为破解磁浮交通多子系统耦合的复杂管控难题，推动其向智能化、高效化升级，从系统工程思维出发，探究人工智能(AI)与磁浮交通技术的融合路径与实践成效。从理论层面剖析磁浮交通不同技术路线的核心特征，明确AI适配磁浮交通“动态不确定性-高精度控制”核心矛盾的技术逻辑，阐释系统工程思维主导下AI实现子系统协同优化的内在机理，界定AI构建“感知-决策-控制-优化”智能闭环的系统工程价值；从悬浮导向、牵引传动、供电系统、信号通信、智能运维调度五大核心子系统，阐述了BP神经网络、LSTM、强化学习等AI算法的技术突破与场景适配性，量化分析AI技术对悬浮精度、牵引效率、供电稳定性、信号可靠性的提升效果，验证了AI对磁浮系统全维度的赋能作用；提出“顶层数据规范-软硬迭代验证-复合人才培养-跨域协同创新”的AI赋能路径，梳理中低速、高速、超高速真空管道磁浮的技术发展脉络，总结不同场景下的工程实践成果；分析了当前存在的数据孤岛、极端工况可靠性不足、产学研用脱节、AI与新兴技术的融合不深、跨业态协同机制缺失等挑战，从全域数据融合、鲁棒性模型研发、协同创新机制深化、新兴技术融合、跨业态多式联运智能协同5个方面展望了未来发展方向。研究结果表明：系统工程思维主导下的AI与磁浮交通技术的深度融合，是破解磁浮多子系统耦合难题、实现从高速到智能跨越的核心支撑，其子系统协同优化机制为磁浮交通智能化发展提供了理论范式与实践指引。

磁浮列车间隙传感器在强磁、振动及过轨缝等特殊工况下探头易故障，为此，本文构建了一种含混合决策与复位逻辑的全状态故障检测算法，通过故障识别、信号切换与容错策略，保障特殊工况下的系统稳定性。本文以基于搭接结构的悬浮控制系统为研究对象，开展了系统动力学建模，并分析了左右电磁铁的耦合关系及稳定性；将基于信号选择策略的全状态反馈控制算法、序贯概率比检验以及残差卡方检测算法进行融合，构建了一套能够快速识别故障并及时容错的新方法。仿真结果表明：在传感器部分探头失效的情况下，故障首次检测时间晚于故障发生后的0.02~0.2 s；故障持续期间的漏检率约为5%，针对不同严重程度的传感器探头故障，采用所提方法后，左侧电磁铁平均波动值为0.27 mm，右侧为0.13 mm；序贯概率比检验算法对故障结束的响应时间提前约0.5 s，实现了快速检测与恢复；在过轨缝工况下能瞬时识别故障，并将悬浮间隙波动值大幅抑制89%~91%。所提方法显著增强了悬浮控制系统对间隙传感器探头故障的鲁棒性与容错能力，保障磁浮列车长期服役下的动态稳定性及乘坐舒适性。

为解决传统安全评估方法因忽视列车运营量累积效应而导致高速磁浮-桥梁系统行车安全评估不准确的问题，构建了一种基于行车安全指标尾部分布的概率性安全评估方法。通过方幂好格子点法、多体动力学和模态叠加法建立了高速磁浮-轨道梁耦合随机动力学模型；采用等概率法和极值理论求得行车安全指标的概率特征参数（均值、标准差），构建了概率特征参数与极值分布函数之间的显式映射关系；依据预设置信度求得安全指标的极值估计量，在与现行规范阈值比较的基础上，构建了一种基于概率尾部分布特性的行车安全评判方法；以高速磁浮列车通过24.768 m轨道梁为例，开展了不同车速等工况条件下行车安全评估。结果表明：采用方幂好格子点法构建高均匀性轨道不平顺样本集，仅需131个样本即可满足计算需求，相较于蒙特卡洛法所需的5 000个样本，显著提升了行车安全指标概率特征参数的计算效率与精度；提出的极值分布能有效表征行车安全指标的概率尾部分布特性，其分布曲线能较好拟合最大值样本，估算极值亦可充分包络蒙特卡洛法生成的结果。基于尾部分布模型评估的失效样本数不足10个，而基于正态分布假设的失效样本高达2 280个，有效避免了传统方法不能考虑列车运营累积效应的局限性，为高速磁浮-桥梁系统安全评估提供科学依据。

