地铁车辆日回收计划优化模型与算法研究

综合考虑了列车当日正线运营时刻表、车辆当日和次日的检修需求、次日正线运行需求、车辆段空闲股道等,将车辆日回收计划优化问题抽象为一类指派问题,以车辆是否分配给股道为变量,以总的指派费用最少为目标,建立了车辆日回收计划优化问题的0-1整数规划模型。由于指派的费用和目标函数无法量化,依据现场经验规则,设计了启发式算法,提高了算法的效率。最后通过算例验证了模型和算法的可行性。     

SelTrac~?CBTC 2.0中的自动化车辆段列车调度功能设计

车辆段列车自动出入库调度功能是ATC停车场系统的一项重要功能,描述SelTrac~?CBTC2.0系统中自动化车辆段的列车自动出库和列车自动回库功能设计,分析车辆段列车自动出库功能的影响因素及出库策略,阐述列车自动回库的系统流程及回库策略。通过全面考虑车辆段列车出入库冲突,结合实际运营需求制定合理的出入库策略,实际项目经验表明,SelTrac~?CBTC2.0系统的自动化车辆段功能在满足运营需求的前提下取得良好的系统效率。     

铁路客技站车底作业排序模型与算法

作为铁路客技站核心工作之一的车底作业安排包括车底出入库安排、车底停留线运用和调机运用3方面的内容,是CTC（调度集中系统）条件下客技站分散自律控制的基本组成部分。以车底、调机运用、车底停留线为研究对象,利用排序理论,以总晚点数最小为第一目标和调机均衡运用为第二目标建立具有柔性流水作业性质的车底取送模型,以客技站股道均衡运用为目标函数构造车底停留线运用模型。运用排序思想和两阶段法,并结合松弛算法提出了车底作业计划表的原始算法以及基于4种解改进优化策略的调整优化算法。实例表明,提出的模型及算法能够快速、合理地确定车底的出入库作业安排、车底停留线运用方案以及相应的调机运用方案,并能充分运用车站的各项资源。     

城市轨道交通车辆停放场规模优化研究

车辆段、维修基地等车辆存放场所统称为车辆停放场,其规模可以按照其配属的列车数量来表示。以长沙轨道交通2号线为例,对城市轨道交通线2个或多个车辆停放场规模分配问题进行了研究。根据确定的运用车总数,综合考虑车辆段、停车场的用地、工程条件、运营成本及运营效率,以建设、运营、维修等费用为目标,建立了城市轨道交通车辆停放场规模分配的优化模型。优化方法能够为城市轨道交通车辆停放场规模优化提供一个普遍的框架。     

双向编组站车流接续的综合优化

根据双向编组站车流作业的特点，将各车场能力、解体能力、交换作业能力、衔接方向的通过能力和编组场的股道数作为约束条件，将车辆在编组站的走行距离和集结时间，交换车的作业费用以及在其它车场的作业作为目标函数，构造了车流接续的综合优化模型，采用遗传算法求解模型，并从多方面对遗传算法提出改进策略，仿真计算表明，该模型和算法能够有效地解决了双向编组站的车流接续问题。     

铁路车站股道运用排序模型与算法

遵守车站股道运用条件,在引入时间窗、权重和有限度3个参数的基础上,利用排序理论构建车站股道运用排序模型。结合列车在车站的实际作业过程和进路编排,利用启发式算法对模型求解,得到股道运用初始方案。基于排序原则选择、进路编排方式和多方案选优3种解改进策略对股道运用初始方案进行改进,得到股道运用改进方案。利用现代柔性理论,设置1个人—机交互接口,以股道运用可行性为第1优化目标、均衡性为第2优化目标,建立股道运用的柔性模型,按照人—机交互会话的方式进行求解。采用该模型与算法编制的铁路车站股道运用自动编排系统,目前已在广州东站和韶关站初步运用。     

