基于Pareto多目标遗传算法的高峰时段多地铁列车节能优化

城市轨道交通列车在运行过程中会频繁地启动和制动,如何提高列车运行中电能的利用率、降低牵引能耗在城市轨道交通领域有着重要的意义。在高峰时间段运行时,由于客流量较大,单位时间发车数量较多,所以同一供电区间的相邻列车间重叠运行的时间较长,再生制动可利用能量很大。针对高峰时段多列车运行的特点,采用Pareto多目标遗传算法对高峰时段列车运行进行节能优化。通过合理优化列车在各站的停站时间来优化列车时刻表,最大效率地利用列车运行中再生制动能量。     

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。     

城市轨道交通列车定时节能优化方法研究

针对城市轨道交通启停频繁的运行特点,从降低牵引能耗的角度出发,应用"四阶段"最优运行策略,得到各个阶段牵引能耗的计算公式。以牵引距离为自变量,将运行距离和线路条件等作为约束条件,设计了单列车站间牵引能耗计算方法。在此基础上,以牵引能耗值和运行时间误差的权重和作为目标函数,采用遗传算法进行优化,得到最优的牵引距离,从而得到各个阶段的运行距离,达到定时节能的目的。通过限制最大加速度值达到同时降低牵引能耗值和提高乘客舒适度的目的。通过算例在MATLAB软件中进行仿真分析,与实测值相比,定时节能优化情况下可节能22.45%;兼顾舒适度情况下,可节能21.99%。从仿真图可以看出,优化结果减少了工况转换次数,曲线更平滑。     

面向定时节能运行的列车牵引计算算法

列车牵引定时计算是轨道交通列车牵引仿真系统的重要功能模块,对于实现列车按运行图模拟仿真运行具有重要意义。在考虑定时运行的基础上,实现列车运行全过程能耗最小化,则使该研究更具实际价值。在分析列车牵引计算运动学理论基础上,构建基于巡航惰行组合中间过程的列车运行定时节能仿真双层规划模型,分析以巡航速度为能耗控制变量、以惰行点位置为运行时间控制变量的二分法求解模型的可行性及解的存在性,设计基于二分法的列车运行定时节能优化算法。完成定时节能仿真模块的计算机程序编写,并以广州市域快线18号线(规划方案)万顷沙—横沥区段做案例分析。仿真计算列车运行时间与时刻表时间误差满足精度要求,且在能耗上求得最优解,表明模型构建和算法设计有效,且具有计算量少的优点。     

基于改进遗传算法的高速列车节能优化研究

为有效降低列车运行能耗,针对高速列车行进过程中的能耗优化问题,讨论了列车运行阻力的计算及列车停车点的设置,以此建立以列车能耗最小为优化目标的列车运行优化模型,提出3代逼近搜索的引导机制,改进了传统遗传算法中的算子,同时引入逆转算子提高算法求解能力.以CRH380B型高速列车和合福高铁(合肥—福州)数据为基础进行仿真,列...     

基于遗传算法的列车节能运行惰行控制研究

本文建立了定时约束条件下地铁列车节能运行惰行控制优化模型,设计了实数遗传算法进行求解,在适应度函数中引入了运行时间惩罚因子.同时,将遗传算法嵌入到城市列车运行计算系统中,设计了惰行控制优化模块,实现了给定线路条件下站间最佳惰行点的自动计算,最后结合具体算例进行了仿真验证.仿真结果表明,实数编码的遗传算法能较好地解决惰行点布局问题,优化后的惰行控制方案使算例中列车运行能耗降低了10.99%.     

基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法

为了实现城市轨道交通的节能运行,提出基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法。首先构建列车均质棒动力学模型和节能优化目标函数,利用极大值原理推导出列车节能运行工况。然后重点分析列车运行时间和运行方式对能耗的影响。在对典型方案仿真分析的基础上,提出通过陡坡时的基于等效平均速度法的运行策略,以及目标速度改变时合理利用惰行的运行策略。最后通过目标速度追踪的方法得到速度曲线,实现城轨列车的节能运行。利用上海地铁3号线的数据对本文提出的算法进行验证,结果表明相较实际运行情况,本文提出的算法可以降低25.39%的运行能耗,同时求解得到的速度曲线更加平缓,更适合城市轨道交通的实际运行情况。     

基于黄金比例遗传算法的动车组列车节能优化研究

为研究注重最小化能耗的动车组列车运行控制,针对列车单质点模型受力分析不准确问题,提出一种对附加阻力进行处理的多质点方法,进而以多质点模型为基础进行2次优化。为解决遗传算法寻优时容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金比例遗传算法的优化方法,1次优化通过该算法为列车运行寻求一组满足约束条件的目标速度集合,获得列车节能运行速度曲线。考虑过电分相对列车运行的影响,进行2次优化,将运行区间划分为操纵固定段和操纵可优化段,并通过黄金比例遗传算法搜索出一组操纵可优化段内满意的工况转换点,结合1次优化得到列车最终运行曲线。以兰考南-开封北线路CRH3型动车组为仿真实例,列车运行能耗降低了10.83%,表明所提方法是可行的。     

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。     

基于免疫退火遗传算法的城市轨道交通列车节能运行策略

为降低城市轨道交通列车站间运行能耗,提出了一种基于免疫退火遗传算法(IAGA)的列车节能运行策略.在区间运行时间固定的情况下,该策略能实现列车能耗的最小化.IAGA算法通过免疫补充和建立疫苗库缩短算法收敛时间,并借助退火机制避免算法提前进入早熟状态.求解模型以寻找列车站间运行工况转换点为约束,牵引能耗最小为目标,建立列...     

