带时间窗约束的道路危险品运输路径选择研究

对已有危险品运输模型进行分析,针对当前危险品类物流配送网络的特点,提出了在时间窗约束条件下城市道路网络中的危险品配送模型,该模型以整个网络中事故发生的期望和影响人数最小为目标。设计了目标集成方法和对集成后目标函数求解的扩展标号法来计算该多目标问题的Pareto最优折衷解,最后用实例对算法进行了验证。     

利润最大化——企业财务管理目标的现实选择

分析了企业的总目标及其对财务管理的要求，就如何选择企业财务管理的目标进行了详细阐述，特别对修正利润最大化目标进行了探讨。     

旅客列车发车时间域优化研究

在大量问卷调查的基础上,根据旅客对不同到发时间域选择的偏好,确定了各发车时间域旅客出行的方便系数。利用目标规划原理,以旅客出行方便程度最大为目标,构造了三级控制策略。在考虑客运站到发线能力,以及旅客列车必须在合理的时间域发车等约束条件下,建立旅客列车发车时间域的目标规划模型。利用该目标规划模型,可根据旅客列车实际运行的需要,通过变化控制策略和赋予各目标的优先因子,实现对列车发车时间域的优化。根据模型约束目标正负偏差变量,计算了各级控制策略实现程度系数。最后,以太原站始发旅客列车为实例,利用变换方案对该目标规划模型的运用进行了分析,并将目标规划优化结果和传统确定发车时间域的结果以及指派模型优化结果进行比较分析。     

基于遗传算法的列车自动驾驶过程优化研究

针对列车自动驾驶系统（ATO）控制的目标复杂多样和环境变量不稳定等问题,在对列车的运行过程进行研究的基础上,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用遗传算法对列车的目标曲线进行优化,同时加入精英统治保持模型的高适应度,提高了运算速度,得到列车运行的最优控制策略。仿真结果表明,该系统在兼顾列车运行的准时性、停车精度、能耗及舒适性等多目标的情况下,使列车运行的各项性能指标都有所提高。     

城市轨道交通兼容性车载系统阶梯形目标速度的平滑跟踪控制研究

[目的]针对城市轨道交通兼容性车载系统中目标速度消息周期大于车载控制周期以及消息间隔不固定的特殊现象,提出了一种双周期速度跟踪算法来实现阶梯形目标速度的平滑跟踪目的。[方法]根据目标速度序列特点,引入了巡航状态和估计状态等2个控车状态,对列车站前减速过程进行识别。分别对消息周期和车载控制周期时刻的目标速度进行相应处理：当收到目标速度的消息周期时,基于卡尔曼滤波算法计算参考速度、参考加速度的估计值;当未收到目标速度的车载控制周期时,基于上述估计结果推算出车载控制使用的参考速度。考虑到目标速度消息滞后以及列车响应延时的特性,设计了拟平行参考速度跟踪控制策略。以上海轨道交通2号线为例,对参考加速度估计效果和不同运营等级场景下的控车效果进行了分析。[结果及结论]案例表明,上述算法可以克服目标速度消息周期长且间隔不固定所带来的控车工况频繁切换问题,避免了兼容性车载系统阶梯形目标速度曲线跟踪过程中控制命令饱和以及速度曲线凹坑现象,实现了列车在站前减速过程中的平稳控制,提高了乘客舒适度,减少了列车制动损耗,节约了牵引能耗。     

城市轨道交通系统能耗裕度与节能分析

通过对城市轨道交通系统服务目标的分析,并在引进目标服务能耗和辅助服务能耗参数的基础上,提出了城市轨道交通系统能耗裕度的概念.能耗裕度越小,表明系统的节能状态越好.对节能策略进行了研究,系统地提出了城市轨道交通节能实现的途径和方法.     

隧道表面图像多目标智能识别算法研究

隧道表面病害已经成为轨道交通基础设施巡检的重要任务之一,人工巡检方法耗时长、强度高,需要智能化、自动化的目标检测与病害识别算法研究。提出一种隧道多目标分类方法和智能识别理论模型,对采集的隧道表面图像进行精细化标注并建立数据集,采用基于语义分割的理论模型对隧道图像目标进行智能分类识别。考虑隧道纹理的特殊性,本研究对算法中模型结构进行改进优化,实现隧道多种目标的智能化检测。试验中,通过测试集和隧道正线图像进行对比试验,其中隧道典型病害裂缝的检测率为94.2%,渗漏水的检测率为96.9%,验证了模型和算法的有效性。     

变电站遥视系统中运动目标检测

根据无人值守变电站的实际要求,将智能视频监控技术引入到变电站的遥视系统中,实现了运动目标的自动检测.介绍了独立分量分析的基本理论和算法,并用快速独立分量分析(FastICA)方法对运动目标检测进行了试验,试验结果表明这是一种鲁棒性较强的运动目标检测方法.     

