城市轨道交通线路中列车节能优化研究

针对当前列车节能优化仅考虑个别区间或者各列车之间的协调关系,导致优化结果可应用性和指导性较差的现状,以城市轨道交通整体线路节能优化为研究对象,建立区间列车节能优化模型,运用遗传退火算法进行模型求解,通过设定时间步长实现区间运行列车从省时模式向节能模式的转变。将单条线路列车节能优化问题转化为带时间价值约束的背包问题,并采用改进的贪婪算法分配线路预留时间进行列车节能优化。以不考虑坡度变化的简单线路为例对列车节能优化方法进行实验验证,结果表明,在考虑旅客时间价值的情况下,列车运行能耗相对于省时模式节省了41.54%,具有较好的节能效果。     

轨道交通牵引供电仿真模型与算法的研究

该文提出了一种适用于城市轨道交通供电系统仿真的RS模型与算法。该模型针对各种不同的地铁和轻轨供电方式,归纳出一种统一的方法,有利于计算机实现。该模型与算法假设条件合理,适应性好,计算精度满足工程要求。这种方法不仅能为城市轨道交通的新建和扩建方案论证、系统设计提供分析数据,而且还可以对牵引变电所的技术参数进行校核。该仿真软件的计算结果已经成功地应用于城市地铁和轻轨牵引供电系统设计、校验和优化工作。     

基于MGASA的城市轨道交通列车节能优化控制研究

针对当前列车节能优化控制研究中对匀速状态考虑不足的情况,对包括匀速状态的列车运行状态组合及其能耗算法进行了研究.通过对列车运行过程作动力学分析,在深入研究列车能耗计算的基础上,基于MAT-LAB数值计算优势,设计了列车能耗计算的仿真程序.以确保列车运行准时为原则,提出考虑匀速状态的列车控制策略,以区间限速以及列车工况转换为约束进行建模,并采用改进的遗传退火算法(MGASA)对模型求解.从优化结果可知,与以往优化策略相比,在列车运行时分压缩5.66％的情形下,列车能耗仅增加了1.89％.结果分析表明,其优化效果较好,包括匀速状态的列车运行状态组合具有较强的实用价值,可为司机驾驶以及ATO系统设计提供理论指导.     

城市轨道交通列车追踪及折返运行研究

折返间隔是城市轨道交通线路运营能力的重要限制因素,建立精确的仿真模型是研究列车折返间隔的前提.建立了基于移动闭塞的城市轨道交通列车追踪及站前折返模型,利用Matlab编制程序,对城市轨道交通线路列车追踪及折返运行进行仿真.仿真得到的时间-距离图、距离-速度图、时间-速度图及列车实时数据验证了模型的适用性及仿真精度,可以...     

移动环境下OFDM系统定时同步算法

针对移动环境TOFDM系统的定时同步问题,提出了一种解决算法。该算法基于0FDM系统的Preamble实现,包括定时捕获与定时跟踪两部分。同时,在考虑符号定时误差和样值定时误差的条件下,建立了OFDM系统的数学模型,分析了两种定时误差对系统接收性能的影响。最后阐述了定时同步算法的实施流程,给出了一种同步捕获位置和跟踪位置的判决方法,分析了门限值的设定对算法锁定精度的影响。仿真结果表明,所提出的定时同步算法具有同步精度高和易于实现的特点。     

计算机控制系统高精度定时研究

文章介绍了计算机控制系统中WINDOWS环境下，实现高精度定时控制的方法，并对其特点和使用条件作了比较。     

计算机控制系统高精度定时研究

本文介绍了计算机控制系统中Windows环境下实现高精度定时控制的方法，并对其特点和使用条件作了比较。     

Windows环境下计时定时技术研究

详细介绍了Windows开发环境下各种计时定时技术,对不同定时器的定时精度及特点方法进行了分析比较。     

城市轨道交通列车自动监控系统可视化仿真方法

该文采用面向Agent建模方法对城市轨道交通自动监控(ATS)系统仿真提出了研究思路和实现方法。详细阐述了面向Agent的仿真系统建模方法和仿真策略,简单介绍了系统功能和特点,并给出可视化仿真结果。该文所提出的智能仿真方法,对其它交通运输领域的仿真具有应用价值。     

城轨列车运行自动监控系统的多Agent模型

城市轨道交通列车自动监控系统ATS(Automatic Train Supervision)国产化具有重要经济效益和社会效益.基于多Agent的模型对ATS系统分析、设计、仿真、优化提供支持.在分析城轨ATS原理的基础上,建立了城轨ATS系统的多Agent模型.给出了ATS多Agent模型的组成结构,模型中最重要的车辆Agent和中央Agent内部结构,分析了模型中各Agent的功能划分,讨论了模型中Agent的通信问题.     