针对磁浮列车电磁悬浮系统存在的不确定性内外扰动、开环不稳定以及控制器参数整定困难等问题，提出了一种基于粒子群优化的自抗扰悬浮间隙控制方法。将模型线性化误差、参数摄动等内扰与轨道不平顺、负载突变等外扰集结为总扰动，利用扩张状态观测器进行实时估计与主动补偿，在实现系统动态线性化的同时，设计了新型离散时间最优控制综合函数并构造对应的跟踪微分器以优化信号跟踪性能；针对自抗扰控制器中观测器带宽、控制器增益等关键参数难以人工获取最优解的难题，引入了粒子群优化算法；通过构建包含绝对误差积分与控制能耗的多目标适应度函数，对控制器参数进行了全局寻优，以平衡系统的快速跟踪能力与抗噪声干扰能力。研究结果表明：在起浮、负载突变及随机轨道噪声等工况下，该方法相较于传统人工整定的自抗扰控制，具有显著的性能优势；起浮过程调节时间明显缩短且无超调；在突加负载扰动下，悬浮间隙的累计绝对误差降低了28.3%，且能更快恢复至稳态；同时在传感器含噪环境下，控制电压曲线保持平滑，未出现高频抖动。该方法可有效解决磁浮系统快速性与抗扰性之间的矛盾，实现控制参数的优化整定，为复杂工况下磁浮列车的稳定悬浮提供有效的技术方案。

提出了磁浮车辆振噪数据检测与评估方案，采用研制的便携式添乘仪可低成本、高频次地检测磁浮车辆振噪数据，修正了惯性传感器坐标系的姿态偏差，分析了磁浮车辆振动特性；采用ISO 2631-1:1997计权加速度、Sperling平稳性指标和A计权声压级评估磁浮车辆运行品质，并自主估计了检测数据的速度和里程信息。研究结果表明：上海和长沙磁浮添乘仪垂向修正角度分别为0.08°和0.95°，水平向修正角度分别为0.82°和3.45°，两者车体纵向加速度和横向加速度振动主频在10 Hz内，车体垂向加速度振动主频分别在40、30 Hz内，采样频率可以满足检测需求；上海磁浮ISO 2631-1:1997计权加速度最大幅值为0.9 m·s^-2，其一级和二级超限比例分别为95.5%和71.1%，车辆横向和垂向Sperling平稳性指标最大幅值分别为2.64和2.73，一级超限比例分别为0.96%和69.8%，A计权声压级最大值为73.8 dB(A)，超出70 dB(A)比例约78.2%，表明上海磁浮车辆运行品质良好；长沙磁浮ISO 2631-1:1997计权加速度、车体横向和垂向Sperling平稳性指标最大幅值分别为0.26 m·s^-2、2.32和2.15，均小于一级限值，表明长沙磁浮车辆运行品质为优；各评价指标在磁浮线路经纬度坐标系下的可视化直观反映磁浮车辆运行品质的沿线分布。该方法可为磁浮轨道运维部门精准调控不同里程位置的磁浮轨道服役状态提供数据支撑。

针对EMS型磁浮列车悬浮控制系统因高维、强非线性及开环不稳定特性导致的机理建模精度不足与鲁棒性差等问题，提出一种基于贝叶斯优化（BO）算法改进长短期记忆网络（LSTM）的悬浮系统高精度模型辨识及时间序列预测方法。搭建了单自由度磁悬浮系统试验平台，通过控制器跟踪包含正弦、脉冲及白噪声的复杂激励信号，采集了覆盖系统动态特性的控制电压与悬浮间隙时序数据，并采用滑动窗口法重构输入输出序列；构建了长短期记忆网络模型以捕捉悬浮系统的时间依赖特征；为解决人工调参难以兼顾效率与性能的问题，引入了贝叶斯优化算法，选取高斯过程作为概率代理模型，以期望改进作为采集函数，将模型在验证集上的平均绝对误差作为目标函数，对LSTM模型的隐藏层神经元数量、初始学习率及L2正则化系数进行全局寻优。研究结果表明：经贝叶斯优化后的模型能够精准预测悬浮间隙的关键状态变化，预测误差稳定在±0.1 mm以内，且误差分布符合正态分布特征，表明消除了模型的结构性偏差；与未优化的LSTM模型相比，其在测试集上的平均绝对误差降低了48.04%，均方根误差降低了41.83%。该方法能有效解决悬浮系统建模中超参数整定困难的问题，显著提升模型的预测精度与泛化能力，为磁浮列车的高精度悬浮控制器设计及实时状态监测提供了可靠的模型基础。

