电力机车优化操纵国内外研究算法综述

针对电力机车优化操纵国内外研究现状及其所用算法进行研究,分析不同算法在求解电力机车最优操纵方法时的运算过程,论述不同算法在求解机车最优操纵方法的实用性、推广性及其优势与不足,为进一步寻找电力机车优化操纵更优算法、探索机车更节能操作方法和研发机车模拟操作指导系统提供依据。     

轨道车辆司机操纵台人机界面布局优化模型与算法

针对轨道车辆司机操纵台布局优化设计问题,引入CSP约束满足技术将工效学布局原则规范化,利用RULA姿势负荷评价方法将司机驾驶作业动作因素定量化,提出了一种基于人因素和几何位置匹配因素的操纵台布局优化设计模型。然后利用粒子群优化算法对数学模型进行优化计算,其中借助模糊数学中的隶属度来描述约束条件,设计了一种适用于操纵台布局总匹配度评价的适应度函数。最后针对有22个操控器件、2个显示屏和4个指示灯的轨道车辆司机操纵台布局问题提出了初步的解决方案,证明了该方法的有效性。     

列车节能操纵优化求解方法综述

本文介绍列车节能操纵优化研究的基本问题。基于求解方法的特征对已研究的方法进行分类,将其分为:解析方法、数值方法和仿真方法。分析各个方法的研究现状与投入应用的情况。解析方法求解速度快,且能得到理论上的最优解,为了保证存在有效解,需要进行简化处理;数值方法易于处理较复杂的目标函数,但求解得到的往往是局部最优,收敛性不能保证;仿真方法速度较慢,并不适于在线计算,但其思路简单,易于理解,是一种实用性较强的离线寻优方法。对列车节能操纵优化方法的研究前景进行了展望。     

基于免疫优化算法的战略装车点选址研究

战略装车点的合理布局对发展重载运输具有重要意义.通过对战略装车点选址优化问题的数学描述,从生物免疫系统原理出发,提出基于免疫优化算法的战略装车点选址方法,并给出抗体编码方案和选择机制.最后通过算例对选址优化模型进行收敛性分析,验证了算法的有效性和可靠性.     

基于神经网络的地铁牵引整流器直接功率控制算法研究

现代地铁交通车辆短间隔内重复起动停车、加速减速,车辆需要的电流处于不断变化的过程,难以建立复杂的精确数学模型,且对系统在短时间内抗负载突变的能力有较高要求。将直接功率控制理论和神经网络控制结合起来,应用于地铁整流器控制,通过建模仿真可以看出此系统动态响应较快,抗负载突变能力强,仿真结果验证了此控制方法的正确性与可行性。     

网络清分模型的验证与修正方法

由于客流调查的局限性、网络乘客出行行为的差异性等因素的影响,需要进一步研究清分模型及客流分布计算结果的准确性及模型中的相关参数.介绍了城市轨道交通现有客票收入清分模型.依托上海轨道交通AFC(自动售检票)系统提供的基础数据,对清分模型参数进行灵敏度分析,提出了提高现有清分准确度的方法和手段.     

带时间窗约束的道路危险品运输路径选择研究

对已有危险品运输模型进行分析,针对当前危险品类物流配送网络的特点,提出了在时间窗约束条件下城市道路网络中的危险品配送模型,该模型以整个网络中事故发生的期望和影响人数最小为目标。设计了目标集成方法和对集成后目标函数求解的扩展标号法来计算该多目标问题的Pareto最优折衷解,最后用实例对算法进行了验证。     

基于大数据的高速动车组关键部件故障诊断技术研究

高速动车组的零部件故障是由多种因素引起,故障诊断需要对多个环节及其相互影响规则进行分析判断。关联规则挖掘技术在关联性发现方面有较强的优势,可以充分发现在高速动车组零部件故障与动车组实时状态的关联关系。本文介绍大数据挖掘、关联规则及Apriori算法等基础知识。将Apriori算法用于高速动车组故障诊断,发现故障规律,以生成强关联规则,为高速动车组诊断提供决策依据。     

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。     

考虑路网随机性的地铁和道路公交网络优化

为发挥轨道交通的骨干运输功能,优化综合公共交通出行网络,建立了基于既有轨道交通路网的地面道路公交调整双层规划模型。上层规划考虑综合公交网络客运量及轨道交通客运周转量最大化、总社会出行成本及车辆配备成本最小化共4个目标,下层模型以效用理论为基础构建弹性需求下的线路流量分配,其中地面道路公交线路的出行效用考虑了道路通行能力的随机性。采用蒙特卡罗模拟求解下层模型,并采用基于向量的多目标粒子群算法求解整体双层规划,获得最佳调整线路的走向和发车间隔。最后通过算例验证了模型和算法。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,4个目标间存在相悖关系。在实际问题中,应结合改造成本和现实需要来选取最优解作为调整方案。