An approach to geometric optimisation of railway catenaries

The quality of current collection becomes a limiting factor when the aim is to increase the speed of the present railway systems. In this work an attempt is made to improve current collection quality optimising catenary geometry by means of a genetic algorithm (GA). As contact wire height and dropper spacing are thought to be highly influential parameters, they are chosen as the optimisation variables. The results obtained show that a GA can be used to optimise catenary geometry to improve current collection quality measured in terms of the standard deviation of the contact force. Furthermore, it is highlighted that apart from the usual pre-sag, other geometric parameters should also be taken into account when designing railway catenaries.     

基于遗传算法系统效率优化的PHEV电量保持模式控制策略

为了提高插电式混合动力汽车（PHEV）在电量保持下的燃油经济性,并解决插电式混合动力汽车在运行过程中动力元件效率对系统能量利用率影响的问题,制定了系统效率最优的控制策略。以PHEV关键动力部件的测试数据为基础,建立发动机、驱动电机、无级变速器（CVT）以及动力电池等关键部件的效率数值模型,并考虑了温度及荷电状态（SOC）对动力电池充放电功率的影响。设计以混合动力系统效率最优为适应度评价函数,将CVT速比、发动机转矩作为优化变量,以车速、加速度和SOC为状态变量,在动力性指标的约束下,运用遗传算法进行迭代寻优,PHEV的系统效率在第20代左右收敛于全局最优值。同时发动机转矩和CVT速比通过多代遗传进化,较快收敛于最佳值。将相关优化结果与车速、加速度拟合成相应的三维控制数表,综合数值建模和试验测试数据建模的方法,基于MATLAB/Simulink搭建插电式混合动力汽车整车控制策略仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行仿真验证。结果表明：插电式混合动力汽车在电量保持模式下,利用遗传算法优化的系统效率最优控制策略相比优化前,动力电池SOC运行更为平稳,CVT效率有所提升,驱动电机及发动机转矩分配更为合理;百公里燃油消耗量从优化前的5.2 L降至4.5 L,燃油经济性提升了13.5%。     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

张弦梁结构的优化设计方法研究

利用神经网络的强大映射功能,采用拟满应力法分析杆件截面变量的离散性,同时与遗传算法相结合而构成的一种新型组合优化方法．经平面张弦粱结构算例优化分析表明,计算速度快捷、有效可靠且能够满足工程精度要求。     

基于遗传算法的混凝土热学参数反分析与反馈研究

混凝土热学参数主要是通过室内试验得到的,不能真实地反应施工现场的混凝土热学性能.针对这一问题,结合工程现场实测的混凝土温度,利用遗传算法对混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土真实热学性能的参数.结合混凝土温度场应力场的基本原理和水管冷却的精确算法,利用这些参数,通过三维有限元仿真计算程序对施工现场混凝土温度场进行反馈计算.确定温控防裂措施,指导后续施工.结果表明t该方法可成为替代用室内试验和经验公式选取热学参数的有效途径.     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

基于运输效益的城市公交发车频率

公交车发车频率的确定是公交运营调度的主要内容。受车站附近其他公交车的影响,乘客在各站点的可接受公交车容量和等车时间是不相等的;平均可接受公交车容量是乘客心理容量的平均值,如果车内乘客数量超过该容量,则采用容量向量来解释乘客上车过程。文中以运营利润最大化为目标函数,在车辆资源有限的情况下建立分析模型,应用遗传算法求解最大利润下的最优发车频率,并运用实例验证了所提出的方法。     

全局路径规划中基于改进可视图法的环境建模

主要针对静态已知环境下的全局路径规划作了研究,在切线图和Voronoi图的基础上,考虑安全性与路径最优化,论文采用一种改进的可视图法建立环境模型和确定AGV向目标点运动的有效路径．与传统的可视图法把障碍物的顶点作为图的节点、把障碍物的边作为弧相比,这种改进的方法把障碍物顶点连线的中点作为节点,把这些节点间的某些边线作为弧．最后使用遗传算法进行全局路径规划,并对规划出的各节点采用十进制任意编号,把路径编码成定长的十进制染色体串,通过MATLAB仿真,结果证明了该方法的可行性．     

公交通行能力约束的智能调度优化模型

公交通行能力是解决城市交通拥堵问题、促进城市公共交通系统高效运行的要素之一。介绍了公交通行能力的计算要素,并针对目前我国城市由于盲目调度造成的公交系统运营效率、服务水平下降的问题,提出将公交通行能力作为约束条件对公交调度进行优化。鉴于公交企业制订调度方案时需兼顾公交服务水平和企业效益,将智能调度的目标确定为候车时间满意度、候车空间满意度、车内舒适满意度和企业满意度加权平均值最大,并给出了相应的计算方法。最后讨论了利用遗传算法对模型进行求解的过程。     

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直达列车多点装卸取送顺序直接关系到铁路货车运用效率;文章考虑车辆行驶时间及装卸时间的不确定性,假设它们为服从正态分布的随机变量,经过分析,在给定置信水平下,提出了调车机车作业中断时间的计算方法,并结合算法设计建立了极小化调车机车作业中断时间的最佳取送模型;利用遗传算法的原理及方法对取送顺序方案进行了研究,构造了解决该问题的单亲遗传算法;通过从遗传算法对算例的计算过程和结果可见,该算法求解直达列车多点装卸取送问题取得了较好的效果。