单线线路会让站到发线数量的研究

考虑到单线铁路到列车实际运行中产生产会和越行方式的随机性，采用概率分析的方法，通过研究在不同开行条件下，产生交会、越行次数和方式的各种情况，建立车站到发线设置数量与交会、越行次数和方式之间的关系，找到直接影响车站到发线数量的主要因素，得出了影响其变化的一般规律。并运用研究成果对渝怀线进行了分析和验证。     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.     

基于ARRB模型的交叉口多目标信号配时优化研究

城市交叉口交通拥堵和机动车尾气排放是近年来城市发展面临的重要问题,而信号配时优化是提高城市交通运行效率、缓解车辆因频繁起停而加剧尾气排放的有效手段之一。本文基于ARRB模型下的信号配时设计方法,综合考虑效率与环境的双重目标,研究不同停车次数惩罚系数下的信号配时方案。同时,以成都市某大型十字交叉口为验证实例,结合VISSIM计算仿真,分析了交通延误、停车次数与排放、油耗的影响关系,继而得到了综合最优的停车次数惩罚因子与配时方案。该方案使延误和停车次数平均提高了36.4%,排放及油耗平均降低了19.4%。     

大型高铁客运站到发线运用调整模型及算法

大型高速铁路客运站常衔接多条高速铁路线路,其车站作业需要考虑多方向列车的到发线合理安排与进路冲突疏解。当车站作业受到干扰时,快速制定合理的到发线运用调整方案,对于保障所衔接各线路上列车的正常运行具有重要作用。大型高铁客运站到发线运用调整问题的决策需要满足实时性、可执行性和安全性要求。在考虑到发线与咽喉区进路综合运用优化的前提下,以列车运行晚点和车站作业秩序影响双方面最小化为目标,建立了混合整数线性规划模型。将该问题分解为到发线运用方案编制子问题和列车到发时刻调整子问题,并设计了基于分支定界的算法框架。在12条到发线、84列列车的算例实验中耗时1.33s获得测试干扰场景下的最佳调整方案,验证了模型及算法的有效性。     

重载运输战略装车域车流组合方案优化

为研究铁路重载运输装车端车流组织优化问题,首先分析了基于重载运输的战略装车域车流组织过程,将其按货源供给水平及运输组织方式划分为战略装车点、装车区及装车域3个层次,根据装车域车流以单元式重载列车和组合式重载列车进行组织的特征,以组合列车总组合时间最小化为目标,考虑年目标运量、线路能力、装车点(区)装车能力等约束条件,引入组合映射关系式表示组合站的车流接续关系,构建了符合我国重载线路装车域车流组织特征的车流组合方案优化模型,并设计了启发式算法进行求解.算例结果表明:根据论文提出的优化方法,可获得3种等价的组合方案,其中算例优化方案2与现场车流组织方案相符,其余两种等价组织方案的组合内容不同,但总时间消耗相同.      

高速铁路调度指挥系统纵向结构协同有序度模型

为深入研究调度指挥系统的协同机理,针对我国高速铁路成网后可能存在的全路集中、区域集中和干线二级三种调度指挥模式,系统分析比较了各模式的管理层级和组织结构特征.结合协同学理论提出了调度指挥系统结构协同有序度概念,并以实现调度指挥系统组织结构纵向协同为目标,采用信息熵理论构建各模式下的通用有序度模型,在此基础上提出了调度指挥模式定量选择方法,最后通过案例分析验证其有效性.研究结果表明:调度台数量为60时,增设二级管理控制中心能够提高调度指挥系统组织结构有序度0.05~0.10;合理的二级管理控制中心配置方案能有效提高系统组织结构有序度0.1.      

高速铁路建设对我国铁路运输的影响

高速铁路在我国的大规模建设并投入运营,在提升铁路路网规模与质量、缓解运输能力紧张、提高铁路运输服务质量等方面均取得了显著效果.通过全面总结高速铁路建设运营对铁路网络结构与规模、运输服务能力、快速客货运网络、现代化综合客运枢纽建设等方面的提升效果,系统阐述了高速铁路建设对运输组织模式、列车运行图编制理论、夜间列车运输组织方法、动车组运用、高速铁路调度指挥体系理论与方法构建等行车组织方法创新的推动作用,以及对我国基础设施建设技术和动车组制造及控制技术等铁路建设与装备水平持续提升的促进作用,揭示了高速铁路建设对我国国民经济持续快速发展的重要支撑作用,为实施我国一带一路和高铁走出去国家战略提供了理论支撑.      

数据驱动的偶发拥堵时空建模及传播分析

为研究实际的道路交通路网中偶发拥堵的传播和演化特性,充分发挥海量交通流数据的潜在价值,克服现有基于模拟仿真的拥堵分析方法因理论假设和参数设置所导致的 “失真”问题,本文在交通流实测数据的基础上,建立改进的 PLS-STAR模型对偶发拥堵的时空传播结构进行描述,并提出偶发拥堵的直接和间接时空传播效应两种概念对拥堵的时空传播影响进行刻画,从而构造了一种数据驱动的偶发拥堵时空传播效应评估方法.通过北京路网的案例研究发现,路网服务水平的降低,更大程度来源于拥堵传播的间接影响而非直接取决于突发的交通量增加,因此,通过控制拥堵传播来提升城市路网的服务水平仍具有巨大潜力.