基于粒子群BP网络混合算法的边坡稳定性评价

边坡稳定性评价与预测具有高度非线性和不确定性特征,难以用准确的数学模型表达。选取多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙压力比6个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后采用粒子群算法优化BP神经网络模型,实现混合算法,在保持BP网络算法误差反向传播修正权值特点的同时,将网络权值和阈值粒子化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而加快收敛速度和提高收敛精度,避免传统粒子群结合BP网络算法的"早熟"现象;通过与其他算法进行边坡稳定性评价的比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

基于遗传单纯形算法与RBF网络的地应力场反演方法

为提升RBF神经网络性能,采用遗传单纯形算法优化RBF神经网络隐含层节点中心值,利用FLAC3D软件建立区域的数值计算模型来进行正分析计算,以若干测点的正应力值作为训练样本,用优化的RBF网络反演模型区域的岩体力学参数及初始地应力场。依据沙溪铜矿区的地质资料进行算例分析,该方法的反演计算值、实测值及其他RBF网络反演计算值对比表明:所采用的遗传单纯形算法优化RBF网络的反演方法是可行的,改善了计算精度,对类似工程有一定的参考价值。     

铁路货运机车动态周转与运用优化方法研究

从动态角度出发优化编制铁路货运机车周转与运用计划对于提高机车日常工作效率、及时配备牵引动力具有重要意义。本文以编制高效的日计划机车周转图为目标,综合兼顾机车调度过程中整备、检修、备用等因素,针对任意机车交路建立多层次连续型时空网络,从而将铁路货运机车动态周转与运用问题转化为时空网络中机车走行径路的选择问题。采用弧-路模型思想为其中任意一台机车生成可选径路集,构建相应的径路优化模型,应用遗传算法对模型求解,形成一套解决铁路货运机车动态周转与运用问题的理论优化方法。最后,通过算例验证模型与算法的合理性及有效性。     

基于RFID技术的智能轨道交通票务系统设计研究

随着城市轨道交通客流量的增加,轨道交通承载的交通压力越来越大,如今迅猛发展的物联网技术可为解决轨道交通出行提供新思路,现提出基于射频识别（radio frequency identification,RFID）技术的智能轨道交通票务系统设计研究。本系统主要由嵌有RFID标签的交通卡、进站系统、里程记录系统和出站系统构成,与数据库大数据完美结合可以为乘客乘车提供便利,同时完善轨道交通收费的合理性。为了提高RFID阅读器识别标签的效率提出一种基于动态帧时隙的防碰撞算法,通过动态调整帧长达到标签被快速识别的效果,来提高整个城轨交通系统的效率,缓解人们的出行压力。     

列车自动监控仿真系统中列车运行模拟的设计与实现

将牵引计算、牵引控制策略应用到列车运行模拟中,着重从闭塞分区、道岔、临时限速3个方面完善行车模拟。以目前普遍采用的混合控制策略为基础,针对不同行车环境设计相应的列车工况切换策略,再依据牵引计算公式,利用迭代算法获得列车运行数据。最后,利用VC++软件平台实现了列车运行模拟功能。     

踏面等效斜率计算方法的比较

等效斜率的概念来自轮对的蛇形运动,它反映了轮对几何蛇形运动的波长.等效斜率通常根据左、右车轮滚动半径差随轮对横移量变化的函数(RRD函数)计算得到.介绍了几种根据RRD函数计算踏面等效斜率的原理和公式,包括UIC 519积分法、简谐线性法、以及概率法等.通过算例比较了等效斜率各种算法之间的差异,并与时域仿真的结果进行了...     

基于遗传算法的跨坐式单轨列车牵引曲线优化研究

以跨坐式单轨列车牵引计算理论为基础,结合跨坐式单轨列车运行要求,建立了以运行时间和能耗为目标的单轨列车运行优化模型,运用遗传算法对牵引曲线的关键点进行优化。以重庆市轻轨2号线为例,对该线13个站间牵引曲线进行优化,并将优化前后曲线进行了对比,结果显示运行时间和运行能耗得到一定程度改善,整个区段上运行能耗下降了16%,运行时间节约2%。     

基于多目标遗传算法的机车二系支承载荷调整优化方法

为提高电力机车二系支承栽荷调整优化算法的实用性,解决单一目标遗传算法调整计算产生二系支承点加垫数和加垫总量过多的问题,提出了一种基于多目标遗传算法的寻优方法.针对机车二系调箦问题的偏好结构特点,建立了多目标优化模型,并设计了基于多目标遗传算法的调簧目标函数,进一步引入了适应性权重方法来确定目标函数值,并确立了相应的适应...     

高速铁路跨线旅客列车开行 方案优化研究

针对高速铁路跨线旅客列车开行方案展开优化研究。从旅客和铁路部门2个角度出发,以旅客出行总支出最小和铁路部门运营成本最小作为目标函数,以客流守恒定律、区间通过能力、上座率和客流需求作为约束条件,建立高速铁路跨线列车开行方案的多目标规划模型,设计该模型的遗传算法,利用MATLAB实现算法编程求解。考虑分担率变化对开行方案的影响,结合算例分别得到传统广义成本效用函数与高铁发展趋势下跨线列车开行方案的较优解,同时验证了模型和算法的有效性。     

基于径向基函数神经网络的轨道交通车辆振动状态预测

通过遗传算法优化径向基函数神经网络的中心、宽度及权重等参数,构建车辆振动神经网络预测模型。通过42自由度车辆多体动力学模型,以某线路实测轨道不平顺数据作为输入,得到车辆振动加速度数据。通过训练与优化,构建的车辆振动预测模型能预测车体振动加速度变化趋势。