提出了一种结构简洁的倾斜悬浮面侧滑抑制方案，该方案通过被动结构设计，利用重力分力与附加横向力实现侧滑抑制，无需增加复杂主动控制组件，工程可实现性强；研究过程中，基于等效磁荷法推导了倾斜悬浮面下悬浮力与横向力计算模型；采用N45H小尺寸永磁体建立了3D磁场有限元分析(FEA)模型并通过台架试验进行验证；构建了车载与轨道均为5块永磁体横向布置Halbach阵列的全尺寸FEA模型；结合单节车辆多体动力学模型，在直线60 km·h^-1、小半径曲线20 km·h^-1工况下开展了仿真分析。研究结果表明：磁力特性分析下，悬浮面倾斜对悬浮力影响微弱，最大变化幅度低于±1 kN，对横向力提升作用显著，10°倾斜时最大横向力较0°增加153%；直线工况下9.5°倾斜使永磁副悬浮力波动降低约19.59%，导向轮接触稳定性提升，横向偏移量显著降低；曲线通过时，悬浮力幅值及波动减小，横向力幅值及波动有所提升，车辆横向定位精度优化，有效抑制侧滑现象。本文明确了倾斜悬浮面的调控规律与工程设计区间，为永磁悬浮交通系统的结构优化、参数匹配及工程应用提供理论依据与数据支撑。

针对车辆悬浮状态下出现的车-轨高频耦合振动问题，本文在考虑悬浮模块及轨道结构柔性特征的基础上，系统研究了耦合自激振动的形成机理与抑制方法；基于Euler-Lagrange法建立了表征电磁铁及F轨柔性特征的刚柔耦合多自由度系统动力学模型，利用多模态特征值法分析了控制参数及结构参数对于耦合系统稳定性的影响规律；进一步提出了基于周期性能量平衡的自激振动能量分析方法，探讨了临界失稳状态下各个参数的贡献大小，从能量输入、耗散与转移的角度揭示了悬浮模块与F轨的耦合自激振动机理。仿真结果表明：自激振动可由电磁铁的主导模态引起，也可由F轨的主导模态引起；结构参数上可通过适当减小电磁铁长度、降低F轨支撑刚度及增大F轨跨距，来提升闭环系统的稳定性；由电磁铁柔性模态主导的自激振动对其一阶弯曲模态参数及悬浮传感器在电磁铁上的安装位置较为敏感，通过引入模态阻尼补偿控制或优化传感器布置，可实现特定频段内耦合振动的有效抑制，具有一定的工程指导意义。

为提高磁浮列车的运行控制位置及速度跟踪精度，针对磁浮列车在固定线路上周期性运行的特点，提出了一种基于多谐波阻力估计的模型参考周期自适应学习控制（MH-MRAC-PALC）方法。所设计的复合控制器由反馈控制、前馈控制和多谐波阻力估计补偿器3部分组成，并基于Lyapunov稳定性理论设计了估计补偿器参数更新率；MH-MRAC-PALC控制器通过融合当前周期实时数据与历史周期运行信息，实现对运行阻力的在线估计与动态补偿；基于磁悬浮试验线进行数值仿真，并将所设计控制器与常规比例-积分-微分（PID）控制器和MH-MRAC控制器进行对比分析。仿真结果表明：经过20个周期的学习，MH-MRAC-PALC控制器的位置跟踪性能显著提升，其均方根误差从首周期的0.076 4 m降至0.006 9 m，最大误差从0.254 8 m降至0.027 4 m；速度跟踪均方根误差从0.035 6 m·s^-1降至0.002 9 m·s^-1，最大误差从0.104 7 m·s^-1降至0.012 2 m·s^-1；相比之下，PID控制器的位置和速度均方根误差分别为0.633 6 m和0.076 3 m·s^-1，MH-MRAC控制器分别为0.085 3 m和0.040 1 m·s^-1；且经过20个运行周期学习后，MH-MRAC-PALC控制器已能准确估计多谐波阻力；存在未知阻力和坡道扰动的复杂工况下，该控制器表现出更强的抗干扰能力和更高的跟踪精度。相比于传统PID控制和MRAC控制，MH-MRAC-PALC控制方法通过周期学习机制实现了阻力准确估计，降低了位置及速度跟踪误差，显著提升了磁浮列车的运行控制性能。

