| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 大数据驱动的铁路信息物理融合系统分析 | 第17-29页 |
| 2.1 铁路大数据 | 第17-20页 |
| 2.1.1 大数据的属性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 铁路信号系统大数据特性 | 第18-20页 |
| 2.2 大数据的核心技术 | 第20-22页 |
| 2.2.1 批处理系统 | 第20-21页 |
| 2.2.2 流处理系统 | 第21-22页 |
| 2.3 信息物理融合系统 | 第22-24页 |
| 2.3.1 CPS的基本组件 | 第23-24页 |
| 2.3.2 CPS系统的特点 | 第24页 |
| 2.4 大数据驱动的铁路信息物理融合系统分析 | 第24-29页 |
| 2.4.1 需求体系结构 | 第24-26页 |
| 2.4.2 数据和技术体系结构 | 第26-29页 |
| 第三章 基于云计算的铁路信息物理融合系统体系结构 | 第29-44页 |
| 3.1 基于云计算的CPS系统体系结构 | 第29-33页 |
| 3.1.1 基于云计算的CPS体系结构 | 第29-33页 |
| 3.2 基于云计算的铁路信息共享平台 | 第33-38页 |
| 3.2.1 基于云计算的铁路信息共享平台架构 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于云计算的铁路信息存储模型 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于HBase的数据存储 | 第36-38页 |
| 3.3 基于Storm的铁路信息实时处理模型 | 第38-44页 |
| 第四章 铁路信息物理融合系统的建模方法 | 第44-56页 |
| 4.1 铁路信息物理融合系统建模需求分析 | 第44-45页 |
| 4.2 基于Simulink和AADL的建模方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 Simulink概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 AADL概述 | 第47-48页 |
| 4.2.3 AADL建模组件 | 第48页 |
| 4.3 AADL的离散与连续行为建模 | 第48-53页 |
| 4.3.1 传统的AADL的行为建模 | 第48-49页 |
| 4.3.2 离散、连续行为的扩展-Hybrid CSP | 第49-53页 |
| 4.4 模型转换 | 第53-56页 |
| 4.4.1 Simulink转AADL | 第53-55页 |
| 4.4.2 AADL行为模型到时间自动机的映射 | 第55-56页 |
| 第五章 列车运行控制系统的设计与建模 | 第56-87页 |
| 5.1 列车运行控制系统 | 第56-60页 |
| 5.1.1 移动授权(Moving Authorization)场景 | 第57-60页 |
| 5.2 移动许可场景的Simulink建模 | 第60-71页 |
| 5.2.1 Train模型 | 第61-62页 |
| 5.2.2 TCC模型 | 第62-63页 |
| 5.2.3 RBC模型 | 第63-65页 |
| 5.2.4 EVC模型 | 第65-71页 |
| 5.3 移动许可场景的混成行为AADL建模 | 第71-75页 |
| 5.3.1 AADL混成行为附件 | 第72-75页 |
| 5.4 系统AADL模型 | 第75-87页 |
| 5.4.1 列车运行控制系统的感应服务和控制服务 | 第76-78页 |
| 5.4.2 ATP系统AADL建模 | 第78-81页 |
| 5.4.3 ATP系统时空行为建模 | 第81-87页 |
| 第六章 模型的分析与验证 | 第87-95页 |
| 6.1 云存储系统性能分析 | 第87-89页 |
| 6.2 混成行为验证 | 第89-91页 |
| 6.3 移动授权场景紧急制动行为Simulink仿真 | 第91页 |
| 6.4 时空行为验证 | 第91-93页 |
| 6.5 流分析验证 | 第93-95页 |
| 总结与展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102页 |
