基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法

为了实现城市轨道交通的节能运行,提出基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法。首先构建列车均质棒动力学模型和节能优化目标函数,利用极大值原理推导出列车节能运行工况。然后重点分析列车运行时间和运行方式对能耗的影响。在对典型方案仿真分析的基础上,提出通过陡坡时的基于等效平均速度法的运行策略,以及目标速度改变时合理利用惰行的运行策略。最后通过目标速度追踪的方法得到速度曲线,实现城轨列车的节能运行。利用上海地铁3号线的数据对本文提出的算法进行验证,结果表明相较实际运行情况,本文提出的算法可以降低25.39%的运行能耗,同时求解得到的速度曲线更加平缓,更适合城市轨道交通的实际运行情况。     

南宁地铁1号线列车能耗统计分析

针对南宁地铁1号线列车在AW2工况下,上、下行各区间的运行牵引能耗和再生制动能量,结合运行线路区间长度、区间高度变化,分析影响列车能耗的主要因素,并为列车蓄能装置的容量设计提供参考。研究结果表明:在复杂线路环境下,列车在AW2工况单次再生制动产生的能量约为5～14 kW·h,受区间线路变化的影响较大。当考虑再生制动能量100%回收时,AW2工况下列车上、下行平均牵引能耗与区间长度的相关系数接近0.9,每km能耗约为6.6 kW·h。     

地铁列车基于惰行控制的节能优化运行研究

为降低地铁列车运行能耗,提出了基于惰行控制的节能优化方案。根据地铁列车运营特点和列车运行能耗特性,同时结合列车优化操纵方法,在不考虑列车运行过程中的工况转换时间前提下,提出了一种快速搜索适合惰行点的节能优化算法,并与其他2种惰行优化处理方式进行仿真对比。结果表明:基于惰行控制的节能优化方法能有效地降低列车能耗,算法处理速度快,同时满足高精度的定时运行要求。所提出的节能优化处理方式在节能效果上比逐个处理方式高10.8%,比同时处理方式高4.5%。     

基于粒子群优化算法的地铁列车节能运行研究

在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行时间、能耗及回馈能量。结果显示,区间运行时间增加5.5%,列车运行能耗相应降低18.73%。     

长大下坡道区间地铁列车节能操纵方法

针对地铁列车在长大下坡道区间长时间使用制动不利于节能的问题,在标准四阶段节能操纵方法的基础上,提出通过优化工况出现的序列及相互间的转换位置、充分利用坡道势能使列车加速进而减少牵引工况持续时间的改进操纵方法;以最大牵引力的牵引终止位置和初次巡航终止位置为决策变量,以列车运行牵引能耗最小为优化目标,建立改进操纵模型;采用加入邻域搜索策略的改进遗传算法和Brute Force算法求解模型,结合案例分析改进操纵模型及算法在不同线路条件和运行时分下的节能效果。结果表明:在限速为80km·h-1的长大下坡区间和给定运行图下(富余时分比例为区间最小运行时分的10%),采用改进操纵方法较标准四阶段操纵方法节能30%以上;改进操纵方法的节能效果与坡道条件、线路限速和运行时分富余量有关,节能效果随线路限速的降低和运行时分的减少而增加。     

基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法

列车节能运行优化可降低列车的运行能耗，从而降低轨道交通运营成本，但对于坡度、坡长、限速等条件多变的线路，既有节能优化方法难以给出合理的工况组合方案，因此提出基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法。首先，将列车运行区间离散为等距的微区间，建立节能运行优化模型；其次，通过考虑相邻2个迭代最优解之间差异的启发效应，对蚁群系统算法（ACS算法）进行改进，提出改进的蚁群系统算法（ACSd算法）；然后，采用ACSd算法在微区间中直接选择运行工况；最后，将节能和准时的要求同时纳入目标函数和算法的启发因子，并提出调节信息素浓度的时间补偿机制处理时间误差。以北京亦庄地铁线某个多坡段区间为例，将所提方法与既有能量分配法的优化结果进行对比，并对分别采用ACSd算法和ACS算法选择运行工况所获得的优化结果进行对比。结果表明：基于微区间工况选择的优化方法较能量分配方法降低能耗29.1%；采用ACSd算法进行列车节能运行优化较ACS算法降低能耗9.9%。     