基于多目标遗传算法的地铁车辆回库股道安排

科学安排地铁车辆回库股道对提高车辆段生产效率具有重要意义，文章采用多目标遗传算法对回库股道安排进行优化。对车厂线路布置、车辆出入库方式进行分析并对回库股道安排问题进行描述，以任务完成度、接车过程总调车次数、车辆出入库额外耗时为优化目标，以车辆回库时间间隔、车辆段检修能力为约束建立基于多目标遗传算法的回库股道安排模型，以极限情况为例对算法性能进行测试，验证了模型的有效性。     

含装卸工调配的物流车辆配送路径问题的研究

考虑到物流配送车辆路径问题中要涉及货物的装卸作业,将装卸工调配问题和车辆路径问题相结合提出了含装卸工调配的物流车辆配送路径问题,给出了以总运输费用最小、总装卸工人数最少为目标函数的双目标0-1混合整数规划问题的数学模型.按目标函数的主次分2个阶段对该问题进行求解;最后,将装卸工人数最少转化为装卸费用最小将该模型进行了推广。     

基于双响应面的地铁车辆底架稳健优化设计

为了减少地铁车辆底架优化过程中由于不确定性因素引起的目标响应分散性问题,利用双响应面模型对其进行稳健优化设计。首先利用Monte Carlo方法筛选出对目标响应影响较大的设计变量,进行拉丁超立方抽样得到设计变量及目标响应的样本点;再运用最小二乘法对样本点进行拟合,求得目标响应的多项式响应面函数,对其进行均值估计和方差估计,得出均值和方差的响应面函数;最后以方差函数最小为优化目标,以均值函数为约束条件建立稳健优化模型,采用内点法对其进行优化求解。研究结果表明,通过双响应面模型进行稳健优化后底架结构的抗外界因素干扰能力提高,并且强度得到改善,质量减小。     

基于SD的既有线施工安全管理 多目标决策分析

针对既有线施工风险事故高发,进度难以顺利开展的现状问题,提出一种基于SD的既有线施工多目标决策分析方法。在实践基础上对既有线施工关键问题安全和进度进行识别,并构建多目标管理系统结构框图;在此基础上确定模型边界和子系统,通过劳动力数量、操作水平和返工率等要素深入反映系统目标之间的相互影响关系并构建因果关系图;结合案例进行模型仿真,对不同行为模式和不同天窗兑现率下的系统变化趋势进行对比分析,提出系统满意解和不同系统目标下的优化策略,结果表明,天窗兑现率对既有线施工违章和风险水平影响较大,为既有线施工安全管理提供了政策支持和参考。     

列车运行控制仿真系统(二)ATP列车超速防护仿真研究

介绍了列车运行控制仿真系统中ATP列车超速防护仿真子系统的系统结构和功能.阐述了仿真中目标距离、目标速度的确定方法,以及目标.距离模式曲线的仿真算法.对基于轨道电路和应答器的CTCS-2级列车超速防护系统进行了仿真实现.该系统为进一步研究列车超速防护系统提供了有效的实验环境和方法.     

城市轨道交通列车自动驾驶各阶段速度控制算法的研究

本文介绍列车自动驾驶(ATO)的基本功能,重点描述列车速度调节和控制功能.将列车自动驾驶过程划分为车站发车、速度跟踪、目标制动3个阶段,对每个阶段的目标速度曲线、速度控制策略和计算算法进行了分析,提出了速度跟踪阶段采用的速度离散化PID控制方法并对其进行了重点研究.     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。     

基于车辆动态曲线通过性能的主要悬挂参数优化

分析了悬挂参数的选取对车辆动态曲线通过性能的影响,并利用相关的动力学软件进行了仿真计算分析,得出各悬挂参数对动态曲线通过性能的影响规律.基于第二代非劣排序多目标遗传算法,采用自编的优化软件和动力学分析软件实现联合仿真对车辆悬挂参数进行优化设计.该方法实现了多目标优化,显著提高了设计效率.结果表明,优化后的悬挂参数明显改善了车辆的动态曲线通过性能.     

基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究

铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级判别结构,首先利用支持向量机及一组特征向量对背景差分图像得到的异物目标进行分类,根据分类结果滤除大部分行进列车目标,之后运用Kalman滤波器设计目标跟踪算法,对其余目标进行行为和运动趋势分析,滤除其中非侵限干扰信息提高报警准确率,并对有侵限趋势的异物提前预警。实验表明,该系统能够有效地识别检测区域内的异物目标,系统侵限报警准确率达到97.11%,平均检测频率达13帧/s。     

探地雷达数值模拟及其在隧道检测中的应用

利用时域有限差分(FDTD)方法,对隧道工程检测中常见检测目标进行数值模拟,分析脱空、单层钢筋、双层钢筋等目标体的探地雷达反射信号图像特征,并对隧道检测中的雷达信号图像采用遗传算法进行反演,引入目标相关系数用于反演结果全局寻优,实现对多次反射的压制,降低浅部钢筋反射信号对识别深部目标体的影响。通过对数值模拟结果进行反演,证明该方法理论上的有效性,并结合工程实践中的应用效果,说明该方法的优点与局限性。     

调车机车障碍物自动检测识别技术研究

针对调车机车不能实施有效安全监控的现状,开发了基于视觉的车辆障碍物检测识别技术。透视变形使得视觉系统对目标的检测识别受距离影响。因此提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法。特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远。用不同的N值对不同距离处铁道宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格。由于模型图像采样网格密度也由N值决定, 利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配。现场实验表明:用一般摄像机,在120 m之内是可行的。每幅图像的计算时间为0.5 s,达到了实时、实用、安全的目的。     

大型铁路客运站列车进路优化模型与算法研究

以提高车站行车技术作业效率,保证车站行车作业安全,尽可能减少旅客站内走行距离和时间,保证发车时间相近的两列始发或通过列车尽量不停靠同一站台,提高车站既有行车设备利用率为优化目标,建立大型铁路客运站进路优化的多目标规划模型.运用层次分析法求出各子目标的权重,并构建启发式算法进行模型求解.通过对算法进行实例验证,得到了较优的列车进路安排方案.