任意平面域上内部特征约束的变密度三角化方法

基于Delaunay三角化方法和前沿生成方法，给出了具有任意内部特征的平面域变密度三角形网格生成方法，针对不同的内部特征，可任意设定其网格尺寸，通过加权平均，有效地控制网格的尺寸变化，最终实现了网格的疏密光滑过渡。     

具有约束多目标优化的进化算法

针对带有约束多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中,采用约束的Pareto支配和聚集距离定义适应值,根据适应值挑选出有代表性的个体。在变异过程中,沿着权重梯度方向搜索来寻找可行的Pareto最优解。最后,采用两个数值算例测草算法的性能,结果表明该算法能获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解并且具有较好的分散性。     

城市轨道交通数字化管理技术方案研究

目前国内城市轨道交通的数字化管理水平相比发达国家仍存在一定的差距。如何进一步提高国内城市轨道交通建设和运营的管理效率已成为国内城市轨道交通行业的追求目标。数字化管理是实现这一目标的有效途径。探讨和规划城市轨道交通信息化建设的总体软件构架,提出实现集城市轨道交通线路生产信息系统、通信网络和企业管理信息资源应用于一体的技术解决方案。该方案具有多线一中心、多网合一和多系统集成的应用特点,使城市轨道交通数字化管理覆盖指挥、调度、运营、服务和管理等诸多应用功能,是现代城市轨道交通数字化建设的重要发展趋势。     

一种混合智能算法用于求解含保序约束的JSP

针对车间调度中计算复杂度问题,提出将神经网络嵌入遗传算法中,在初始化序列时考虑到工件中工序的加工顺序,采用基于保序的方法来对染色体进行交叉和变异。实验仿真表明,该算法能够获得比较理想的加工序列,在指定的代数内能够收敛于优值。     

城市轨道交通WiFi网络建设探究

针对城市轨道交通环境内乘客日益增长的无线宽带上网及信息获取等需求,提出在轨道交通环境建设WiFi系统的主要技术方案,主要包括轨道交通站厅、站台以及列车车厢内的WiFi覆盖方式。并对轨道交通隧道环境下建设WiFi系统方案进行重点分析,结合各种情况提出建议措施。最后对轨道交通环境下的WiFi系统应用进行介绍。     

高铁闸机智能监控系统中的行人检测算法研究

针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求,提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG特征,进行Gentle AdaBoost分类训练,得到高检测率的强分类器;然后对待测图像进行垂直边缘预处理,根据行人图像与非行人图像的边缘对称性特征,排除大量非行人窗口;最后对剩余窗口提取HOG特征,依据训练出的AdaBoost分类器检测HOG特征向量,判断窗口是否含有行人。实验结果表明:改进的行人检测算法比原算法计算量少,能够在保证原有准确率的基础上,对图像进行更快的检测,满足高铁闸机行人检测系统的实时性要求。     

基于多种群蚁群算法的交叉路口信号配时优化

针对交叉路口信号控制面临的多目标优化问题,建立以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标的交叉路口信号配时模型,提出一种基于多种群的改进蚁群算法,对信号配时方案进行优化。改进的算法以交叉路口的平峰状态和高峰状态进行仿真。实验结果表明利用该算法对模型求解的结果优于传统方法,能降低交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。且该算法稳定性好,求解速度快。     

求带多个限制条件的单源多权最短路径算法

带限制条件的多权最短路径问题具有广泛的应用。本文给出一个通过按字典序生成从源顶点到目标顶点的非支配路径的方法,求出满足限制条件的最短路径的算法,并且分析了算法的时间复杂度。     

混合遗传算法求解含机器可利用约束的HFSP

针对含机器阻塞和可利用约束的混合流水车间调度优化问题,考虑工件运输时间,以最小化总加权完工时间为优化目标,建立混合整数规划模型,提出一种基于启发式规则的自适应混合遗传算法求解该模型.在传统遗传算法的基础结构上,引入五种启发式规则生成部分初始种群,从而改善部分初始解的质量;设计分段自适应交叉概率和变异概率计算公式,以加快...