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基于遗传算法的重载列车驾驶策略的研究

发布时间:2017-07-27 15:30

  本文关键词:基于遗传算法的重载列车驾驶策略的研究


  更多相关文章: 重载列车 遗传算法 驾驶策略 空气制动 仿真


【摘要】:随着世界铁路运输技术的快速发展和进步,重载列车的牵引重量、编组长度不断增加,其成本低、运能大的优势不断凸显。但由于重载列车在运行过程中受到列车牵引重量、编组长度、线路限速及连续长大下坡道等条件的限制,使重载列车必需采用空气制动的方式调速。由于空气制动过程中,空气制动波传递时间增多且列车管充排风呈现非线性,使得司机在驾驶过程中,在确保重载列车安全运行方面具有很大的难度。本文从保证重载列车满足限速要求的角度出发,研究长大下坡道上重载列车驾驶策略,并进一步生成列车驾驶曲线,为重载列车司机驾驶提供安全保障。本文针对电力牵引重载列车驾驶的实际需求,采用理论分析结合软件仿真的方法,对重载列车驾驶曲线的生成进行研究。首先,通过分析重载列车安全驾驶操纵策略,针对重载列车驾驶运行过程中需要考虑的多个参数分别建立模型,并对模型定量化,建立重载列车运行的数学模型。然后,结合遗传算法和重载列车数学模型以及空气制动特性设计了以列车运行工况为染色体的驾驶策略的研究算法。最后设计了遗传算法操作算子和适应度函数,通过遗传算法的选择、交叉和变异操作找到保证重载列车满足限速要求的最优工况序列,进一步优化得到重载列车驾驶过程中的空气循环制动及缓解时机。本文结合朔黄线重载方向宁武西站—龙宫站25.95公里长实际线路数据,仿真重载列车在连续长大下坡道运行场景。采用本文提出的遗传算法,通过MATLAB软件得到了重载列车驾驶曲线和空气循环制动的制动、缓解时机。通过对比实际操纵曲线,可以看出根据本文所提出的算法得到的驾驶曲线能够保证重载列车安全运行,并在此基础上,进一步利用遗传算法潜在的并行性以及快速随机的搜索能力优化了重载列车的工况序列,说明了本文所提出的方法是可行的。
【关键词】:重载列车 遗传算法 驾驶策略 空气制动 仿真
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U268;TP18
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 绪论11-19
  • 1.1 研究背景与意义11-13
  • 1.2 国内外研究现状13-16
  • 1.2.1 重载列车动力学研究发展及其现状13-14
  • 1.2.2 重载列车驾驶策略及优化操纵研究发展及现状14-16
  • 1.2.3 列车控制算法研究现状16
  • 1.3 论文结构和主要研究内容16-19
  • 2 重载列车驾驶控制算法19-35
  • 2.1 重载列车运行特性19-24
  • 2.1.1 重载列车特性分析19-20
  • 2.1.2 重载列车运行工况20-23
  • 2.1.3 重载列车驾驶操纵基本原则23
  • 2.1.4 重载列车安全平稳操纵策略23-24
  • 2.2 列车运行控制算法综述24-27
  • 2.3 遗传算法原理27-34
  • 2.3.1 遗传算法的产生与发展28
  • 2.3.2 遗传算法的基本原理28-30
  • 2.3.3 遗传算法实现步骤30-34
  • 2.4 本章小结34-35
  • 3 重载列车驾驶策略模型建立35-55
  • 3.1 重载列车动力学分析35-43
  • 3.1.1 机车牵引力35-37
  • 3.1.2 列车运行阻力37-40
  • 3.1.3 列车制动力40-43
  • 3.2 重载列车纵向动力学模型研究43-47
  • 3.2.1 单质点列车动力学模型43-45
  • 3.2.2 多质点列车动力学模型45-47
  • 3.3 重载列车运行计算47-53
  • 3.3.1 线路及列车参数描述47-50
  • 3.3.2 重载列车运行计算50-53
  • 3.4 本章小结53-55
  • 4 基于遗传算法的重载列车驾驶策略算法设计55-67
  • 4.1 重载列车驾驶策略算法设计思路55-56
  • 4.2 重载列车驾驶策略算法详细设计56-61
  • 4.2.1 染色体设计与计算56-58
  • 4.2.2 适应度函数58-59
  • 4.2.3 重载线路参数处理59-60
  • 4.2.4 遗传算法实现60-61
  • 4.3 重载列车驾驶策略仿真软件设计61-66
  • 4.4 本章小结66-67
  • 5 仿真案例分析67-79
  • 5.1 重载列车运行案例设计67-75
  • 5.1.1 仿真案例场景67-70
  • 5.1.2 仿真案例实现70-75
  • 5.2 重载列车运行案例优化75-78
  • 5.3 本章小结78-79
  • 6 结论与展望79-81
  • 6.1 主要工作与结论79-80
  • 6.2 研究展望80-81
  • 参考文献81-85
  • 图索引85-87
  • 表索引87-89
  • 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果89-93
  • 学位论文数据集93

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本文编号:582123

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