基于移动实时位置信令数据的轨道交通换乘行为分析

介绍了上海轨道交通清分规则。在现有上海轨道交通K条最短路径的清分算法基础上,融合移动实时位置信令(OIDD)数据,对换乘行为中的主要换乘路径选择比例进行精细化设置,并对次要换乘路径的换乘比例算法作出补充。通过对乘客行为的分析和应用,实现了对现有上海轨道交通清分规则中换乘路径比例的精细化计算。     

基于故障模式、影响及危害度分析(FMECA)的地铁车辆检修工艺优化方法

提出了一种地铁车辆检修工艺优化方法。该方法采用FMECA(故障模式、影响及危害度分析),对地铁车辆运营过程中的故障数据进行分析,并根据分析结果对当前的地铁车辆检修工艺进行优化,以提高检修作业的合理性和效率。以地铁车辆高压供电系统为例,说明了该优化方法在地铁车辆高压供电系统上的实施流程;结合相关标准的规定建立了定量化的地铁车辆设备危害性风险评价矩阵,用以确定故障模式的可接受程度;通过建立可接受程度与该检修项点检修等级的对应关系,最终得到检修工艺的优化方案。     

基于谐响应分析的设备基础设计方案优化

设备基础通常要承受较大的动力荷载作用,但其振幅响应又不能过大。以某地铁线路大型风机为例,基础设计时考虑了5种方案。通过采用大型有限元计算软件Ansys建立各种方案的有限元模型,同时考虑土-结构间的相互作用,进行多种土层参数情况下的动力特性及谐响应分析。通过对比基本方案的振幅计算结果与实测结果,证明了该分析方法的准确性。总结出了类似工程基础设计时较为经济有效的优化方向及优化原则。     

基于Matlab融合回溯算法在光电缆配盘中的应用

结合南宁市轨道交通一号线信号系统光电缆配盘情况,介绍了通过Matlab模块化编程进行配盘算法优化。结果表明采取回溯算法进行深度优化搜索,可减少接头,节约成本,提高运营稳定性,降低维护难度,且通过Matlab进行模块化编程解决该一维装箱问题,操作性和移植性强、时间短、易优化。     

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。     

城市轨道交通接驳公共汽车线路规划 ——以武汉市为例

针对公共交通接驳网络优化问题,通过设计蚁群算法,构建城市轨道交通接驳公共汽车网络优化模型。该模型考虑公共汽车线路布局约束、乘客接驳需求以及公共汽车运能的相互约束,按照城市道路级别对公共汽车站进行分级,提高公共汽车线路规划的灵活性。同时,根据模型特点设计蚁群算法进行优化,提高模型收敛速度。以武汉市光谷广场地铁站周边接驳公共汽车网络为例,该模型对既有网络进行了优化。结果表明:蚁群算法对分级公共汽车站接驳网络有明显的优化效果,能够显著降低系统总成本。     

用结构优化法设计车体

为满足铁道车辆更安全、更舒适的需求,采用了拓扑优化与形状优化相结合的结构优化法,以减轻铁道车辆车体结构的质量,提高车体结构刚度。     

SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。     

城市轨道交通列车牵引节能策略优化

对国内外列车牵引节能策略的研究成果进行综合梳理,总结近年来在牵引节能领域普遍认可的3种策略,并对其中2个应用效果显著的策略进行展开分析。通过利用列车制动再生能量转换为牵引能量供同一供电分区的其他列车使用,是较为普遍的节能措施,但由于各条城市轨道交通运营线路的基建设施情况复杂、列车运行图多为固定版本,故在实际应用中,节能效果有局限性。未来可以考虑基于智能感知技术对客流需求进行短时预测,根据客流预测计算生成满足需求的最优节能列车运行图,通过实时感知客流、动态调整运行图的运营模式,最大程度减少牵引能耗。