Segment-condition-based railway track maintenance schedule optimization. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 38, 2023. 160-193.
8. Zhiyuan Hu, Futian Wang, Yuanjie Tang*. Scenario-oriented repetitive project scheduling optimization. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 38(10), 2023. 1239-1273.
9. Yuanjie Tang, Quanxin Sun*, Rengkui Liu, Futian Wang. Resource leveling based on line of balance and constraint programming. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 33, 2018. 864-884.
10. Yuanjie Tang, Rengkui Liu, Futian Wang, Quanxin Sun, Amr Kandil. Scheduling optimization of linear schedule with constraint programming. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering. 33(2), 2018. 124-151.
11. Yuanjie Tang, Rengkui Liu, Quanxin Sun. Schedule control model for linear projects based on linear scheduling method and constraint programming. Automation in Construction. 37, 2014. 22-37.
12. Yuanjie Tang, Rengkui Liu, Quanxin Sun. Two-stage scheduling model for resource leveling of linear projects. Journal of Construction Engineering and Management. 140(7), 2014. 04014022.
（2）代表性著作
《高速铁路网格化管理理论与实现技术》，中国铁道出版社，2014.
《铁路轨道维修网格化管理理论与实现技术》，中国铁道出版社，2018.
（3）专利
| 专利名称 | 专利号 | 授权时间 |
| 基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统 | ZL202510190606.4 | 2025 |
| 一种重复性建设工程费用优化方法 | ZL202510054997.7 | 2025 |
| 一种重复性建设工程工期优化方法 | ZL202311458391.7 | 2024 |
| 一种铁路轨道维修作业计划编制优化方法及系统 | ZL202210007431.5 | 2024 |
| 基于网格的铁路工务线路设备风险定量计算方法 | ZL202410835880.8 | 2024 |
| 基于波形相关关系的晃车病害数据偏差纠正方法及系统 | ZL202110324213.X | 2023 |
| 一种公路工程多目标施工计划确定方法 | ZL201910689044.2 | 2021 |
| 一种铁路工程施工计划优化方法及系统 | ZL201811226214.5 | 2020 |
| 一种确定铁路轨道健康状态的方法及系统 | ZL201711347138.9 | 2020 |
| 一种地铁列车运行服务质量检测装置及方法 | ZL201710214443.4 | 2021 |
| 基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统 | ZL201611136264.5 | 2017 |
| 一种铁路钢轨折断故障分析预警方法及系统 | ZL201510275827.8 | 2017 |
| 高速铁路行车固定设备网格化管理系统及管理方法 | ZL201310369596.8 | 2016 |
（4）软件著作权
1. 铁路工务线路设备风险动态分析软件V1.0
2. 时速300-350公里客运专线铁路三维模型系统V1.0
3. 铁路线路虚拟现实系统（网络版）V1.0
4. 铁路线路虚拟现实系统（单机版）V1.0
5. 铁路工务安全风险管理系统V1.0
（5）代表性标准
主持制定：城市轨道交通设施运营监测技术规范 第4部分-轨道和路基（GB/T 39559.4-2020），2021年起实施。
五、项目成果（部分）
（1）便携式轨道质量检测仪及其分析系统平台
GT-LQ2型便携式轨道质量检测仪及其配套系统由团队自主研发，可根据不同轨道交通运营单位及具体线路需求形成针对性解决方案。设备实时传输检测数据至云平台，自动完成里程定位及校准、检测数据计算分析及报告生成等过程，有效降低人工成本、提高检测效率。产品具有加速度、舒适度、噪声等多维分析模块，并具备综合对比分析、车辆运行状态分析等扩展功能。
目前该产品及其配套方案已在北京、重庆、郑州等地十余家城市轨道交通单位实现工程应用。该方案自2018年7月起被重庆与北京地铁纳入常态化检查作业，例行检测里程累计超17万公里，检测作业逾6,000批次；北京地铁所辖全部线路（含首都机场线）及重庆轨道交通12条线路均依托其报告进行养护维修决策及实施。