基于改进DE的城轨列车节能速度曲线研究

采用改进交叉策略的差分进化（DE,Differential Evolution）算法,研究城轨列车节能优化的速度曲线生成。该算法以起点到目标停车点的距离和工况状态值作为个体基因,基于改进交叉策略,结合工况转换原则,对变异后的个体基因进行有效化处理。建立末速度、停车位置误差、运行时间和牵引能耗的评价模型,在满足安全运行和舒适度要求下生成最优列车自动运行（ATO,Automatic Train Operation）速度曲线。经数据仿真测试,牵引能耗为28.8 kw·h。生成的速度曲线,在准时到达的前提下,具有较好的节能效果,对城市轨道交通的列车节能优化运行研究具有一定的参考价值。     

自动编制基于列车运行径路的列车流图算法

基于列车运行图编制系统中的列车和列车运行径路等基础数据,结合图论与数据结构知识,提出一种计算机自动编制流图的算法.该算法主要有列流径路查找算法、站点与铁路线生成算法和列流线自动绘制算法3部分组成.该算法由Visual C++编程实现,可以自动编制出列流图,并且取得了很好的效果.随着计算机在铁路管理中的应用,以及效率方面的需求,利用计算机自动编制列流图将逐步替代目前手工编制列流图的工作方式,故有一定的实际意义.     

南宁地铁1号线列车能耗统计分析

针对南宁地铁1号线列车在AW2工况下,上、下行各区间的运行牵引能耗和再生制动能量,结合运行线路区间长度、区间高度变化,分析影响列车能耗的主要因素,并为列车蓄能装置的容量设计提供参考。研究结果表明:在复杂线路环境下,列车在AW2工况单次再生制动产生的能量约为5～14 kW·h,受区间线路变化的影响较大。当考虑再生制动能量100%回收时,AW2工况下列车上、下行平均牵引能耗与区间长度的相关系数接近0.9,每km能耗约为6.6 kW·h。     

一种基于计算机视觉的地铁站台异物检测算法

地铁已成为大型城市的主要交通工具,如何保障乘客的安全成为地铁运营的热点问题。文章在现有的车门与屏蔽门之间人工检测技术的基础上提出一种基于计算机视觉的空间异物检测算法。该算法通过对车尾处灯带的完整性进行检测,判断车门与屏蔽门间是否存在异物,进而辅助司机进行开车前的安全检查,保障列车的运行安全。实地采集视频数据进行实验分析,结果表明,文章所提方法可以准确检测出空隙中异物。     

基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制

提出了一种以神经网络为主，并综合使用模糊系统、遗传算法等方法的集成型地铁列车智能控制方法。分别采用模糊控制的ＢＰ网络和基于遗传算法的模糊神经网络，实行了站间运行控制和定位停车控制，仿真取得了令人满意的结果。结果表明，将神经网络等计算智能方法综合用于列车运行控制是可行的，可以保证较好的舒适性、停车准确性，具有精度高，适应性、鲁棒性强等特点。     

列车运行调整问题的无延迟调度算法研究

将列车运行调整问题归并为工业制造系统中的工件调度问题,并建立了相应的数学模型。求解时首先利用大系统理论将数学模型分解成若干子问题,利用工件调度中的无延迟调度方法快速求得各子问题的近似最优解。然后在此解的基础上,利用模糊数学方法定义列车在车站停车的相对代价,并以此为标准进一步优化列车在车站的越行或会让方案,即可得到满意的调整方案。     

基于Revit的地铁围护桩自动生成算法研究

基于Revit平台研究地铁围护桩自动生成算法,提高Revit的建模效率。分析地铁围护桩分布规律,利用C#语言,通过识别CAD底图以及软件交互界面获得桩定位线和布置参数,计算得到桩中心点坐标,实现地铁围护桩的自动生成。通过测试分析,运用本算法自动生成的地铁围护桩能够满足工程要求并且极大地提高了建模效率。应用结果表明,基于Revit的二次开发可以弥补相关BIM软件专业性不强的问题,有助于推动BIM技术在我国的应用和发展。     

基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法

在铁路列车运行图调整日趋频繁的背景下,列车时刻表数据集具有数据量大、属性多、不同车次时刻表记录数量差异较大、相同车次时刻表记录属性值相似的特点,列车时刻表数据分析和挖掘面临着数据集不均衡问题。为此,提出基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法,依据列车时刻表属性与列车运营指标(客座率)的相关分析,可有效合并蕴含冗余信息的相似数据,降低数据集中此类相似数据的占比,可削弱非均衡数据集对后续数据分析的不利影响,并能保留数据所蕴含的主要信息,减少过多相似数据对数据分析模型应用效果的不利影响,提高模型的预测准确度。