基于PSO算法的地铁智能调线调坡系统开发与研究

为解决人工调线调坡费时费力、效率低下,且无有效评价指标评判方案优劣的现状问题,从分析线路平纵断面设计变量入手,依据规范相关规定制定约束条件,创新性地建立带有侵限容忍值惩罚项和合规性惩罚项的目标函数,提出一套基于粒子群优化算法,适用于矩形、马蹄形、圆形等多种隧道断面类型的地铁调线调坡数学分析模型,并以此开发地铁智能调线调坡系统。以长沙地铁4号线某区间右线隧道为例,对比人工设计和智能系统的调线调坡结果。由对比结果可知,智能系统在线路参数选择的合理性和改善侵限情况等方面均明显优于人工调线调坡,且具有可靠性和高效性。     

双电机耦合驱动电动汽车驱动模式划分与优化

为充分发挥一款双电机耦合驱动系统电动汽车(DMCP-EV)多驱动模式的节能优势,制定了基于系统效率最优的驱动模式控制策略。根据该双电机耦合驱动系统的结构特点,定义了电机4种驱动模式并分别建立其动力学驱动模型和系统效率模型。在满足动力性要求的前提下,分析并划分了各驱动模式的工作范围,以系统效率为优化目标,采用粒子群优化算法进行优化,获得最佳的驱动模式切换控制和转矩分配策略。开展了Matlab/Simulink仿真和硬件在环试验验证。结果表明,经系统效率优化的驱动模式在满足动力性要求的前提下,有效提高了双电机耦合驱动系统的经济性,能耗降低11%。     

基于混合粒子群算法的土钉支护结构设计参数优化

在土层工程地质情况一定的条件下,如何寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,是土钉支护设计的一个重要问题。这是一个复杂的优化设计问题。就此,提出基于混合粒子群优化(PSO)算法的基坑土钉支护优化设计方法,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明,该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。     

基于自适应粒子群算法的隧道窑温度模糊控制策略

针对隧道窑燃烧过程中的大惯性、纯滞后、多变量、时变参数以及工作机理复杂等特征,利用清晰集构造模糊集法确定模糊控制器输入量和输出量的隶属函数,并基于自适应粒子群算法给出了隧道窑新的温度模糊控制策略。运用模糊控制系统对隧道窑温度进行仿真研究和实时控制,结果表明,该模糊控制器能够克服许多干扰因素,具有良好的控制效果。     

水流作用下的沉管平移控制模型与优化方法

针对水流作用下的沉管平移控制问题, 在数学描述的基础上对拖轮合力、合力矩进行了分析, 统一了四象限拖轮力矩的计算公式, 构建了考虑作业拖轮数量、拖力裕量、浮运速度的沉管平移控制优化模型, 提出了基于加权对数理想点法的粒子群优化方法, 运用克拉默法则进行拖力大小和角度的约束处理, 通过港珠澳大桥岛隧工程沉管隧道管节浮运控制算例进行仿真。仿真结果表明: 拖轮总数量为6艘时, 涨潮流情况下所得浮运速度为4.770 kn, 适应度为0.720, 作业拖轮数量为3艘, 拖力裕量乘积为2.693×10²⁰ kN⁶; 落潮流情况下所得浮运速度为1.750 kn, 适应度为3.042, 作业拖轮数量为5艘, 拖力裕量乘积为3.352×10¹⁹ kN⁶。可见, 本文提出的模型和方法具有较强的适用性, 适应度较优, 作业拖轮数量较小, 拖力裕量与浮运速度较大。     

基于节能的地铁列车时刻表优化

合理的列车时刻表,可调节在线列车启动、制动情况,增加再生制动能量被启动列车吸收利用效率,减少其在制动电阻上的消耗。结合四列车理想模型,采用粒子群算法调节列车停站时间,优化列车运行时刻表以达到节能的目的。停站时间修正量为5 s和10 s两种情况。仿真结果显示理想模型中变电站能耗降低、列车总能耗降低、列车总回馈能量上升,制动电阻能耗降低。在此基础上,利用粒子群算法优化南京地铁2号线时刻表,结果表明变电站能耗减少5%,节能效果明显,算法有效。     

基于遗传粒子群算法的船舶航迹融合研究

研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。     

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度, 考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成, 定义了航线影响因子, 构建了一种新的航班延误恢复调度模型, 将局部搜索方法引入到粒子群算法中, 提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明: 与先来先服务调度方法相比, 混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%, 与基本粒子群算法和进化策略算法相比, 混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%, 随着航班延误恢复规模的增大, 算法优势会更明显。     

基于粒子群算法的城轨列车节能驾驶优化模型

为了降低城市轨道交通中列车在站间运行的能耗, 研究了列车的站间节能驾驶策略, 在考虑线路限速和坡度的情况下, 建立了时间约束下的列车节能优化模型, 采用粒子群算法优化目标速度序列得出了列车节能驾驶策略。节能驾驶优化方法通过2个阶段来实现, 第1阶段在站间运行时间不变的情况下, 采用粒子群算法优化了列车在站间的节能驾驶策略, 得到了运行时间和能耗的关系, 第2阶段在多站间总运行时间不变的前提下, 将运行时间进行重新分配, 得到了列车在全线运行的节能驾驶策略。以北京地铁亦庄线实际线路数据和车辆参数为基础, 对优化方法进行仿真验证。仿真结果表明: 经过第1阶段的优化, 列车在万源街-荣京东街的单站间运行能耗降低了6.15%, 经过第2阶段的优化, 列车在多站间总运行能耗降低了14.77%。可见, 优化模型可以有效降低列车的运行能耗, 为列车时刻表的编制提供依据。     

船舶核动力装置蒸汽旁排工况的动态特性及影响因素分析

  目的  旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。  方法  根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化（PSO）算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。  结果  仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%～50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。  结论  研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。