区段站专调机车到相邻中间站跨站调车安全

在铁路运输工作中,调车作业是铁路运输安全的关键要素。贵港站是黎湛线上的一等区段站,配备4台专调机车;根竹站是黎湛线上与贵港站相邻的一个四等中间站,有3股专用线(未挂接触网),未配备调车机车和调车组,调车作业一直都是由助理值班员担当,利用本务机车调车,作业难度大,调车安全风险较大,运输效率也受影响。为解决根竹站调车困难问题,调整贵港站二调作业区域,增加根竹站,由贵港站二调担当根竹站调车作业。对于如何保证区段站专调机车调整调车区域到相邻中间站跨站调车的安全,是一个全新的挑战。本文将就此展开研究探讨,以供铁路同行们参考。     

铁路车站（场）列车到发与调车作业过程仿真的研究

通过构造车站列车到发和调车作业的仿真模型，并辅以站场数据和联锁模型，在计算机上构造虚拟的车站及列车、机车，车辆，实现铁路中间站和大站车场的基本生产过程的模拟。     

重载铁路智慧港口站作业计划综合优化模型及算法研究

为提升港口站调度智能化水平，本文在研究重载铁路港口站作业组织的基础上，分析本务机担当调机运用模式下不同卸车系统的调车作业方案，以列车分解计划、卸车计划、调车作业计划及列车组合计划为核心刻画不同类型重载列车在站作业全流程。考虑港口站卸车作业能力和卸后空车返程排空效率，以车辆在站停留时间最少为目标函数，构建重载铁路港口站作业计划综合优化的混合整数线性规划模型，采用带有启发式策略的微进化与自适应邻域搜索相结合的混合算法。以某重载铁路港口站为例进行分析，结果表明，得到的设备协同调度方案中未出现空闲等待时间，出发列车配流方案中，前7列均满足最大空车编成辆数；对比不同调车作业方案，本务机担当调机运用模式可为港口站减少5台调车机；所提算法相比Gurobi求解器，在求解时间上节省97.32%，与最优下界值间隔缩小0.06%。     

城市轨道交通多交路模式下中间折返站能力分析

在城市轨道交通大小交路开行方案下,中间折返站能力为线路运输能力的关键因素.本文分别针对中间站站前折返与站后折返,根据列车折返作业流程,分析列车在中间站的最小间隔时间,建立列车间隔时间的计算模型;并考虑列车接发车作业与折返调车作业之间的冲突,分析有作业干扰情形下的车站能力.案例表明:小交路列车开行比例越高,车站的发车能力越小,但不发生作业干扰时,大小交路开行方案对车站能力的影响较小;而在有产生作业干扰情形时,站后折返能力损失可能达30%以上,要高于站前折返.在实际运营过程中,有必要合理安排通过列车在中间折返站的到站时间,以减少作业干扰、避免线路能力损失.     

一个基于动态模型的计划决策支持系统

将ＤＳＳ的理论和方法应用到铁路编组站调车作业系统中，构造一个用于决策的动态仿真模型，并根据调车作业中调车规则加以总结整理，抽取可用于作业计划制定和执行过程的决策规则，建立起具有数据库、规则库、模型库的作业计划决策支持系统，为瞌各的决策问题，提供了有效帮助。     

CTC条件下车站调车作业优化研究

CTC条件下大部分车站的调车作业交由车站控制,跨越正线进行调车取送作业对于列车运行的干扰很大.为了优化车站跨正线调车作业组织,分析了影响调车的因素、调车作业的时分,并在此基础上根据CTC的特点,从整个区段作业最优的角度提出"调车天窗"的设计思想.     

考虑列位合理占用的动车所调车作业计划编制优化

合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.?以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次序和股道类型为约束,建立考虑股道列位占用的动车所调车作业计划编制优化模型,设计基于调车作业可行路径...     

应用变异方案优化调车作业计划

针对铁路调车作业的特点及在运输生产中的重要地位，采用变异方案对调车方案进行优化筛选，用量化标准评价钩计划优劣，达到提高调车作业效率的目的最后，通过一个具体算例来阐述优化筛选及评价过程。     

摘挂列车编组调车方案优化方法的探讨

探讨了在计算机编制摘列车编组钩计划条件下调车方案优化的分析计算法，提出了变异方案的概念，改进了按调车图编车的作业方法。     

技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型

为进一步提高铁路技术站作业计划编制效果,针对采用一台调车机车解体和一台调车机车编组的技术站配流与调机运用的综合问题,作者确定了出发列车的编组内容和解体（编组）调车机车的解体（编组）任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站总停留时间最小。基于单机器调度理论和资源分配理论,在将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题的基础上,首次建立原问题的混合整数线性规划模型。最后,采用既有文献中普遍采用的算例对该模型进行计算分析,并与其他研究方法进行比较。计算结果验证了该模型在问题描述上的正确性以及在消耗更多计算时间前提下计算质量上的优越性。