面向节能的高速列车追踪控制方案研究

提出一种基于改进人工蜂群算法的高速列车节能优化方法.通过对高速列车进行受力分析,以牵引计算理论中的运动学方程为支撑,结合列车属性和线路条件建立以列车运行能耗最小的数学模型.决策变量为列车工况以及相对应的工况改变点.针对模型设计基于交叉操作的全局人工蜂群算法,并设计了简单遗传算法作为比较.在此基础上,以前车对后车的限速作为约束,在移动闭塞模式下建立了追踪列车模型.在单列车求解的基础上设计了一种求解追踪列车工况的迭代算法.最后以设计的算例对本文模型及算法进行验证,结果表明所设计模型和算法能够在满足列车安全、准时、到站的条件下实现列车节能优化.     

地铁列车追踪运行的节能控制与分析

为了研究地铁列车再生能量利用,分析给定运行图的节能潜力,以牵引变电所处总能耗最小为目标,依据再生制动等效电路和牵引计算模型,获得地铁列车两车追踪运行约束。在假设前行列车运行状态已知的条件下,采用二次规划算法,优化追踪列车操纵序列,提高再生制动能量的吸收利用,降低系统总能耗。仿真算例与仅考虑单车优化运行策略的方案对比结果表明:给出的算法能够在保证追踪列车正点、准确停站的前提下,节约3.8%的系统总能耗。通过该算法获得的节能效率与列车追踪间隔密切相关,同时调整追踪间隔和采用该优化算法可获得更好的节能效果。     

基于FAPSO的地铁列车节能运行优化研究

以地铁列车节能、准点运行为研究目标,在充分考虑实际运行线路条件下,构建满足约束条件下的多质点列车运行能耗模型,并在此基础上,将萤火虫算子引入到标准粒子群算法中,构建一种包含萤火虫算子的粒子群优化算法(FAPSO),进而提出基于FAPSO算法的双层结构一体化优化控制方法。上层结构优化通过使用FAPSO算法对获得的总冗余时间进行分配,进而得出各站间最佳运行时间,优化列车运行时刻表;下层结构优化在上层结构优化所得站间最佳运行时间下,对不同运行策略下列车运行能耗进行比较,进而优化整条线路的列车运行策略。最终,获得列车站间节能、准点运行的最优驾驶方案。以广州地铁站间线路为例,通过MATLAB进行实例仿真,仿真结果表明,经双层结构一体化优化后列车运行能耗降低10.8%,且满足列车准点运行的要求。     

地铁列车救援演练制动操作方式优化研究

地铁列车救援演练过程中,因司机的不恰当操作导致险情及事故时有发生.针对此问题,文章基于Simulink模块建立地铁列车纵向动力学模型,确定最不利工况,对列车救援工况下车钩力进行仿真分析,通过研究不同阶段紧急制动时全列车的车钩力分布规律,提出救援演练制动操作方式优化建议,为地铁列车司机救援演练制动操作方式的合理性提供依据...     

基于多目标粒子群优化的多功能车辆总线周期性扫描表的优化

介绍多功能车辆总线(MVB)周期性扫描表的设计原则和优化方法.引入IEC-61375协议中定义的MVB周期性扫描表(PPT)相关基本概念,从合理利用总线、实时数据传输及突发数据应对的角度认为MVB周期性扫描表设计应遵循“均衡总体、异化个体”的设计原则.依照该原则,构造了周期性扫描表优化问题的数学模型,提出3个优化指标:最长周期相、最短周期相及异化度.然后针对性地设计一个多目标粒子群优化(MPSO)方法,该优化方法引入优化权重及效用函数协调、相互对立的优化目标,并提出粒子编码、外部种群更新、粒子记忆及位置更新、粒子变异的方法,最后经过实例说明该优化方法得到预期的优化结果.     

基于CPSO的WSN路由优化

针对传统的无线传感器网络存在网络生存时间短、能量损耗大、整个网络能量不均衡的问题,提出使用CPSO(混沌粒子群算法)对路由进行优化。介绍了对WSN(无线传感器网络)路由进行优化的过程。测试结果表明,经过优化的无线传感器网络具有网络生存时间长、能量损耗小、整个网络能量均衡的优点。     

铁路突发事件应急物资优化调配

为求解满足应急开始时间最早及经济性最优的铁路应急物资优化调配问题,通过分析铁路应急物资调配的特点,运用多目标规划方法建立铁路应急物资调配模型,设计了求解步骤及算法,并进行了算例验证.研究结果表明:该模型能够实现应急开始时间最早、出救点最少及应急运输费用最少等目标,进而实现铁路应急物资的高效利用与合理调度.     

