坡道起动加速试验结果的折算模型研究

平均加速度和剩余加速度是评价动车组、城轨车辆加速性能的关键指标,一般由平直轨道上的起动加速试验结果计算获得;但有时会受试验条件限制而选择在坡道上实施。现建立一个数学模型,采用逼近方法,将在坡道上进行起动加速试验的结果折算到平直轨道上,并可用折算后的结果计算加速性能指标,对模型的精确性影响因素、坡度大小的限制条件进行了分析。通过模型将坡道起动加速试验结果折算到平直道并和实际平直道试验结果进行了对比,验证了折算模型的可行性和准确性。该模型还可以推广应用于惰行或制动距离的坡道折算和回转质量系数计算等。     

基于GEM算法的地铁车站乘客疏散能力研究

为分析和提高地铁车站通过设施的疏散能力,保证乘客的运行安全,在分析地铁车站行人流运动特性的基础上,利用GEM(generalized expansion method)算法,求解地铁车站乘客疏散模型,通过计算得到车站疏散设施的拥堵概率、吞吐量等指标,给出地铁车站疏散能力的瓶颈点。以西直门地铁站为案例,证明将GEM算法应用于解决地铁车站人员疏散问题的可行性,并在此基础上提出合理的进站线路疏散优化方案。     

HX_D3机车制动机操控保护装置的研究

阐述了HXD3机车制动机及其操控设备的工作原理,分析了由操控设备引起的列车管异常自动减压的原因.采用基于时间戳的迭代算法实时更新闸位判定基准值,解决了由环境影响导致操控定位器输出产生误差而引起的异常制动问题,对保证列车运行安全起到了良好效果.     

脚本测试技术在列控中心开发测试中的运用

列控中心作为一种安全相关系统,要求具有极高的安全性和可靠性,满足铁路信号系统的故障-安全原则。测试是列控中心软件投入使用前必不可少的环节。针对目前列控中心开发测试仍然采用手工测试的问题,在对开发测试案例分析归纳的基础上,定义开发测试案例词典,基于正向最大匹配算法和格语法,提出测试案例到脚本的自动生成算法,实现开发测试的自动测试。     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。     

针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求。文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神经网络建立辨识模型对驾驶人风格进行辨识。结果表明;文章提出的方法可以较高的准确率对驾驶人风格进行分类,提高自适应巡航系统适应驾驶人的能力。     

浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

电池SOC估算方法的研究现状

如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点。在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一。SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1]。相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会带来电池爆炸和燃烧的危险,危害使用者的生命和财产安全。因此,本文对各种SOC估计和计算方法进行研究,以获得更成熟和广泛使用的电池SOC估计和计算方法。     

基于PSO算法的公路养护决策优化

目前,我国公路养护在决策中会出现养护资金分配不合理,资源未充分利用等不同程度的问题。针对路面养护,基于粒子群优化算法建立养护决策模型,可有效平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度,并通过10组基准测试数据验证了PSO算法的寻优性能和收敛精度。研究结果表明:PSO算法可有效对不同路面条件下公路养护决策进行优化分析,保障养护效率。