为克服高速磁浮列车悬浮系统动态响应长时域预测中的误差累积问题，提出了一种无需显式动力学微分方程的数据驱动响应预测方法。在深度未知方程(DUE)流映射学习框架基础上提出了2项改进，其一采用状态-干扰解耦策略，将轨道不平顺作为已知外部输入在网络输入端与状态变量拼接、在输出端仅预测状态变量，从根本上消除干扰通道的误差传播，其二引入初始状态锚定机制，将轨迹起始段的真实观测作为固定锚点持续注入网络输入，为递推链提供不受预测误差污染的全局参考基准；以电磁悬浮型高速磁浮列车单点悬浮系统为对象，分别在理想轨道不平顺与实测轨道不平顺2种干扰场景下进行验证。研究结果表明：DUE基线模型的预测曲线随递推步数增加出现明显漂移与发散；引入状态-干扰解耦与初始状态锚定后，在理想轨道不平顺场景下，改进方案相较于基线在各项误差指标上均实现了80%以上的降幅；消融试验表明，状态-干扰解耦是保障递推不发散的基础，初始状态锚定则有效抑制初始信息消退引起的累积偏差，二者具有明确的功能互补性；在实测轨道不平顺场景下，预测平均相对误差仍控制在4%以内，且在不同初始条件与干扰序列下表现出良好的统计一致性。所提方法可为高速磁浮悬浮系统的快速动态响应预测提供一种不依赖显式动力学方程的新途径。

针对机场沥青道面在高胎压、强冲击、强扭剪及水-温-荷载耦合作用下易发生松散掉粒，且现有评价方法多源于公路领域、机场适用性不足的问题，系统梳理了沥青道面松散病害多尺度评价方法研究进展。从机场与公路服役条件差异出发，分析了松散病害的界面黏附失效、过渡区内聚失效及沥青胶浆内聚失效机制；在宏观尺度，归纳了沥青混合料的静水水稳定性、动水冲刷、扭剪及冲击荷载模拟等评价方法；在细观尺度，评述了黏附力学试验与表面自由能理论对沥青-集料界面黏结性能的表征；在微观和分子尺度，总结了原子力显微镜与分子动力学模拟在界面形貌、纳米力学、微表面能分析中的应用；在足尺尺度，评估了探地雷达、现场拉拔等现场评价手段和加速加载装置在研究道面整体松散行为的作用。分析结果表明：松散病害是材料自身与外界多重因素共同作用的多尺度耦合劣化过程；宏观试验便于工程筛选，但难以复现机场特殊工况；细观、微观与分子尺度方法有助于揭示界面失效机理，但与宏观飞散和现场病害的定量关联不足；足尺评价更接近真实服役状态，但受成本、效率和环境干扰限制；未来应开发机场道面专用多因素耦合模拟装置，并建立微观界面能-细观黏结强度-宏观飞散损失-足尺服役行为的跨尺度关联模型。

为研究钢-混结合段的传力机理与力学性能，本文依托某铁路混合梁斜拉桥，选取结合段单格室为研究对象，并取消实桥初步设计的前承压板、钢梁埋入段，推导了剪力传递长度理论公式；依据剪力传递长度理论公式设计制作了缩尺比为1∶2.5的单格室试验模型，分析了实桥轴压工况下结合段的应力分布、承载性能及传力特征，并建立了有限元模型，探究了在不同参数下结合段的传力机理、受力性能和剪力传递长度理论公式的准确性。研究结果表明：在结合段中存在2段相等的剪力传递长度，其仅与钢结构和混凝土的轴压刚度和界面连续弹簧层刚度有关；模型承载力为等效承载力的6倍，实测表面应力分布和轴力传递比例分布两端变化迅速、中间趋于稳定，两端剪力连接件利用率较高，且实测剪力传递长度值与理论值偏差不超过5%；传力机理参数影响性分析显示，不同参数下传力比例和相对滑移变化规律与试验实测一致、传力规律基本不变；剪力传递长度有限元值和理论值误差小于20%，承压板厚度、结合段长度的不同对剪力传递长度无影响，对剪力传递长度的影响从大到小为格室宽度、格室高度、开孔钢板厚度及其他；不同结合段长度连接件群利用率差值可达15%，相对滑移和连接件群利用率的影响程度排序为，结合段长度、格室宽度、格室高度及其他；设计时结合段长度应适宜，同时可加密两端剪力连接件、减少中间数量以提高利用率。