机车齿轮箱箱体结构的优化设计

通过对机车驱动装置中齿轮润滑油在齿轮箱箱体内的运行状态的分析,采用改进齿轮箱箱体结构来改变润滑油的运行状态,从而降低了齿轮箱漏油的可能性。     

基于车次径路约束下的客运径路生成算法优化

针对目前客票径路计算中径路信息与实际旅客出行径路之间存在的差异性,从分析径路生成的计算模型出发,结合铁路通票业务背景,提出一种车次约束机制下的径路生成计算方法。算法以选择性集中存储为径路存取方式,实现径路公共信息的全路共享与车站特殊径路的分布式存取,有效压缩径路信息存储空间,提高径路选择效率;以车站-车次邻接表为基本数据结构,将铁路路网图改进为列车约束下的列车可达图,保证车站生成个性化径路的合理性和有效性;算法摒弃原有径路计算只计算本站至全路各个结算站间最短K路径的方法,分车站特殊径路计算和公共径路计算两步实现径路的计算,从根本上保证径路计算的有效性,解决通票径路与列车走行径路不符问题,实现了对现有径路生成算法的优化。     

车体结构多目标拓扑优化设计探讨

车体概念设计阶段,为了得到合理的承载结构,运用组合应变能指标函数将静态多工况刚度问题和动态工况振动频率问题统一,采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题,从而避免因单目标拓扑优化而不能满足车体结构性能要求的缺点;通过对车体结构实现多目标拓扑优化,得到较为清晰的承载结构,为车体承载结构设计提供思路。     

铁路支线运输组织优化

铁路支线承担着路网中较大的货物到发量,但其运输组织、设备保障、安全管理及生产经营与干线相比有较大的差距。贵阳南站对融入贵阳铁路"大枢纽"管理范畴的湖林支线进行运输组织优化,压缩成本、减少人员,实现区域集中管理、经营和调度集中,在提高管理水平的同时,运输效率和效益分别得到提高。     

基于序优化方法的列车运行调整算法研究

用计算机自动编制列车运行调整方案是铁路行车调度指挥系统中的一个核心和难点问题,其目的是保证列车能够安全、快速、正点运行。以列车旅行时间最少作为优化的目标函数,在建立复杂路网列车运行调整模型的基础上,对其先进行快速初步的评估计算、再引入序优化理论和方法进行求解是解决列车运行调整问题的一个途径。详细论述了序优化方法求解算法的实现步骤,并用大秦重载铁路的一个实际算例证明,序优化理论能够确保以足够高的概率求取到足够好的解。尤其对于计算量大的复杂优化问题,序优化能够明显提高计算效率,比一般的启发式算法至少可节约一个数量级的计算量,较好地满足实际需要。     

基于遗传算法的铁路纵断面优化研究

针对铁路纵断面优化问题,基于遗传算法建立铁路纵断面优化模型。研究结论:在初始铁路纵断面方案基础上,基于遗传算法进行纵断面自动优化,可以提高优化速度和优化结果;以变坡点里程及设计高程为优化设计变量,依据对纵断面设计内涵的分析,构建了遗传算法的多目标适应度函数;在种群多样性评价的基础上,确定选择、交叉和变异算子操作概率的自适应调整方法;在纵断面优化理论的研究基础上,利用VC.NET和ObjectARX2006编制了基于遗传算法的纵断面优化程序。     

基于综合物流的铁路货运能力优化研究

铁路货运能力优化研究对于铁路运输能力提升具有积极的意义.在对经典列车开行能力优化分析的基础上,综合考虑整体物流系统,以网络内列车运行总成本与货物在货运站的库存惩罚的差值最大为目标,考虑发车数量、流量守恒等约束,建立基于综合物流系统的铁路货运能力优化单目标线形规划模型,并根据模型特征,设计基于整数编码的遗传算法进行求解.