基于货物列车时刻表的两阶段空车调整优化

按照两阶段空车调整思想,将空车调整问题分为月度供求计划和日空车调整计划两个步骤求解。以空车运输总费用最小为目标,采用dijkstra算法求解铁路局月度空车调整问题;结合货物列车时刻表,从空车需要地请求车时刻出发,运用MATLAB进行求解日空车调整问题,最终得到费用最小的最佳空车调配方案。     

路网空车调整系统的设计与实现

路网空车调整计划是全路技术计划的重要内容,编制科学优化的空车调整计划对加速车辆周转具有重要意义.在分析路网空车调整问题的基础上,确定路网空车调整系统的目标与功能,按空车集结输送的组织方法,提出调空区段、空车计算站和空车集结站等概念以降低问题计算规模,引入空车走行径路使空车调整计算结果更具有可操作性.设计空车调整优化计算过程,通过实际数据计算验证表明,该计算方法能够按预订要求编制空车调整计划,编制结果令人满意.     

带有技术站改编的空车调整研究

以空车走行公里最少为目标,建立了带有技术站改编的空车调整模型,并应用LIUNGO进行求解。通过一算例证明,空车经过技术站改编可以大幅度减少空车走行公里。     

基于滞留费用的空车调配优化方法

在分析当前空车调配过程中存在的问题,以及强调可靠的空车分配计划对于加速货车周转和最大限度地满足客户需求重要性的基础上,研究了铁路空车调配问题。构建了基于货物滞留费用的铁路空车调配多品类整数规划模型,并以空车在分配过程中发生的总走行成本、车种代用成本和客户需求未满足的货物滞留费用之和为目标函数。在空车总体上需求大于供给的情况下,模型充分考虑了车种代用和满足重点货物、重点客户对空车需求的条件,从而能够更好地反映铁路空车运用的实际。通过车种代用和空车源选择,所获得的分配方案能够满足更多客户的装车需求。算例的空车分配结果显示,所构建模型可以用于编制高质量的空车调配计划,这对于缓解当前我国铁路货车总体不足、加速车辆周转、提高货运服务质量等有重要意义。     

车种代用下的铁路空车调配研究及遗传算法

介绍了当前铁路空车调配问题的研究现状,对比一般的空车调配问题模型,提出车种代用情况下空车调配的数学模型。该模型以空车走行费用最小化为目标函数,将车种代用纳入其中,并设计了遗传启发算法求解该问题。     

求解铁路空车调整问题的一种优化算法

由于铁路的空车资源严重不足,空车调整方案优化与否不仅影响全路运用车的数量,还直接关系到铁路企业的运营效益,为此,相比较已有的算法,遗传算法有很强的收敛能力,神经网络有较好的学习能力及鲁棒性,结合两者的优点提出基于遗传算法优化神经网络的方法来实现空车的调整,降低空车走行率,且建立了空车调整的数学模型,并通过算例验证了该方法的可行性。     

混沌蚁群算法在空车调整问题中的应用

根据空车车流的混沌特性,以空车走行公里数最少为优化目标,提出了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题.通过算例求解,验证了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题的合理性和有效性.     

基于时间窗的铁路空车调配优化模型及求解

针对以往铁路空车调配优化研究中对时效性考虑不足的现状,考虑到空车过早或过晚到达都会给铁路运输企业带来额外的费用支出,按照空车运输费用、积压库存费用及延误损失费用之和最小的原则,建立基于时间窗(规定时间段)和区段空车运输能力约束的空车供需平衡调配优化模型。以由3个空车供应站、4个空车需求站组成的铁路运输网络为例,按照线性整数规划求最小值问题,运用LINGO软件进行仿真求解,得到最优空车调配方案。     

铁路空车调配的多阶段策略优化模型研究

铁路空车调配问题是一个比较复杂的问题,目前国内在这方面的研究主要集中在静态宏观均衡调控上,而国外的研究则主要关注于日常调配的动态变化上。本文首先对该问题的国内外研究现状进行了综述,然后从我国铁路生产实际出发深入分析研究空车优化调配的策略和途径。基于空车服务时空网络的构建,采用动态规划方法提出了铁路局(公司)管内空车调配的多阶段策略优化模型。模型考虑了编组计划、列车运行图、技术计划和日班计划的影响,并在目标上谋求空车调配费用最小化。此外,模型实现了铁路局(公司)日常空车调配中排空和配空的综合优化,为空车调整阶段计划的编制提供了理论优化依据。最后,通过数值算例分析,模型的有效性得到证明。     

基于通过能力约束下的空车调配问题研究

以空车总走行里程最小为目标,在空车流量不超过路段通过能力和车站通过能力双约束条件下,建立相应的空车调配模型。在空车走行总里程不变的前提下,归约双约束空车调配模型为最小费用最大流算法可解决的模型。     

基于魔方加密算法的研究

对信息的载体--数据进行加密和解密来保证信息的安全是一种行之有效的途径,作者介绍了魔方加密算法原理以及实现的步骤,并通过进一步研究提出了在算法应用和实际实现中应注意的问题以及可行的解决办法,从而增强了该算法的实用价值.     

