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面对高速铁路日常运输过程中不可避免的非正常事件扰动,如何快速疏解列车运行冲突并即时生成时刻表调整方案是列车调度指挥的关键问题。在分析列车运行冲突产生机理的基础上,首先探讨各类冲突的适用疏解策略,并建立相应的状态更新方程和适用场景约束;其次结合冲突主导性和冲突优先级的内涵解析设计树状冲突疏解机制。以全局冲突解析为基础,构建时刻表调整的双目标规划模型,采用帕累托最优和纳什均衡相融合的算法进行求解,并结合典型区间中断工况进行实证研究。结果表明本文所构建的解析与求解融合模型能够充分利用运行冗余适时采取疏解策略,和实绩运行图相比,调整方案下的影响列车数降低33.3%,站车累积加权延误减少49.7%。 相似文献
312.
中低压缩性土在我国广泛分布,是高铁路基主要的承载地层。其承载变形快速稳定的特征对高铁路基变形控制有积极意义,因此,中低压缩性土智能识别对高铁路基设计、施工具有重要意义。针对高速铁路路基勘察设计中中低压缩性土的快速、智能识别问题,通过大量的现场原位试验数据,择优确定了以标贯试验、静力触探、载荷试验等原位测试结果为智能判别指标,建立中低压缩性土模糊推演模式,构建高铁中低压缩性土网络预测模型,形成基于现场原位测试的中低压缩性土快速智能识别方法,并通过不同算法进行网络训练和工程预测。结果表明,网络预测结果与实际测试结果整体上吻合度均较高,共轭梯度法相对梯度下降法计算效率明显提高,实现了中低压缩性土原位快速识别与测定,为高铁中低压缩性土路基设计、施工、评估等环节提供了重要依据。 相似文献
313.