基于多传感器的列车里程计定位误差检测及校正方法

城市轨道交通列车运行过程中,轮对空转/滑行和车轮磨损是造成车载里程计测速测距误差的主要原因,因此里程计定位误差的检测和校正主要是对列车空转/滑行和车轮磨损的检测和误差校正。通过城市轨道交通列车定位需求分析以及传感器定位特性分析,在列车里程计基础上引入多普勒雷达,采用二者构建车载组合定位系统。基于H!滤波理论实现两种传感器量测信息的融合处理,得到列车定位参数的最优估计,在此基础上,利用空转/滑行和车轮磨损检测方法完成相关检测并对误差进行校正。仿真试验结果验证了本方法的有效性,达到了模型的预期设计目的,提高了车载定位系统的自主定位能力。     

高速列车横向平稳性主动控制规律研究

提高列车的运行平稳性是机车车辆动力学的研究热点。本文以列车的横向运行平稳性为研究对象,采用面向对象的建模方法,建立了由3节车辆组成的车组横向动力学模型,并将作动器放置在车端构成车端主动悬挂系统。采用轨道不平顺高速谱作为输入,考虑轮轴间时延,运用遗传算法对控制器进行优化设计。研究表明,采用车端主动悬挂系统,运用本文算法,车组的横向运行平稳性得到了提高;当在端部车辆的端部二系悬挂中再并行设置作动器,并采用改进的天棚阻尼器算法后,端部车体的振动得到了有效抑制,整个列车横向运行平稳性进一步得到了改善。     

基于遗传算法的集装箱单箱三维装载优化问题

研究应用改进遗传算法优化铁路集装箱单箱三维装箱问题,达到充分利用集装箱装载质量或装载容积的目的。改进遗传算法中考虑货物放置方向、装载容积、装载质量及装载重心等约束条件,并结合方向及顺序约束采用巧妙的个体编码方法,结合装载容积、装载质量及重心约束构造合理的适应值函数。以16件货物装入20英尺箱为实例,应用改进遗传算法进行计算,计算结果为集装箱装载容积利用率为63 18%,并且可以缩短计算时间一半以上。     

探地雷达数值模拟及其在隧道检测中的应用

利用时域有限差分(FDTD)方法,对隧道工程检测中常见检测目标进行数值模拟,分析脱空、单层钢筋、双层钢筋等目标体的探地雷达反射信号图像特征,并对隧道检测中的雷达信号图像采用遗传算法进行反演,引入目标相关系数用于反演结果全局寻优,实现对多次反射的压制,降低浅部钢筋反射信号对识别深部目标体的影响。通过对数值模拟结果进行反演,证明该方法理论上的有效性,并结合工程实践中的应用效果,说明该方法的优点与局限性。     

基于节点重要度交通区位布局法的城市群公路网布局研究

在城市群公路网布局研究中,为了加强交通基础设施建设,促进人、物、资金合理流通,加快城市群的协调发展,针对城市群公路网的区位特性,运用交通区位理论,建立了基于遗传算法的公路网布局双层规划模型,提出了节点重要度法与交通区位线法融为一体的城市群公路网规划布局新方法。该方法对于进行城市群公路网的合理布局,推动区域经济社会快速健康协调发展具有一定现实意义。     

图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

基于遗传算法的高速铁路行车调整模型

高速铁路采用“高中速列车共线运行”的运输模式,其行车调度具有高实时性和整体性两大特点。以列车计划运行图为优化目标,给出运行图之间的距离定义,建立列车运行调整数学模型,给出列车的发车时刻、股道数量、列车在区间的运行时分、追踪运行间隔时间、维修天窗时间5个约束条件表达式。按照遗传算法的原理,采用罚函数的方法对数学模型中的约束条件进行处理并建立适应度函数,采用整数编码方法对个体进行编码,并定义交叉算子和变异算子。基于遗传算法的调整算法流程开发列车运行调度仿真子系统。仿真结果表明:使用该模型可大大减轻调度人员的工作量,彻底摒弃了在计算机上手工拖动运行线确定列车运行时刻的调整方式,提高了列车运行调整的科学性。该模型已应用在高速铁路综合调度仿真系统中。     

铁路行包物流基地及配送点选址规划研究

借鉴国内外选址问题的模型和方法,结合铁路行包物流配送流程及特点,建立铁路行包物流基地及配送点选址规划问题的混合整数规划模型。通过改进的扫描法,根据业务量及现有车辆载重对城市内邮政点进行分组。用迭代法计算得到每个分组中的配送点。比较各分组方案,选择最好的一个方案作为初始解。采用启发式算法对该初始解优化,得到满意解,确定配送点及行包物流基地的位置。以有2个行包物流基地待选地点、3个大宗行包点、30个一般邮政点的实例进行仿真计算。计算结果验证了模型及算法的正确性及可行性。     

利用残余力概念进行结构损伤识别

提出一种利用残余力进行结构损伤识别方法。用刚度损伤系数将有限元模型参数化来描述结构的损伤。用特征值和特征向量预测算法构造目标函数,利用两点交叉算子的二进制代码的遗传算法反复迭代优化刚度损伤系数,获得待测结构的损伤系数、损伤位置与损伤程度的信息。通过一个平面桁架对该方法进行验证,结果表明:利用残余力概念进行损伤识别所得结构的损伤系数与理论值很接近。该方法能够较准确地判断结构的损伤位置和损伤程度。     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。