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,建立列车节能运行策略.以实际线路数据和车辆参数为基础,对单区间及三站两区间的节能策略进行仿真验证.结果表明,在保证站间列车定时运行的情况下,与传统遗传算法相比,IAGA算法具有更快的收敛速度,其计算的策略可使单区间列车运行能耗降低10.2％,三站两区间列车运行总能耗降低16.0％.     

动车组检修作业工单调度优化模型和算法

安全、高效是高速铁路动车组运营的根本要求,动车组检修是保障动车组安全、高效运营的重要手段。由于动车组日运行频率高、检修时间短且受一定时间段的限制,因此除合理编制动车组检修计划外,还应关注动车组检修作业过程中人员的合理配置,以保证任务完成的质量和效率。针对这一情况,首先对问题进行数学描述并建立模型,然后采用病毒遗传算法对模型求解。通过算例验证病毒遗传算法能够对合理的检修作业工单进行调度优化,能够在满足工期的前提下得出较优工程解,实现检修人员作业的优化配置．     

基于遗传单纯形算法与RBF网络的地应力场反演方法

为提升RBF神经网络性能,采用遗传单纯形算法优化RBF神经网络隐含层节点中心值,利用FLAC3D软件建立区域的数值计算模型来进行正分析计算,以若干测点的正应力值作为训练样本,用优化的RBF网络反演模型区域的岩体力学参数及初始地应力场。依据沙溪铜矿区的地质资料进行算例分析,该方法的反演计算值、实测值及其他RBF网络反演计算值对比表明:所采用的遗传单纯形算法优化RBF网络的反演方法是可行的,改善了计算精度,对类似工程有一定的参考价值。     

铁路货运机车动态周转与运用优化方法研究

从动态角度出发优化编制铁路货运机车周转与运用计划对于提高机车日常工作效率、及时配备牵引动力具有重要意义。本文以编制高效的日计划机车周转图为目标,综合兼顾机车调度过程中整备、检修、备用等因素,针对任意机车交路建立多层次连续型时空网络,从而将铁路货运机车动态周转与运用问题转化为时空网络中机车走行径路的选择问题。采用弧-路模型思想为其中任意一台机车生成可选径路集,构建相应的径路优化模型,应用遗传算法对模型求解,形成一套解决铁路货运机车动态周转与运用问题的理论优化方法。最后,通过算例验证模型与算法的合理性及有效性。     

LTE系统中采用SGA-PTS技术降低OFDM峰均比的研究与仿真

LTE系统以OFDM技术为核心,但OFDM技术自身存在高峰均比的问题。随着硬件技术的迅速发展,概率类技术被认为是最有希望解决OFDM系统峰均比PAPR问题的一类方法。部分传输序列PTS(Partial Transmit Sequence)技术作为概率类技术中的代表技术一直广受关注,其关键问题在于搜索到合适的相位因子序列,使OFDM信号的峰均比性能最好。本文将混合的模拟退火遗传算法SGA(Simulated Annealing Genetic Algorithm)应用于PTS技术中相位因子序列的搜索,并通过仿真验证其有效性及优越性。对于相同的峰均比阈值要求,SGA算法能更好地改善PTS技术搜索最优相位因子序列的复杂度问题,使其更易于实现。     

高速动车组自适应速度跟踪控制

针对高速动车组运行过程的非线性和参数的时变特征,将其描述为由线性自适应模型和非线性未建模动态补偿模型组成的集成模型。基于高速动车组的牵引特性曲线和线路实际运行数据,采用递推最小二乘法建立线性自适应模型。针对系统未建模动态特性,应用自适应神经模糊推理系统ANFIS(Adaptive-network-based Fuzzy Inference System)建立未建模动态补偿模型。提出基于高速动车组集成模型的运行速度自适应控制算法,实现对给定速度曲线的高精度跟踪控制,并基于CRH380A型动车组运行过程的仿真结果验证本文所提方法的有效性。     

基于遗传算法的跨坐式单轨列车牵引曲线优化研究

以跨坐式单轨列车牵引计算理论为基础,结合跨坐式单轨列车运行要求,建立了以运行时间和能耗为目标的单轨列车运行优化模型,运用遗传算法对牵引曲线的关键点进行优化。以重庆市轻轨2号线为例,对该线13个站间牵引曲线进行优化,并将优化前后曲线进行了对比,结果显示运行时间和运行能耗得到一定程度改善,整个区段上运行能耗下降了16%,运行时间节约2%。     

基于时间窗的城市医药品动态配送路径优化模型与算法

由于城市医药客户需求的随机性和不确定性,需要对医药品进行动态配送路径的优化.以客户服务时间窗为约束,以降低药品配送费用及提高服务准时性为目标,建立配送路径初始优化模型与动态优化模型,并利用遗传算法进行求解.研究结果表明:遗传算法能迅速收敛到最优解,配送费用得到较大程度的节省,服务准时性得到较大提高,能较好地满足城市医药...     

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...     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。