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基于遗传算法的列车节能操纵曲线寻优

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:10:55
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基于遗传算法的列车节能操纵曲线寻优【摘要】:能源是社会经济发展的基础,在能源日益紧缺的今天,铁路部门作为国民经济中能耗最大的单位之一,其节能问题的研究具有重要意义。在既定的运行图、

【摘要】: 能源是社会经济发展的基础,在能源日益紧缺的今天,铁路部门作为国民经济中能耗最大的单位之一,其节能问题的研究具有重要意义。在既定的运行图、编组等条件下,同一列列车在规定时间内,完成规定运输距离,也存在着不同的操纵方法,不同的操纵方法会直接导致能量消耗不同,找到能耗最小的列车操纵方案就成为重要的研究课题。 本文在牵引计算及列车运行动力学方程的基础上,结合列车在运行过程中的要求,建立以能耗、时分误差、限速等为目标的列车节能控制模型,利用实数遗传算法,通过软件编程来实现对列车节能方案的研究,主要研究内容如下: 论文首先介绍了列车节能控制的研究背景,通过对国内外研究发展现状的论述,说明遗传算法能够在全局范围内搜索并得到最优解。 第二:讨论列车运行的安全和节能问题,其中包括列车的平稳起动、途中运行和停车制动三个方面。在保证列车安全、准点运行的条件下进行列车的节能操纵曲线寻优。 第三:介绍了遗传算法的相关理论,遗传算法的基本理论中主要介绍其编码机制、选择算子、交叉算子、变异算子、适应度函数及相关约束条件的处理等;同时证明了采用最优个体保存策略可以解决算法的收敛性问题。此外,还分析了遗传算法的优点和不足,指出遗传算法的特点能够保证它完成列车优化操作曲线的寻优工作。 第四:以牵引计算的知识为基础,给出列车节能控制的策略,建立求取列车节能曲线的模型,并对寻优参数的设置给出说明;接下来分别介绍程序的五个主要模块:初始数据输入模块、停车制动模块、牵引计算模块、适应度计算模块、遗传迭代模块等。 本文的创新点在于:采用了改进的实数遗传算法,以保证整个寻优过程的收敛,程序支持任意长度线路的操纵曲线寻优;考虑了较为全面的约束条件,引入数学中的惩罚函数法,按照约束在寻优过程中的不同作用,给予相应的惩罚系数,来体现它们在目标函数中的权重;与应用遗传算法求取列车操纵曲线的其它程序相比,本文在操纵序列的选择中引入了动力制动工况,较为全面的反映了司机的操纵情况;特别的是以往的寻优计算,只能在简单的坡道上进行,而本文所采用的坡道是复杂坡道。 最后进行节能优化模式曲线的相关计算,分析了运行时间、操纵序列、迭代初值、交叉概率、变异概率等因素对列车节能操纵曲线寻优的影响,给出验证实例。 【关键词】:列车优化操纵 实数遗传算法 VisualBasic编程 节能控制模型
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:U268
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-14
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 利用遗传算法研究列车节能问题的必要性11-12
  • 1.3 本文的研究内容12-14
  • 第2章 列车运行的安全和节能问题14-18
  • 2.1 列车的平稳起动14
  • 2.2 列车的途中运行14-16
  • 2.3 列车的停车制动16-18
  • 第3章 遗传算法的基本理论18-28
  • 3.1 遗传算法的理论基础18-22
  • 3.1.1 模式定理18
  • 3.1.2 积木块假设18-19
  • 3.1.3 收敛性理论19-22
  • 3.2 遗传算法的基本理论22-26
  • 3.2.1 编码22-23
  • 3.2.2 选择23-24
  • 3.2.3 交叉24-25
  • 3.2.4 变异25
  • 3.2.5 适应度函数25-26
  • 3.2.7 约束条件的处理26
  • 3.3 遗传算法的优势及不足26-27
  • 3.4 本章小结27-28
  • 第4章 列车优化操纵的程序设计28-63
  • 4.1 列车节能优化操纵模型的建立28-35
  • 4.1.1 列车节能操纵寻优策略的确定28-30
  • 4.1.2 能耗模型的建立30-34
  • 4.1.3 寻优参数的确定34-35
  • 4.2 初始数据的输入模块35-46
  • 4.2.1 迭代初值产生的范围和标准35-37
  • 4.2.2 初值产生的程序流程图37-38
  • 4.2.3 初值产生的界面设计38-40
  • 4.2.4 线路化简流程图40-43
  • 4.2.5 线路化简界面设计43-46
  • 4.3 牵引计算模块46-51
  • 4.3.1 列车运行动力学方程47
  • 4.3.2 曲线拟合47-50
  • 4.3.3 拟合数据显示界面设计50-51
  • 4.4 停车制动模块51-53
  • 4.4.1 停车制动的计算流程51-52
  • 4.4.2 停车制动模块的设计52-53
  • 4.5 适应度计算模块53-55
  • 4.6 遗传操作模块55-61
  • 4.6.1 最佳个体保存策略55-56
  • 4.6.2 选择操作的程序流程56-57
  • 4.6.3 交叉操作的算法57-58
  • 4.6.4 变异操作的算法58-59
  • 4.6.5 模块的界面设计59-61
  • 4.7 本章小结61-63
  • 第5章 列车节能优化模式曲线的计算63-81
  • 5.1 运行时间对操纵序列的影响63-64
  • 5.2 产生初值的计算64-66
  • 5.3 停车制动计算66-67
  • 5.4 交叉概率对寻优过程的影响67-70
  • 5.5 变异概率对寻优过程的影响70-72
  • 5.6 操作序列对能耗的影响72-75
  • 5.7 验证算例一75-77
  • 5.8 验证算例二77-79
  • 5.9 验证算例三79-81
  • 结论81-83
  • 致谢83-84
  • 参考文献84-87
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目87


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