不同工况下城轨列车ATO多目标优化模型及算法研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1.绪论 | 第9-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
1.2.3 ATO多目标优化算法 | 第12-13页 |
1.2.4 当前存在的问题 | 第13-14页 |
1.3 论文技术路线及主要研究内容 | 第14-16页 |
1.3.1 论文主要研究内容 | 第14页 |
1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
1.3.3 论文框架 | 第15-16页 |
2.ATO系统介绍及运行环境分析 | 第16-28页 |
2.1 城轨列车ATO系统分析 | 第16-21页 |
2.1.1 ATO系统的基本概念 | 第16-17页 |
2.1.2 ATO系统的主要功能 | 第17-20页 |
2.1.3 ATO的控制原理 | 第20-21页 |
2.2 城轨列车的动力学分析 | 第21-27页 |
2.2.1 城轨列车的牵引力分析 | 第22-23页 |
2.2.2 城轨列车的阻力分析 | 第23-26页 |
2.2.3 城轨列车的制动力分析 | 第26页 |
2.2.4 不同工况下列车受力分析 | 第26-27页 |
2.3 本章小结 | 第27-28页 |
3.优化策略及优化模型 | 第28-35页 |
3.1 ATO多目标优化问题 | 第28-29页 |
3.2 基于ATO工况的分段优化策略 | 第29页 |
3.3 牵引工况多目标优化建模 | 第29-31页 |
3.4 制动工况多目标优化建模 | 第31-32页 |
3.5 巡航和惰行部分多目标优化建模 | 第32-34页 |
3.6 本章小结 | 第34-35页 |
4.ATO多目标优化模型的算法设计 | 第35-43页 |
4.1 多目标优化问题算法 | 第35-38页 |
4.1.1 遗传算法 | 第35-37页 |
4.1.2 多目标遗传算法 | 第37-38页 |
4.2 求解ATO模型的多目标遗传算法设计 | 第38-42页 |
4.2.1 算法步骤 | 第38-42页 |
4.2.2 ATO模型多目标遗传算法框架 | 第42页 |
4.3 本章总结 | 第42-43页 |
5.ATO多目标优化策略的仿真及评估 | 第43-53页 |
5.1 仿真实例 | 第43-46页 |
5.1.1 实例背景 | 第43-45页 |
5.1.2 相关参数 | 第45-46页 |
5.2 ATO优化策略仿真结果 | 第46-51页 |
5.2.1 牵引部分仿真结果 | 第46-48页 |
5.2.2 制动部分仿真结果 | 第48-49页 |
5.2.3 巡航和惰行部分仿真结果 | 第49-50页 |
5.2.4 最终速度曲线 | 第50-51页 |
5.3 结果分析 | 第51-52页 |
5.4 本章小结 | 第52-53页 |
6.结论与展望 | 第53-55页 |
6.1 结论 | 第53页 |
6.2 展望 | 第53-55页 |
致谢 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-58页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |