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661.
列车运行控制系统是一个实时分布式的复杂系统,针对不同的应用目的和系统生命周期的不同阶段、不同的人员对列车、车载设备、地面设备、车-地信息交互过程等的侧重点和细节层次的不同,论述了基于多分辨率建模的仿真支撑技术及应用.系统论述了基于多分辨率的建模理论和方法、分布式仿真中聚合解聚问题和多分辨率模型并发运行时的解决方案,解决不同分辨率模型并发时的耦合一致性问题.设计基于HLA的分布式、交互式仿真体系结构,研究基于不同等级多分辨率的仿真支撑技术. 相似文献
662.
针对自动控制系统研制了一个切实可靠、计算精确、运行快速、方便与其它仿真程序对接的自动控制系统通用仿真程序,起名为SPACS.使用了自动生成参数矩阵及连接矩阵的技术,并采用梯形法求解微分方程,可对一般性的输入信号进行迅速、准确的仿真输出. 相似文献
663.
664.
混合动力汽车电动机的选择与仿真比较 总被引:7,自引:0,他引:7
根据电辅助策略的特性,以满足整车动力性指标为前提,从最大限度降低电机、电池组容量和燃油消耗的角度,对并联型混合动力汽车装备的发动机参数、电机参数及其匹配进行了仿真研究。研究结果验证了桑塔纳2000轿车也可以开发成混合动力模式,所使用的方法也适用于其他车型开发。 相似文献
665.
666.
667.
668.
基于驾驶员特征的汽车自适应巡航控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车自适应巡航控制系统(ACC)是当前汽车驾驶员辅助系统研究中的热点课题之一。在介绍ACC原理和对驾驶员行为特征进行分析的基础上,建立了2自由度ACC控制模型,并对模型跟随前车和前车切入情况进行了模拟分析。 相似文献
669.
Railway traffic is heavily affected by disturbances and/or disruptions, which are often cause of delays and low performance of train services. The impact and the propagation of such delays can be mitigated by relying on automatic tools for rescheduling traffic in real-time. These tools predict future track conflict based on current train information and provide suitable control measures (e.g. reordering, retiming and/or rerouting) by using advanced mathematical models. A growing literature is available on these tools, but their effects on real operations are blurry and not yet well known, due to the very scarce implementation of such systems in practice.In this paper we widen the knowledge on how automatic real-time rescheduling tools can influence train performance when interfaced with railway operations. To this purpose we build up a novel traffic control framework that couples the state-of-the art automatic rescheduling tool ROMA, with the realistic railway traffic simulation environment EGTRAIN, used as a surrogate of the real field. At regular times ROMA is fed with current traffic information measured from the field (i.e. EGTRAIN) in order to predict possible conflicts and compute (sub) optimal control measures that minimize the max consecutive delay on the network. We test the impact of the traffic control framework based on different types of interaction (i.e. open loop, multiple open loop, closed loop) between the rescheduling tool and the simulation environment as well as different combinations of parameter values (such as the rescheduling interval and prediction horizon). The influence of different traffic prediction models (assuming e.g. aggressive versus conservative driving behaviour) is also investigated together with the effects on traffic due to control delays of the dispatcher in implementing the control measures computed by the rescheduling tool.Results obtained for the Dutch railway corridor Utrecht–Den Bosch show that a closed loop interaction outperforms both the multiple open loop and the open loop approaches, especially with large control delays and limited information on train entrance delays and dwell times. A slow rescheduling frequency and a large prediction horizon improve the quality of the control measure. A limited control delay and a conservative prediction of train speed help filtering out uncertain traffic dynamics thereby increasing the effectiveness of the implemented measures. 相似文献
670.