基于粒子群算法的城轨列车节能驾驶优化模型

为了降低城市轨道交通中列车在站间运行的能耗, 研究了列车的站间节能驾驶策略, 在考虑线路限速和坡度的情况下, 建立了时间约束下的列车节能优化模型, 采用粒子群算法优化目标速度序列得出了列车节能驾驶策略。节能驾驶优化方法通过2个阶段来实现, 第1阶段在站间运行时间不变的情况下, 采用粒子群算法优化了列车在站间的节能驾驶策略, 得到了运行时间和能耗的关系, 第2阶段在多站间总运行时间不变的前提下, 将运行时间进行重新分配, 得到了列车在全线运行的节能驾驶策略。以北京地铁亦庄线实际线路数据和车辆参数为基础, 对优化方法进行仿真验证。仿真结果表明: 经过第1阶段的优化, 列车在万源街-荣京东街的单站间运行能耗降低了6.15%, 经过第2阶段的优化, 列车在多站间总运行能耗降低了14.77%。可见, 优化模型可以有效降低列车的运行能耗, 为列车时刻表的编制提供依据。     

西安铁路枢纽新丰站上行出发场过渡施工方案

就西安铁路枢纽新丰编组站上行出发场过渡开通的接触网施工方案进行阐述,通过与传统过渡施工方案的对比,在满足工程需要的前提下,选择简单、经济的过渡施工方案,对其他类似枢纽站场施工有一定的指导意义。     

面向智慧原油管道建设的运行方案快速智能决策

为解决智慧原油管道建设实时优化的难题,从节能降耗和运行安全2个角度出发构建了以能耗和不安全系数最小为优化目标的运行方案智能决策模型;基于差分进化算法,从变异决策变量越界处理方法和离散决策变量变异算子2个算法角度提出了提高优化算法可靠性和优化效率的改进设想;结合算法计算流程和并行计算框架,提出了4种并行计算策略;以近900 km长的仪征-长岭原油管线(仪长线)作为测试管道来验证和进一步分析算法改进设想与并行计算策略。研究结果表明：结合智能决策模型和优化算法的运行方案智能决策方法可在保证管道安全运行的前提下使仪长线的能耗费用下降7.22%,节能效果明显;改进的变异决策变量越界处理方法和用于离散决策变量变异的浮点数圆整变异算子均能提高原油管道运行方案优化结果的可靠性,前者可使优化计算耗时至少缩短一半,后者可使优化计算耗时至少缩短2/3;在不同的计算机配置下,不同并行计算策略的优劣存在一定的差异,而在最优并行计算策略下,在服务器上优化计算耗时从220 s下降为10 s,加速比可达到22倍。可见,综合算法改进设想和并行计算策略的运行方案快速智能决策方法可使优化计算的加速比超过130倍,显著缩短了优化计算耗时,说明了该智能决策方法对于原油管道快速运行优化的有效性。     

面向智能网联车辆碰撞风险规避的互动速度障碍算法

针对多智能车辆协同驾驶中的动态避碰问题,构建了一种面向智能网联车辆碰撞风险检测与协同避碰路径规划的互动速度障碍算法;基于人工势场理论构建了车辆碰撞风险势场,量化了车辆碰撞风险强度与碰撞风险区域;基于车辆驾驶行为交互作用构建了互动速度障碍算法,确定了冲突车辆碰撞风险的协同规避条件与规则;基于车辆动力学约束构建了动态窗口法,确定了碰撞风险规避可行速度解集;基于模型预测控制原理,应用最优化理论构建了车辆碰撞风险规避路径规划模型;通过构建智能网联环境下单冲突车辆、多冲突车辆、瓶颈区冲突车流避碰仿真场景,测试了提出的碰撞风险规避算法的有效性,并与其他避碰算法进行了控制效果对比。研究结果表明：相较于其他对比算法,互动速度障碍算法控制下的安全性能提升了8.6%以上,效率性能提升了9.6%以上,说明提出的互动速度障碍算法通过协同冲突车辆的避碰行为可有效降低冲突车辆避碰速度与轨迹波动,可有效规避非线性速度与轨迹冲突车辆间的碰撞冲突,并可避免瓶颈区多车辆碰撞事故与明显车流波动;在瓶颈区大范围车辆冲突中,相较于其他避碰算法,提出的避碰算法可使车辆的通行效率提升10.42%,使车辆的碰撞风险降低47.32%。由此可见,该算法在协同大规模冲突车辆的避碰行为、降低车辆碰撞风险与运行延误上具有良好性能。     

遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传-模拟退火算法的多连接查询优化算法.该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码.在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间.     

船舶核动力装置蒸汽旁排工况的动态特性及影响因素分析

  目的  旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。  方法  根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化（PSO）算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。  结果  仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%～50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。  结论  研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。     

基于EMD-PSO-ELM的基坑变形时变序列预测研究

变形是造成基坑事故的最主要因素,为准确分析变形特性,实现变形的精准动态预测,保证基坑的安全施工。提出一种将经验模态分解(EMD)、粒子群算法(PSO)和极限学习机(ELM)组合的深基坑多维度时变预测模型。经EMD将基坑变形时变序列进行分解,获得多尺度本征模态函数(IMF);采用PSO-ELM对各IMF时变序列进行预测,等权叠加各预测值,得到模型最终预测结果,同时利用PSO-ELM模型对未经处理的时变序列进行预测。以南宁市某深基坑为例,结果表明:经EMD分解的模型预测相对误差为0.22%0.42%,平均相对误差值仅为0.32%;未经EMD分解的模型预测相对误差为0.31%0.75%,平均相对误差值为0.64%,经EMD分解后模型预测精度明显高于未经分解的模型精度,能较好地应用于非平稳时变预测,为深基坑变形预测提供一种新的方法。     

混合动力发动机在线扭矩估算算法研究

为了满足混合动力发动机扭矩管理控制策略的需要,建立了基于平均值模型和A/N—Te模型的发动机在线扭矩估算算法。在试验过程中,针对进气歧管压力响应滞后于节气门快速变化的问题,提出了预估算进气歧管压力估计进气流量的方法,消除了进气歧管内压力滞后的影响,完善了原始算法。通过台架试验得到发动机输出扭矩实测值,将实测扭矩与估算扭矩相比较,验证了算法的准确性。     

基于模糊算法的埋弧焊控制系统

以埋弧焊 (SAW )作为控制对象 ,在综合考虑了焊接电流、电弧电压以及送丝速度要求的基础上 ,采用模糊控制算法来分别控制电源的恒流外特性和恒压外特性 ,使本系统具有等速送丝和变速送丝两种焊接特性     

单线区段列车运行图的自动化调整方法

介绍了在列车运行情况已知的条件下, 在(t₁, t₂]时间域内对列车运行图的自动化调整方法, 提出了用列车晚点加权总时分作为评价列车运行图调整优劣的指标, 并建立了指标优化的数学模型和简化模型。把简化模型构成网络图, 并使用分支定界法设计了列车运行图调整的算法。通过模拟编程验证, 该算法可行、有效, 能在较短的时间内得出较理想的3~4 h列车运行图。