基于优化粒子群算法的列车节能策略研究
基于优化粒子群算法的列车节能策略研究【摘要】:随着城市轨道交通中能耗问题日益严重,降低轨道交通运行能耗已成为城市可持续发展的追求目标。如今,基于通信的列车控制(CBTC)系统已成为
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U268.6;U284.48
【目录】:
- 致谢5-6
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-11
- 1. 引言11-20
- 1.1 研究背景与现状11-17
- 1.1.1 CBTC列车运行控制系统12-14
- 1.1.2 轨道交通现有节能方法14-15
- 1.1.3 列车运行节能研究15-17
- 1.2 选题目的和意义17-18
- 1.3 论文研究内容和篇章结构18-20
- 2. 列车节能优化算法20-31
- 2.1 节能优化算法综述20-23
- 2.1.1 极大值原理20-21
- 2.1.2 动态规划21
- 2.1.3 启发式算法21-22
- 2.1.4 优化算法小结22-23
- 2.2 粒子群算法23-27
- 2.2.1 基本原理与特点24-25
- 2.2.2 算法基本步骤25-27
- 2.3 粒子群算法优化27-30
- 2.3.1 粒子群早熟行为27-28
- 2.3.2 粒子群的参数优化28-30
- 2.4 本章小结30-31
- 3. 列车节能优化建模31-43
- 3.1 列车动力学模型31-35
- 3.2 列车运动学模型35
- 3.3 粒子群算法及其优化模型35-39
- 3.3.1 列车节能运行优化模型35-37
- 3.3.2 列车运行时间优化模型37-39
- 3.4 能耗评估模型39-41
- 3.5 本章小结41-43
- 4. 基于优化粒子群的列车节能优化43-54
- 4.1 整体仿真准备流程43-44
- 4.2 优化准备阶段设计44-48
- 4.3 列车的节能运行优化48-50
- 4.4 列车的运行时间优化50-52
- 4.5 线路运行仿真52-53
- 4.6 本章小结53-54
- 5. 列车节能优化仿真与结果54-64
- 5.1 仿真案例154-58
- 5.2 仿真案例258-62
- 5.3 本章小结62-64
- 6. 总结与展望64-66
- 6.1 总结64
- 6.2 展望64-66
- 参考文献66-70
- 图索引70-71
- 表索引71-72
- 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果72-74
- 学位论文数据集7
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