基于遗传算法的列车节能操纵曲线寻优
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、
【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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