（2）地理信息系统平台及管理支持系统
开发铁路网络三维自动建模技术，基于三维场景的铁路固定设备信息融合技术，自动生成轨道、路基、隧道、桥梁等基础设施三维模型，并建立坡度、曲线、桥梁等关键设施设备数据库。构建面向设备运维、安全生产、应急管理等关键环节的决策支持平台，提升管理者与工程人员的空间感知能力与决策效率。
构建重点运输任务综合技术资料图数据标准，形成线路综合技术资料基础数据及全流程管理手段，开发基于Windows平台的单机版管理工具，解决综合技术资料图绘图、更新效率低等问题。基于专用设备实现线路综合技术资料图查询、管界图查询、列车模拟运行和数据维护等功能模块，以及列车模拟运行的可视化展示。
研发“铁路地震震后应急处置系统”，接收“铁路大数据与人工智能平台”接入的“国家地震台网数据交换平台（铁路）”地震速（确）报信息，建立地形特征数据库，调用铁路工务管理信息系统基础线路、车站信息以及铁路地理信息平台基础地图服务，实现自动计算地震影响范围区段详情（地震基本信息、影响线路、影响里程、线路设备情况、地震中心距铁路最短距离等）与自动生成地震应急处置方案措施。该系统已实现在国铁集团主数据中心集中部署，并在应急处置事件中发挥重要作用。
（3）安全风险动态分析与数字化管理系统
研究风险精准定位分析、风险演变趋势及量化评定、精细化风险应对措施等理论方法及技术，提出安全风险分级管控智能分析系统建设方案并进行系统研发。研究网格化分析方法和时空分布模型，基于既有生产数据，识别风险事件致灾因子、量化评估风险、展示风险时空分布特征，形成风险管理知识库，提供风险评估、风险应对、动态监控、统计分析、系统维护等多功能模块，为运营安全决策提供支持。
（4）铁路运维管理信息系统
铁路工务管理信息系统（PWMIS）包括线路设备、桥隧设备、防洪水害、专题图、地理信息发布/查询、质量评价等十余个功能模块。团队成员在二十余年中接续参与了国铁集团该项目的研发、维护与更新工作，成为多个子系统的核心研发人员。2006年PWMIS实现全国18个铁路局推广应用，2020-2023年PWMIS2.0逐步完成更新换代。该系统目前已进入3.0版本的研发阶段，辅助实现铁路基础设施的全面监控、实时数据采集与分析、智能化管理和高效运维。
（5）其他MIS类成果
高速铁路建维一体数字化管理信息系统，构建铁路全生命周期电子文库，实现对设备状态精细化评定、规律分析和风险量化，通过网格化管理方法预测维修周期和剩余寿命，为高速铁路安全运营提供决策支持。工务安全生产指挥系统，自动上传轨检车等原始数据生成病害库并评价网格单元，辅助制定作业计划；作业全程由指挥中心通过工务通APP盯控，确保上道有工单、作业留影像、异常能预警，作业后销号更新台账，关联数据并对比维修质量。辅助加强工单管理，在计划层面控制作业范围、作业人员、机具材料、安全隐患、预控措施、主要工作量等。铁路综合维修维护管理平台，通过大数据技术整合机械设备管理、生产管理、作业过程控制、决策支持和机械化维护档案五大子系统，实现铁路资源全生命周期的智能化管理和维护效益最大化。
六、学生学术获奖情况
（1）论文获奖
1. The 2nd Olympiad in Engineering Science, “Olympiad Medal”, A Time-Aware CNN-BiLSTM-Attention Model for Short-Term Track Geometry Irregularity Deterioration, 2025. （OES会议每两年举办一次，OES 2025收到来自世界各地近200篇高质量投稿，"Olympiad Medal"奖项授予前5名）
2. Best Paper Award, ICTTS, Large Language Model and Application for Railway Track Management Based on Domain Specialization, 2024.
3. 中国铁道学会年度高质量学术活动论文，《高速铁路轨道维修计划编制优化研究》，2022.
4. 中国铁道学会年度高质量学术活动论文，《基于惯性导航的高铁晃车仪检测里程定位算法研究》，2022.
（2）代表性学科竞赛获奖
1. 第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，“人工智能+”应用赛一等奖，基于CNN-IL多模态数据融合驱动轨道几何病害诊断研究，2025年
2. 第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，“人工智能+”应用赛二等奖，高铁动力心脏智能感知——AI赋能的高铁设备智能健康预测系统，2025年
3. “青创北京”2025年“挑战杯”首都大学生课外学术科技作品竞赛“青聚AI”人工智能+专项赛特等奖，CNN-IL多模态数据融合驱动轨道几何病害诊断研究，2025年
4. 第十二届北京市大学生交通科技大赛一等奖，基于物联网的高速铁路列车内部智能废液循环系统，2022年
5. 第三届城市轨道交通科技创新创业大赛优秀项目奖，基于便携式晃车仪数据的重庆地铁轨道不平顺病害识别研究项目，2021年
6. 第十五届全国大学生交通科技大赛三等奖，一种基于LSTM的钢轨磨耗检测系统开发，2020年
7. 第十届北京市大学生交通科技大赛二等奖，基于便携式晃车仪的钢轨轨面磨耗检测方法研究，2020年
8. 第十届北京市大学生交通科技大赛三等奖，基于新冠风险等级信息的电子地图导航APP，2020年
七、联系方式
联系人：庄勇
联系方式：[email protected]