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261.
论述客运专线客运站中列车到发线和进路占用时问范围的确定方法,并在充分考虑客运站咽喉能力的限制和旅客的换乘要求的基础上,建立到发线运用计划编制的0~1整数规划模型.然后根据软约束和硬约束的不同影响,设计一种适应于上述0~1规划模型的启发式算法,此算法将每次的搜索空间限制为可用到发线集,大大减小搜索空间,提高搜索效率.最后利用此算法对实例进行验证.  相似文献   
262.
港口岸线资源紧张,大吨级船舶或通航数量较少的船舶一般考虑乘潮进出港,并相应配置候潮锚地,针对目前尚无适合候潮锚地锚位数计算方法的问题,进行实地调研和有关规范标准研究,采用理论分析方法,提出影响候潮锚地锚位数因素,主要包括潮汐特征、航道管理及船舶到港时间规律等,且对这3个影响因素进行分析,得出一种适合海港候潮锚地锚位数的计算方法,并经实例验证。结果表明,该计算方法合理可行,可为锚地规划与设计提供借鉴。  相似文献   
263.
高铁客运站是高速铁路网络中的重要节点,作业类型繁多,到发线是保障列车作业秩序的重要资源。到发线运用冲突主要包括到发线占用时间间隔冲突和接发车进路冲突,本文设计了到发线运用冲突预警的流程,并提出预警级别的划分方法。根据是否存在冲突,疏解冲突是否对到发线运用计划和列车运行计划产生影响,将预警级别分为Ⅲ级蓝色预警、Ⅱ级黄色预警和I级红色预警。最后建立了冲突预警模型,并以深圳北站数据为案例,通过设置3种不同程度的晚点情景,进行量化分析,验证了预警级别划分的合理性。  相似文献   
264.
《汽车工程》2021,43(9)
针对粒子滤波算法的在车辆跟踪应用中跟踪精度较差及样本贫化问题,提出了一种利用自适应变异更新策略飞蛾扑火优化的多特征粒子滤波车辆跟踪算法。首先,利用目标纹理与颜色特征的互补性,融合两种特征来提高粒子滤波算法在复杂场景跟踪的稳定性。其次,改进飞蛾扑火算法的更新机制,将自适应权值引入飞蛾的螺旋更新策略,并使随机变异策略与其交替更新,增大算法的搜索空间,使得算法更快速地搜索到全局最优。最后,根据阈值分层样本粒子,并使适应变异更新策略飞蛾扑火优化低权值粒子的分布状态,避免样本贫化现象发生。实验表明,本文算法能够在低样本粒子数下有效地提升粒子滤波算法的性能,并在车辆受到阴影、遮挡、尺度和角度变化等复杂背景下,仍能稳定精确地跟踪目标车辆。  相似文献   
265.
266.
铁路车站的到发线能力是点线能力协调工作中重要制约环节.随着我国高速铁路网络日益完善,多线引入的高铁车站增多,车站到发线承担多重功能的情况也随之增多.为合理确定到发线能力,以苏州园区站为例,采用不同的核算方法对车站的能力控制股道进行分析.研究结果表明,采用单一的理论计算法或者铺画运行图法所得出的固定数值结论一般具有片面性...  相似文献   
267.
路面的车辙损坏严重影响行车安全,时常引发交通事故,造成重大经济损失。该文为了探究车辙表面的纹理特征,设计试验模拟车辙的形成过程,采用基于三维激光的深度相机采集车辙和非车辙的点云数据,计算车辙的表面纹理特征参数。选取平均构造深度MPD、功能参数和体积参数。经计算结果分析,有车辙的平均构造深度MPD、突出谷部高度Svk、谷部的空隙容积Vvv的数值均小于非车辙。利用这3个参数建立SVM的车辙判断预估模型,判断准确率为91.7%。  相似文献   
268.
合理安排列车占用到发线是编制阶段计划的关键,高效运用到发线可以提高客运站的工作效率和服务水平.利用不确定变量表示列车实际到达时刻与计划到达时刻差值的不确定性,以列车占用到发线时间最小和到发线运用的均衡性为优化目标,以差值得到满足而应达到的置信水平、列车占用到发线的唯一性等为约束条件,建立基于列车到发时刻不确定下的到发线运用优化模型.利用不确定理论的知识将其转化为确定性等价类模型,并借助IBM SPSS Statistics 23验证所提出的分布,通过设计适应度函数、改进选择算子和交叉算子来改进模拟退火遗传算法(ISAGA),对优化模型进行求解.从某客运站验证的数据中选取某天8:00—12:00的数据为例进行说明,结果显示运用ISAGA所得优化方案与常规GA所得方案和值班员使用方案相比,均衡性分别提高了49.15%和75.47%;ISAGA的目标函数值比GA的优了10062 min.表明所建的模型和设计的算法有良好的优化质量和求解效率.  相似文献   
269.
本文重点阐述我国铁路车站到发场(线),有坡道的线路现行静态防溜运营中的问题.并介绍STJ-01型快速升降停车防溜装置的主要性能与特点,以及该设备的运营分析.  相似文献   
270.
针对机加工表面形貌具有随机性,无序性,自相似性等分形特点,运用分形布朗运动fBm方法对其进行分析比较探讨,从工业纹理的生成与模拟角度展开研究,在此基础上提出了磨削表面的三维模拟方法和分析结果。  相似文献   
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