区域铁路车站股道运用在线融合实时调整优化方法

区域铁路网络化运营背景下相邻车站股道运用经由列车运行和到发时刻呈现强关联及时效性特征,易受突发事件影响,股道运用在线调整是列车运行调整的重要内容。基于双层规划理念,兼顾区域铁路多站股道运用在线协同编制和列车时刻表调整,构造抗二次干扰能力评估函数,统筹考虑列车最小停站时间、接发车和股道占用最小安全间隔时间、进路占用等约束,建立以时刻表波动性最小和抗二次干扰能力最大为优化目标的列车时刻表动态调整模型、以股道占用整体波动性最小和均衡性最大为优化目标的多站股道运用在线实时调整优化模型,并以车站实际到发时刻为融合因子,构建区域铁路车站股道运用在线融合调整双层规划模型;基于多站股道运用、时刻表之间的正反馈-负反馈作用机制和模拟退火思想,设计多站股道运用在线融合实时调整启发式求解算法,提出一种兼顾调整方案波动性、抗二次干扰能力和均衡性的区域铁路车站股道运用在线融合实时调整优化方法。算例分析表明：所提方法在兼顾调整方案波动性、抗二次干扰能力和均衡性的同时,能高效制订出合理的区域铁路多站股道运用在线融合调整方案,满足实时调整强时效性的要求,能够为区域铁路多站股道运用在线协同编制和列车运行实时调度管理提供...     

基于RSM模型及NSGA-Ⅱ算法的低地板车辆曲线通过性能优化

为了提高优化效率并改变通过单一参数变化对车辆动力学性能进行优化的方式,提出一种基于RSM近似模型及NSGA-Ⅱ遗传算法的车辆曲线通过性能优化方法,以获得更加精确的结果并缩短设计周期。通过建立70%低地板有轨电车动力学模型,以悬挂参数为设计变量,以曲线通过性能指标为响应拟合其RSM近似模型,在近似模型的基础上对曲线通过性能进行多参数、多目标优化。优化结果表明,与原始设计优化方式相比,轮轨横向力、轮轴横向力、脱轨系数及轮重减载率均有不同程度的降低,且优化效率得到大幅提高。     

铁路客运站股道运用窗时排序模型与算法

股道运用计划是实现CTC条件下客运站分散自律控制的关键。以时刻表、股道和站台为研究对象,结合进路编排、维修和列车早晚点时间窗,在分析股道运用平行机排序和多目标排序问题的基础上,运用现代排序理论,以总费用最小和股道均衡使用为目标函数,建立股道运用第一类多目标窗时排序模型。采用基本和合成分派规则、解改进优化策略,设计自律优化算法和3步算法制订和调整股道运用计划。实例表明:软时间窗下的规则解、近似解平均比硬时间窗下的解优化17.8%、14.1%,硬时间窗解收敛速度较快,采用θ规则在两类时间窗下均能得到较优解;制订计划时,宜综合采用各种分派规则尤其是规则6和θ规则,调整时宜直接采用规则10、12。提出的模型及算法能快速、合理地制订股道运用计划,有效解决带有时间窗的股道运用问题,并充分运用车站的各项资源。     

车辆段应如何适应车辆检修体制的改革

根据车辆检修体制存在的弊端及车辆段的现状，综合了我国车辆工作者对车辆检修制度改革的设想，指出车辆检修制度改革应以实行状态修为目标，并对车辆段工艺设计如何适应这种变革进行了探讨，认为从车辆段工艺设计角度来看，车辆检修体制改革会带来巨大的社会效益和经济效益。     

基于多目标遗传算法的机车二系支承载荷调整优化方法

为提高电力机车二系支承栽荷调整优化算法的实用性,解决单一目标遗传算法调整计算产生二系支承点加垫数和加垫总量过多的问题,提出了一种基于多目标遗传算法的寻优方法.针对机车二系调箦问题的偏好结构特点,建立了多目标优化模型,并设计了基于多目标遗传算法的调簧目标函数,进一步引入了适应性权重方法来确定目标函数值,并确立了相应的适应...     

基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计

基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-II多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率。     

车轮踏面多目标优化设计研究进展

车轮踏面优化设计是轨道交通系统的基本问题。根据车轮踏面优化模型的建立及其求解方法,车轮踏面优化设计的数值研究方法可以分为两类,即单目标优化设计方法和多目标优化设计方法。在综述轮轨踏面同步设计法、扩展方法、基于轮轨接触曲线的滚动半径差法和基于接触角曲线法等单目标优化方法的基础上,论证了车轮踏面优化是一个多目标优化问题,并给出了建立车轮踏面多目标优化模型的思路。车轮踏面多目标优化需要求解带约束的非凸不可微规划问题,求解精度和效率直接决定优化结果的可靠性和实用性。现有的求解方法包括遗传算法和拟高斯方法。针对现有计算方法存在计算量大、易早熟、收敛慢的缺点,提出求解车轮踏面多目标优化问题的响应面方法。该方法利用多项式响应面逼近目标函数和约束函数,避免了优化过程中由于数值求导带来的迭代振荡问题;同时该方法具有计算量小、收敛快的优点。以降低轮轨磨耗为目的对车轮踏面进行优化的实例表明,响应面方法能有效的优化车轮踏面。最后对车轮踏面这一课题的发展方向进行了展望。     

