近接施工上覆既有车站变形动态反分析及预测

北京地铁新建4号线宣武门站分离式双洞隧道近距离垂直下穿既有2号线车站,是4号线全线建设的控制性工程。为保证施工顺利进行,需对施工引起的既有车站变形做出合理预测。为此,引入位移反分析方法,依据施工计划建立模拟动态施工过程的有限元模型,根据试验段确定"反分析前两个施工步既有车站的实测位移,确定计算参数,进而预测下一施工步既有车站变形"的动态位移反分析预测方案,对剩余施工步序中既有车站的变形进行预测及分析。采用该方法预测既有车站最大变形的误差为0~2.16 mm,预测最大差异沉降的误差为0.12~2.59 mm,比正分析方法预测准确;同时,该方法的预测准确性受新建隧道施工方法的影响,在前后两个施工步施工方案相似的情况下,预测准确度高,反之则会相应地降低。     

一种具有负荷限制功能的调距桨最佳启动算法

本文对调距桨系统的快速启动过程建模分析,研究出一种具有负荷限制功能的调距桨最佳启动算法。通过计算机编程仿真,结果表明在一定的条件下,该算法可以得到较优的启动路径。采用该启动路径,主机能合理控制转速与螺距,在不超负荷状态下快速平稳地提高输出功率,很好地增强船舶启动过程中的机动性与灵活性。该算法对实际的船舶航行控制启动过程有重要的参考价值。     

基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计

基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-II多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率。     

基于成对组合的遗传算法生成联锁测试用例

计算机联锁自动测试的质量往往取决于测试用例的质量.本文提出一种新的设计思想:将基于成对组合覆盖的遗传算法用于计算机联锁测试用例的生成和优化,并以道岔测试为例对该算法的应用过程进行详细分析,重点介绍成对组合覆盖方法、算法的整体框架和遗传操作设计.采用遗传算法对成对组合的启发式算法AETG进行改进,有效地减少了冗余的测试用例,提高测试用例质量和联锁测试效率.     

基于再生能量利用的城市轨道交通节能时刻表的研究

再生能量在城市轨道交通系统中同一供电区间内相邻列车之间的可传递性已经在实践中被证实,为了提高再生能量利用率,针对城市轨道交通列车“行车密度高、站间距离短、日周期性强”的特点,本文提出了一种时刻表的优化方法.首先,分析再生能量在相邻列车间的传递过程,构建时刻表优化模型,通过调整列车在车站的停站时间使得制动列车产生的再生能量能够更多的供给牵引列车使用,从而提高再生能量的利用率.其次,设计遗传算法求解时刻表优化模型,得到优化的时刻表.最后,基于北京地铁亦庄线的线路数据做算例分析,结果表明该方法使得再生能量的利用量提高了48％.     

改进的K-means算法及其在铁路客户细分中的应用

提出使用距离均和识别孤立点,并引入方差对孤立点进行判断处理,对传统的K-means算法进行改进并将改进后的K-means算法应用到铁路客户细分领域,实验结果表明,改进后的K-means算法能更为准确地对铁路货运客户进行聚类分析,从多维的角度较为全面、深入地细分客户消费行为特征,从而辅助铁路货运营销部门制定有针对性的营销策略,进行高效的客户关系管理,提高市场竞争力.     

铁路客票系统中基于Paxos算法的数据一致性模型研究

文章介绍分布式系统中解决一致性问题的Paxos算法,分析铁路客票发售和预定系统(简称客票系统)的数据架构,建立了基于Paxos算法的数据一致性模型.该模型可以解决铁路客票系统中数据的一致性和完整性问题.     

利用复合滤波算法对绩效考核结果纠偏的研究

利用KPI指标进行绩效考核时,由于受到客观因素和主观因素影响,打分结果存在一定的干扰项和不平衡因素.为了使绩效考核的结果更加真实有效,本文利用正态分布原理和复合滤波算法对偏离实际情况的数据结果进行纠正,并对算法的适用环境和应用特点进行了分析.     

基于蚁群算法的客运段乘务值乘交路计划编制研究

将铁路客运段乘务值乘交路计划问题与旅行商问题相结合,以获取管辖交路乘务组的最小乘务组组数为目标,建立乘务交路计划编制数学模型.深入分析客运段乘务交路计划的特点,并将其转化为模型的约束条件,给出交路接续规则、非对称约束条件、交路执行条件、子回路禁止条件等4个约束条件表达式.同时采用蚁群算法对模型求解,规定算法所需的信息素更新函数,交路选择规则等.将该模型算法在实例中应用,应用结果表明,该模型能够清楚表达乘务值乘交路计划编制问题,并极大地提高了编制效率,降低了成本,实现了乘务值乘交路计划编制的自动化,具有一定的实际意义.     

基于遗传算法的六自由度舰船运动模拟器的参数优化

本文首先分析了六自由度舰船模拟器运动机构各结构参数对作动器行程和受力的影响,以作动器的行程和受力的线性加权和作为目标函数,采用遗传算法对运动机构进行了优化,优化得出的运动机构结构合理,为模拟器运动性能的实现提供了保证。