为研究公铁两用斜拉索在运营状态下发生突然断索事故对桥梁结构安全性与桥上列车行驶安全性的影响，开发了基于显式非线性有限元动力算法的列车-桥梁耦合振动计算程序；以实际大跨度公铁两用斜拉桥为研究对象，构建了全桥三维有限元模型；使用静力非线性有限元法计算了桥梁在恒载下的成桥状态；使用显式非线性有限元法，计算了多根斜拉索连续断索时桥梁结构的动力响应，对斜拉索断索下坠与主梁接触碰撞后的位置进行了计算分析，计算了不同工况列车-桥梁耦合振动作用下突发断索时桥梁与列车的动力响应。研究结果表明：显式有限元法能简便直观地模拟斜拉桥断索破坏，在列车-桥梁耦合振动计算中兼具精度与效率优势，具有更好的技术适用性；斜拉桥结构安全冗余度高，断索后剩余拉索可有效分担荷载，在单侧连续断索超10根的极端情况下，主梁才可能发生垮塌；在风速达到30 m·s^-1的横向风作用下，斜拉索断索容易坠入主梁上层桥面；单根斜拉索断索后，列车可保持通行；跨中最长拉索34#断索瞬间，主梁竖向与横向位移突变显著，主梁竖向加速度突变至约20 m·s^-2；当列车以200 km·h^-1的速度在桥上行驶时，中跨右侧最长拉索34#突发断索，极端工况下，短时间内，轮重减载率最大达到约0.91，脱轨系数最大达到约2.73，断索产生的主梁振动使列车面临明显的脱轨风险。研究结果可以为斜拉桥发生断索时的安全评估提供参考。

为实现铁路驼峰减速器在持续冲击振动、气候变化及列车通过性遮挡等复杂工况下螺栓松动状态的自动化精准监测，提出了一种基于Top-down策略的铁路驼峰减速器螺栓松动实时监测方法。采用“检测-定位-解算”三级协同流程，通过RTMDet模型实现对螺栓表面区域的精准定位，再利用RTMPose模型在检测框内识别螺栓6个角点，进而提出一套包括几何有效性判定、透视畸变校正和基于对称性约束的角度归一化算法，完成旋转角度的定量计算与状态判断；为验证该方法有效性，在铁路编组站现场布设高清摄像设备，构建包含晴天、阴天、雨雪、雾霾等多种天气条件下的、早晚及夜间不同时段的、局部油污污染条件下的、多角度条件的螺栓图像数据集，开展对比试验。研究结果表明：本文方法准确率为95.1%，召回率为93.8%，螺栓角点定位的均方根误差为1.25像素，旋转角度测量的决定系数为0.952，平均单帧处理时间为28.3 ms；本文方法在不同安装角度、遮挡及光照变化条件下均表现出良好的鲁棒性与泛化能力，角度计算误差低于1°。本研究为解决复杂铁路环境下螺栓松动的高精度、实时视觉监测提供了可行的技术方案，可应用于编组站减速器、道岔等关键铁路设备的智能运维与状态监测系统。

为应对缺失数据下重型卡车油耗预测面临的不确定性与精度下降问题，提出了一种面向缺失数据场景的重型卡车油耗预测端到端双阶段深度学习模型；首先，采用Transformer特征提取与生成对抗网络相结合的持续对抗式数据补全方法，使生成数据分布逼近真实分布；随后，构建融合区域与纯图图注意力机制的油耗预测模型，通过局部与全局协同建模，增强对复杂动态特征的表征能力，从而实现重型卡车油耗的精准补全与预测；在缺失率为0~40%的真实重型卡车油耗数据集上开展试验，对所提模型的有效性进行验证。研究结果表明：在不同缺失率条件下，模型的数据补全均方误差分布于0.873~0.906，且整体性能均优于7种基线补全方法；影响因素分析表明，车速、加速度等局部动态因素对油耗补全与预测具有显著影响，而海拔、里程等全局因素影响相对较弱，说明局部特征对模型性能提升作用更为明显；对比试验结果表明，双阶段补全与预测模型取得最高预测精度时，均方误差达到0.602 0；消融试验进一步验证了各功能模块设计的有效性。该研究可为重型卡车燃油管理、碳排放监控及车队智能调度提供技术支撑，尤其适用于数据不完整条件下的复杂运行工况。

