地铁乘务排班计划优化的最短路快速算法

乘务排班计划是城市轨道交通运营管理中的重要环节,为了解决目前乘务排班效率低下的问题,对乘务排班计划进行优化。在考虑便乘的情况下,以乘务排班计划总接续时间最小及总运营成本最小为目标建立地铁乘务排班计划编制的双目标优化模型。在满足相关约束条件的基础上,将乘务作业段按照早、白、夜班分成3组,以乘务作业段为顶点,乘务作业段之间的接续关系为弧构建早、白、夜班的网络图,并形成乘务作业段接续时间矩阵,将乘务排班转化为最短路问题。运用相关最短路算法进行求解,该算法采用动态优化逼近的方法,一条最短路径即为一个乘务任务。以成都地铁5号线为例进行乘务排班计划编制,对模型和算法进行测试。研究结果表明：在求得的乘务排班计划中,早班乘务任务个数为53个,任务时长为280 h 34 min 57 s;白班乘务任务个数为41个,任务时长为199 h 54 min 51 s;夜班乘务任务个数为49个,任务时长为215 h 25 min 37 s。总乘务任务个数为143个,总工作时长为695 h 55 min 25 s。与手工编制结果相比,降低了乘务排班计划的总成本及接续时间,提高了求解效率。     

5G在智能高铁中的应用

5G具有大带宽、高可靠、低时延、海量连接等优势,已成为智能高铁不可或缺的重要信息基础设施。分析GSM-R系统的应用现状,指出GSM-R系统存在的问题。对5G在智能高铁中的应用需求进行分析,并针对智能高铁的各种业务需求提出相应的应用模式。以5G、云计算、大数据、人工智能、物联网为标志的新一代通信信息技术在铁路行业的融合应用,将有效提高铁路运输服务质量、安全可靠性和运营管理效率。     

基于NSGA-Ⅱ算法的陡波型柔性立管优化设计方法

在柔性立管中部添加浮力块可使其形成陡波构型,合理的浮力块布置对陡波型柔性立管整体性能具有重要意义.论文以陡波型柔性立管悬挂点张力和锚固点张力为优化目标,以立管最大有效张力和最小弯曲半径为约束条件,构建了多目标优化模型.针对我国某海域应用于浮式生产储油装置的陡波型柔性立管系统,选取立管动态响应最大的4种典型工况开展动态时...     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

增强少年儿童自我防护意识

孩子是父母的心肝宝贝,是祖国的未来和希望,然而,在道路车祸成为我们生活中似挥之不去的梦魇般的今天,少年儿童也屡屡成为车祸的罹难者。据人民网有关资料显示,我国儿童道路交通伤害的死亡率近年来虽然相对稳定并有所下降,但每天仍有     

面向车身数字化工艺开发的多机器人避障算法

在汽车行业制造流程快速向“数字化”与“智能化”转型的背景下,制造工艺自动开发技术获得学术与产业界的广泛重视。针对车身制造过程多机器人工位中自动化工艺路径规划问题,提出基于智能化算法的多机器人系统避障与协调规划算法。针对现有机械臂在复杂多障碍物环境中局部路径规划时间长的问题,提出改进的APF-RRT*的机器人避障方法,缩短算法的迭代次数以及路径的总长度,实现局部路径的优化,提高局部避障算法的搜索效率。     

净化之路修远兮

根据国家环保总局公布的消息,我国将从2008年7月1日起全面实施摩托车第三阶段排放标准,即实施国3排放标准.实施国3标准,将给社会带来重大的环境效益,并将进一步推动我国造车技术升级,缩短与国际先进水平的差距,增强国际竞争力,这对于摩托车行业的健康发展是意义非凡的重要一步.     

基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略

为提高燃料电池混合动力汽车（FCHEV）燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。