技术站间货物列车协同配流方案研究

技术站间货物列车协同作业组织模式,可实现各站获益,整体加强,对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数,采用启发式遗传算法进行寻优,得到货物列车解编顺序和配流方案.最后,通过对算例进行实验分析,验证协同配流模型的实用性.结果表明,技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间,增加了阶段计划内正点出发列车数,进而提高了技术站内线路使用能力.     

Strain prediction for critical positions of FPSO under different loading of stored oil using GAIFOA-BP neural network

FPSO (floating, production, storage and offloading) units are widely used in the offshore oil and gas industry. Generally, FPSOs have excellent oil storage capacity owing to their huge oil cargo holds. The volume and distribution of stored oil in the cargo holds influence the strain level of hull girder, especially at critical positions of FPSO. However, strain prediction using structural analysis tools is computationally expensive and time consuming. In this study, a prediction tool based on back-propagation (BP) neural network called GAIFOA-BP is proposed to predict the strain values of concerned positions of an FPSO model under different oil storage conditions. The GAIFOA-BP combines BP model and GAIFOA which is a combination of genetic algorithm (GA) and an improved fruit fly optimization algorithm (IFOA). Results from three benchmark tests show that the GAIFOA-BP model has a remarkable performance. Subsequently, a total of 81 sets of training data and 25 sets of testing data are obtained from experiment using fiber Bragg grating (FBG) sensors installed on the surface of an FPSO model. The numerical results show that the GAIFOA-BP is capable of predicting the strain values with higher accuracy as compared with other BP models. Finally, the reserved GAIFOA-BP model is utilized to predict the strain values under the inputs of a 10-day time series of volume and distribution of stored oil. The predicted strain results are further used to calculate the fatigue consumption of measurement points.     

考虑横向漂移的船舶路径跟踪自抗扰控制

针对船舶运动系统中内部动态不确定和外部干扰等问题,进行了欠驱动船舶路径跟踪的自抗扰方法研究。利用Backstepping设计参考航向角,并通过线性扩张状态观测器对流干扰和横向运动引起的横向漂移进行估计。其次,根据自抗扰算法对航向进行控制,采用线性扩张状态观测器对外界干扰及内部不确定项进行估计。最后仿真结果表明,在风流干扰下所设计的控制器仍能使船准确地跟踪上参考路径,验证了所提控制方案的有效性。     

客车捎带模式下高铁快捷货物输送方案研究

以提高高铁快运当日达产品的时效性、收益率为核心,对既有载客动车组捎带模式下的快捷货物输送方案进行优化。借助时空网络以列车运行成本与时间惩罚费用之和最小为目标,同时满足货主时限、列车容量以及列车停站方案等约束,建立输送方案优化模型,通过匈牙利算法,并借助Matlab的Yalmip工具箱求解模型。以兰州西站至天水南站、宝鸡南站及西安北站部分时间段的快捷货物运输需求为背景进行算例分析,验证模型的有效性。结果表明合理估算列车装载容量及货物的延迟时限对输送方案的选择起重要作用。     

基于FPGA的里程轮信号优选算法设计

文中通过对里程信号产生机理进行分析,提出了一种基于FPGA架构的里程优选算法,给出了实现算法的硬件架构图,并设计相应硬件电路和模拟实验。结果表明:该算法可以对3个里程轮脉冲信号进行优选采集,当里程轮处于超速或者停转状态时也能输出正确的脉冲信号。     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。     

基于客流导向的长大市域轨道交通组织优化方法研究

以北京市轨道交通平谷线为依托,基于线路功能定位和客流需求,对车辆选型、运营交路方案进行探索性创新研究。提出一种行车组织优化模型及求解算法,并以运力运量、工程投资、客流-车流匹配率等关键性指标为比选目标,确定该市域快线的最佳行车组织方案,以期为类似市域快线行车组织方案的合理选择提供理论支撑。     

航班快速恢复建模与仿真研究

随着民用航空的发展与竞争,航班延误不仅影响航空飞行的安全与正常,更与航空公司的运营效率、运营成本及乘客利益息息相关。针对某一恶劣天气影响,对某公司受影响航班进行重新调配,考虑到航班的备降、盘旋等待、延误、取消等多种状态,以总成本最小为目标函数,建立航班快速恢复模型,通过MATLAB运用遗传算法设计航班恢复算法进行求解,得出最经济的航班恢复方案。     

基于BP网络的球鼻首参数化优化

本文以某集装箱船为研究对象,对降速航行后的球鼻首进行优化。采用Catia建立船体三维模型,为了产生不同形状的球鼻首,选取球鼻特征参数来描述其基本结构;采用拉丁超立方试验抽样方法得到12组不同形状的球鼻首,提出运用非线性拟合能力较强的BP网络构建球鼻首参数和阻力系数之间的关系模型;采用遗传算法对训练后的网络进行极值寻优。结果显示,优化船型的阻力系数显著降低,说明该方法对球鼻首的优化有一定的借鉴意义。