成都市域快线穿越中心城区的线站位研究

随着经济的高速发展,城市化、区域化的进程加快,中心城区与周边地区的联系越来越密切,在这种发展形势下,介于城市地铁和干线铁路之间的市域轨道交通系统的出现可以很好地解决市域范围内中、长距离的出行需求。其服务半径大、运行速度快、服务水平高等特点,可加强中心城区各区域以及与外围组团间的快速联系。以成都市轨道交通13号线市域快线为例,在分析其线路特点、客流特点和速度目标特点的基础上,针对站间距和平面线形两个影响中心城区速度目标的因素,通过加减站分析、平面线形优化分析以及越行站分析,对穿越中心城区的市域快线线站位进行研究,总结穿越中心城区的市域快线线站位研究过程中应力求考虑的层面,确保方案合理可行。     

面向定时节能运行的列车牵引计算算法

列车牵引定时计算是轨道交通列车牵引仿真系统的重要功能模块,对于实现列车按运行图模拟仿真运行具有重要意义。在考虑定时运行的基础上,实现列车运行全过程能耗最小化,则使该研究更具实际价值。在分析列车牵引计算运动学理论基础上,构建基于巡航惰行组合中间过程的列车运行定时节能仿真双层规划模型,分析以巡航速度为能耗控制变量、以惰行点位置为运行时间控制变量的二分法求解模型的可行性及解的存在性,设计基于二分法的列车运行定时节能优化算法。完成定时节能仿真模块的计算机程序编写,并以广州市域快线18号线(规划方案)万顷沙—横沥区段做案例分析。仿真计算列车运行时间与时刻表时间误差满足精度要求,且在能耗上求得最优解,表明模型构建和算法设计有效,且具有计算量少的优点。     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。     

Vibration control in train–bridge–track systems

To study the problems associated with vibration control of train–bridge–track systems a mathematical model with the capability of representing supplementary vibrational control devices is proposed. The train system is assumed as rigid bodies supported on double-deck suspension mechanism with semi-active features. The bridge system is modeled using the modal approach. Vibration control for bridge responses is provided by tuned mass dampers. A non-classical incremental Eigen analysis is proposed to trace the system characteristics across the time. In an example, the capability of the proposed model in investigating the vibration control prospects of a bridge–train system is shown. The results indicate the effectiveness of active suspension mechanism in reducing train's body movements, particularly the pitching angle and the vertical accelerations. Accordingly, the results also verify the potential of TMD devices in reducing the bridge responses at resonance motions.     

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研究了高峰时段列车运行的衔接协调对换乘站候车客流量的优化问题。首先分析了换乘站各站台候车客流的组成因素,确定出各运行方向的换乘站台内客流量随时间变化的规律。然后,以时段内换乘站候车客流量的最大值最小为目标,建立优化模型。模型以站台最大可容纳候车人数为约束条件,以各方向列车在换乘站的到达时刻为调整对象,实现了高峰时段换乘站内聚集客流的优化。最后,针对验证案例,设计了遗传算法进行求解,得出了协调较优解,并给出与较劣解的对比分析。结果表明,该优化方法能够有效降低换乘站内的候车客流人数,可为网络化的优化协调工作提供参考。     

基于多种失效模式SPS复合钢板替换船用钢板的优化设计

在SPS复合钢板的设计中获取不同的失效模式。以减重为目标,应用序列二次规划法对SPS复合钢板进行等效船用钢板的优化设计,同时对SPS复合钢板进行多目标优化,应用层次分析法定各目标的权重。在这两种优化方法的基础上,对船用钢板与SPS复合钢板进行了屈曲、弯曲对比数值分析,同时将结果与理论计算结果对比分析。结果表明,SPS复合钢板重量能够减轻37%以上,刚度增加两倍多,但厚度增加70%。     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。     

基于人工蜂群算法的船舶动力定位自抗扰控制器设计

针对船舶动力定位自抗扰控制器(ADRC)参数较多且人工不易调整的问题,通过建立以船舶纵荡、横荡和艏向角三个方向ADRC响应的时间误差积分和最小的目标函数,采用人工蜂群算法(ABC)中采蜜蜂和跟随蜂的选择机制与邻域搜索,优化整定出船舶动力定位ADRC控制器参数。ABC优化的方法避免了工程技术人员繁琐的试凑工作。此外,仿真结果表明,相比试凑法得出的参数而言,经过ABC优化整定的参数具有更快的响应速度,对船模参数变化具有更强的鲁棒性和适应性。     

实值否定选择算法的优化研究

针对传统的否定选择算法和V-detector算法存在的"黑洞"以及检测器冗余问题,论文提出了优化算法。在检测器生成阶段,候选检测器与自体数据和成熟检测器同时进行耐受训练,比较结果确定检测器半径,减少检测器的重复覆盖;在检测器成熟阶段,计算自体重复覆盖率剔除完全被覆盖的检测器,克服了"黑洞"及冗余问题。最后,通过Iris数据比较了三种算法。实验结果显示,改进算法的检测器数量大幅减少,利于实践应用。