基于多目标遗传算法的地铁列车定时节能算法研究

针对地铁列车定时节能复杂多目标优化问题，建立以节能和准时为优化目标的列车定时节能模型，采用多目标遗传算法求出一组最优驾驶策略解。该方法通过具体分析列车行驶过程中的不同受力状态，充分考虑限速、最大加速度、定点停车等约束条件，采用分解协调的思想将复杂的多目标优化问题分解成多个阶段子问题，通过线性加权和多次迭代，求出最优解。最后通过算例和仿真结果表明该算法的有效性。     

基于模糊投影决策模型的铁路客运专线融资结构优化研究

通过对融资结构优化决策特点的分析，指出铁路客运专线融资结构优化决策实际上是复杂的多目标决策问题。在此基础上，建立铁路客运专线融资结构优化决策递阶结构模型、决策指标组合权重熵值法与专家主观意见相结合的计算模型以及模糊投影决策评价模型；并编制了决策系统和分析软件；给出了应用实例进行验证，证明此文建立的评价模型能充分利用信息，对表面上看起来复杂的方案进行优劣次序排列，且能使理论和经验结合起来。排序结果能够比较客观公正地反映我国铁路客运专线融资结构的实际情况，可为铁路客运专线的融资结构提供指标评价及方案优选服务，避免因主观原因而造成的决策偏差。     

成网条件下沪宁杭城际高铁公交化开行方案研究

对成网条件下沪宁杭城际高铁公交化开行方案进行了研究;确定各线的列车运行交路与停站方式,设定各线子系统的优先级由高到低依次为沪宁线—沪杭线—宁杭线,以最高优先级的沪宁线为基准,高峰时段采取各线大交路同网同间隔的运营模式。以列车编组和行车间隔作为主要决策变量,构建带有约束条件的开行方案优化模型,优化目标为最小化各线断面客流量与列车标准载客量的方差之和,最小化运用车底数。利用多目标规划的模糊优化算法,运行lingo软件求解,得出了成网条件下沪宁杭城际高铁公交化开行方案。     

高速铁路网络能力计算研究

充分考虑高速铁路网络作为多级递阶控制系统的复杂性和对旅客运输服务质量的要求，构建基于时段特定场景的高速铁路列车服务与需求意向集合（t@n-tsdis，train service-demand intention setat network），定义以完成这个集合所需基础设施占用时间为网络能力的衡量标准。提出了两阶段的优化计算方法，并提出多目标优化改进的Pareto（1+1）— PAES算法流程，采用交互式滚动优化策略处理整数约束条件、模糊逻辑罚函数法处理连续实数约束条件、Pareto存档进化策略求解多目标优化问题。以某高速铁路网络为例进行能力计算，验证了模型与算法的有效性。     

CIPSO算法在城市有轨电车控制策略中的应用研究

在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,容易陷入局部最优的问题,采用混沌Tent映射初始化粒子群,建立其多目标优化模型。而后采用免疫接种和免疫选择的方法提高PSO优化算法的优化能力,对模型进行求解。以广州市海珠区环岛新型有轨电车试验段数据为对象进行实例仿真,结果表明,混沌免疫微粒群优化算法较传统微粒群优化算法可获得更好的控制策略,能更有效的解决电车运行多目标优化问题。     

拓扑优化设计方法与经验设计方法的RC开孔深梁对比试验研究

为推动拓扑优化方法早日应用到钢筋混凝土深梁工程设计中,研究多目标优化算法并展开试验验证是实现此目的的必经之路。为此,开展分别按钢筋应力多目标ESO和经验设计方法设计的一组开孔深梁对比试验。试验结果表明,相较于经验设计方法,钢筋应力多目标ESO设计的试件在节省用钢量和基本保持承载力的前提下,变形能力和耗能能力大幅提升,受力钢筋能更充分发挥强度,同时改良了深梁脆性破坏的常规形态。造成这种改进的根本原因,是钢筋应力多目标ESO综合考虑了2个优化目标,设计的斜向钢筋能有效补强传力路径中垂直于受压混凝土的受拉方向,更契合深梁的受力机理。钢筋应力多目标ESO方法可供日后钢筋混凝土深梁工程设计参考。