基于贝叶斯网络的驼峰超速连挂事故分析

针对驼峰超速连挂事故进行分析。分析对事故有重要影响的线路、调速设备和车辆等因素,考虑到贝叶斯网络能较好解决不确定性问题以及可以双向推理的特点,建立驼峰超速连挂事故树,并将其转化成贝叶斯网络,计算顶上事件的发生概率以及基本事件的后验概率。结果表明,超速连挂事故的主要影响因素为线路纵断面、调速设备制动能力以及新型重载车辆三方面。进一步考虑新型重载车辆的共因失效问题,建立贝叶斯共因失效混合网络,计算并分析新型重载车辆对超速连挂事故的影响程度以及对既有驼峰的适应性。     

基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法研究

遮挡是智能交通系统中车辆检测、跟踪和识别时较难解决的问题之一.本文主要针对智能交通系统中车辆之间的遮挡,以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在车辆遮挡的连通区域提取边缘轮廓,然后获取轮廓上的4类特征拐点,最后采用本文提出的基于轮廓特征拐点的车辆分离算法,将相互遮挡的车辆分离开来,便于后续对车辆的跟踪、匹配等处理.实验结果表明,本文提出的算法具有有效性、可行性和良好的应用前景.     

基于流固耦合作用的海底隧道初期支护安全影响因素分析

以青岛海底隧道试验段为工程背景,基于流固耦合理论对海底隧道初期支护安全性的影响因素进行分析,结论表明:(1)注浆加固显著改善了洞周土体强度和整体性,塑性区范围得到有效控制;(2)注浆加固优化了支护结构的受力,随着加固圈厚度的增加,洞周位移出现不同程度的衰减,加固圈厚度对减小水压的贡献依次为:拱顶拱腰拱脚仰拱;(3)随着加固圈渗透系数的增大,洞周水压力随之增大;(4)在流固耦合作用下,仰拱处的土压力远大于其他部位;(5)现行支护参数条件下,海底隧道初期支护结构满足安全性要求,现场实测与数值计算基本相符。     

基于仿真平台的旅客信息系统验证研究

为提早发现列车监控系统(TCMS)与旅客信息系统(PIS)接口设计中存在的问题,提出利用列车监控系统仿真平台对旅客信息系统进行通信数据和逻辑处理功能的验证,以便为后期装车调试提供更高的质量保证,同时有效缩短调试时间。     

基于CMD系统进行风险矩阵管理的思考

安全是铁路工作永恒的主题,我国铁路机务信息化建设近几年蓬勃发展,如何利用先进的信息技术手段更好地确保机务生产的安全,是当今急需解决的问题。而CMD系统自身能提供机车实时的动静态数据,结合机务工作风险管理的需要,将风险矩阵的方式应用于机车落地数据进行及时分析估算,可获得机车在途运行过程中的风险点动态,为机务安全生产提供有价值的信息。基于CMD系统,对机务系统实际工作中的一些风险源进行风险矩阵管理的分析,具有一定的理论价值和工程实用意义。     

采用数据挖掘的入侵检测技术研究

基于数据挖掘的入侵检测系统由于其采用数据挖掘技术,成为下一代网络安全防护研究的热点.在数据挖掘技术中,聚类分析是一种重要技术,作者将信息熵理论应用到入侵检测聚类问题中,并通过以部分精度换取聚类高效实现的方式,结合统计的手段实现网络数据包信息的高效聚类.     

基于GIS的铁路走向方案研究

为避免在铁路走向方案选定过程中遗漏有价值的方案,并减少工作量、加快比选速度,同时定量把握铁路走向与沿线社会经济发展的耦合关系,以华北平原某拟建城际铁路为例,在描述铁路走向选择问题的基础上,利用潜能模型表示铁路从不同地区经过时对周边城市的影响,运用GIS栅格算法得到铁路走向的最优方案。从所得方案可以看出,铁路走向既要短直又应经过更多城市,铁路应优先顾及更大的城市,铁路走向选择应考虑到铁路不能经过的城市的需求,铁路应引入城市核心区域。该方法排除了铁路走向方案研究过程中人为主观因素的干扰,无需事先选定比较方案即可快速得到最优方案。     

基于Faster R-CNN的铁路扣件定位方法研究

准确的扣件定位是进行扣件状态检测、保障轨道交通车辆安全运行的基础,传统的基于图像处理的方法难以满足快速准确智能检测的需要.针对这一情况,提出一种基于改进Faster R-CNN的深度学习理论方法,进行扣件定位.首先,建立检测图像数据集并进行图像标注,然后根据实际扣件图像特点建立Faster R-CNN检测模型,利用标注...     

基于小波变换的电气化铁道牵引负荷谐波分析

电力机车作为牵引供电系统的主要不平衡负荷、谐波源负荷,其运行过程中产生的高频谐波电流对电力机车的安全、稳定运行造成很大危害.为精确实时地检测牵弓l供电系统中的谐波,采用时频域内均可局部化的小波变换进行谐波分析.以HXD3型0017电力机车为例,分析牵引负荷谐波电流的特点,采用最小描述长度准则(MDL)确定分析谐波的最佳...