为探究不同通风方案对滚装空间内锂电池汽车火灾的影响规律，基于全尺寸火灾试验温度数据与气体产物，设计了锂电池汽车等效材质，推导了等效材质燃烧方程式，构建并验证了锂电池汽车火灾等效模型；研究截取汽车运输船单层甲板部分区域，以通风口位置、通风口高度与通风口数量为变量，开展多车火灾模拟，重点分析了不同通风方案下火灾热释放速率和温度的变化规律，并探讨了通风对舱内热量分布的影响方式。分析结果表明：火灾按照热释放速率可以划分为火灾初期、火灾快速发展时期与火灾剧烈燃烧时期3个阶段，在火灾初期，火灾扩大的主要方式是引燃周围可燃物，起火面积的扩大是热释放速率升高的主要因素；在火灾快速发展时期，绝大多数车辆已被引燃，起火车辆燃烧程度的加深是热释放速率升高的主要因素；对比不同通风方式下的火灾发展趋势可以发现，通风对于火灾发展具有双重作用，船舶通风可以限制燃烧蔓延速率，但同时为火灾提供氧气，导致燃烧更为剧烈；在火灾初期，通风限制了热量的扩散，延长了周围可燃物的起火时间，抑制火势扩大，而在火灾快速发展阶段，通风为燃烧提供了更加充足的氧气，促进火势发展；多种通风方案中，下部通风和正对火场的通风方式风险最大。该研究可为汽车运输船的通风设计与火灾防治提供理论支持。

为了量化分析不同扰动情景和恢复策略下海铁联运系统韧性演化规律，提出了多层网络视角的韧性评估模型。基于真实班列与海运航线数据，构建了中欧集装箱海铁联运网络；将连通性、运输效率作为系统韧性评价指标，设计考虑了不同节点恢复时机、恢复优先级的韧性仿真模型，仿真了中欧海铁联运网络的韧性演化规律。研究结果表明：不同扰动情景对系统韧性影响具有异质性，不考虑恢复策略时，蓄意攻击下中欧海铁联运网络抗干扰能力较弱，少数关键枢纽节点的失效会导致整体效率的大幅下降，海铁联运网络韧性指标低于班列和海运子网络；而随机失效下，网络受攻击时的抗干扰能力较强，韧性指标均在0.8以上；考虑恢复策略时，海铁联运网络韧性的抗扰动性明显提升，但恢复时机存在临界点，当失效节点恢复时间超过阈值时，导致系统恢复成本指数上升，整体恢复时间增加；不同的恢复策略存在差异性，蓄意攻击下，海铁联运网络依据度中心性的恢复优先级对系统韧性提升成效最好，依据介数中心性恢复强度成本最低。研究结论揭示了中欧海铁联运网络的韧性演化规律，可为在面临突发事件和灾害情况下提升多式联运系统韧性提供理论依据。

为提高集装箱铁水联运枢纽装卸设备配置效率并降低集卡走行碳排放，本文考虑在“铁-水”直取与“铁-堆场-水”混合装卸模式下箱流与车船到达时空特性，构建了多目标组合优化模型。以设备运营成本、车船周转时间、集卡走行碳排放为优化目标，采用分区域集卡动态分配策略，引入时间离散区段化设备分配机制，动态决策了岸桥、铁路装卸区轨道吊、堆场轮胎吊及集卡的配置数量；基于时段分配规则的遗传算法求解模型，结合某铁水联运枢纽24 h运营数据进行验证。研究结果表明：对于原算例，在车船装卸时间重叠时，车船直取比例达82%，岸桥、铁路装卸区轨道吊与堆场轮胎吊的设备利用率提升了15%~20%，其中出口箱区、铁路进口箱区的轮胎吊作业量分别下降了15%、23%，证明车船直取是铁水联运转运的优选方式，可以显著提升枢纽设备的利用率，且铁路进口箱区堆场轮胎吊受直取能力影响显著；当限制枢纽直取区域内集卡配置量由8台减为2~4台时，总成本上升了1.2%~2.8%，集卡走行碳排放增加了16%，表明总成本与碳排放均对直取能力较为敏感；在装卸规模较大即5船4列时，设备运营成本占总成本的84.12%，当装卸规模减小至1船1列时，设备成本占比升至87.8%，表明动态设备分配机制在较大规模场景下能更有效地协调设备资源；所提算法与MATLAB整数线性规划求解器直接求解相比，枢纽运营总成本降低了19.1%；相较于标准遗传算法，平均求解时间缩短了33.5%，平均解质量提升了37.62%，表明本文算法稳定性与求解精度更好。研究结果可为铁水联运枢纽设备配置提供兼顾效率与环境友好的决策方法，通过动态分配设备数量，提升车船直取能力，减少堆场堆存量。