| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 列车节能驾驶中存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构 | 第15-18页 |
| 第2章 列车节能运行理论和技术 | 第18-27页 |
| 2.0 列车自动运行系统(ATO) | 第18-20页 |
| 2.1 列车节能运行工况介绍 | 第20-21页 |
| 2.2 限速处理策略 | 第21-23页 |
| 2.3 列车运行典型控制策略 | 第23-26页 |
| 2.3.1 运行时间最小策略 | 第24-25页 |
| 2.3.2 最节能策略 | 第25页 |
| 2.3.3 混合优化控制策略 | 第25-26页 |
| 2.4 本章总结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于Simulink的列车运行仿真模型 | 第27-39页 |
| 3.1 列车运行模型原理 | 第27-31页 |
| 3.1.1 Simulink介绍 | 第27-28页 |
| 3.1.2 列车运动学模型 | 第28-31页 |
| 3.2 基于Simulink的列车运行仿真模型结构 | 第31-32页 |
| 3.3 列车运行Simulink模型实现 | 第32-38页 |
| 3.3.1 输入模块 | 第33-35页 |
| 3.3.2 列车牵引控制模块 | 第35-36页 |
| 3.3.3 列车受力计算模块 | 第36-37页 |
| 3.3.4 输出模块 | 第37页 |
| 3.3.5 仿真终止模块 | 第37-38页 |
| 3.4 本章总结 | 第38-39页 |
| 第4章 列车节能运行优化算法研究 | 第39-59页 |
| 4.1 列车节能运行曲线求解模型 | 第39-45页 |
| 4.1.1 节能运行曲线求解模型描述 | 第39-40页 |
| 4.1.2 列车节能运行曲线优化算法求解模型构建 | 第40-43页 |
| 4.1.3 列车最小时间策略模型求解 | 第43-45页 |
| 4.2 列车节能优化数值算法研究 | 第45-50页 |
| 4.2.1 基于斐波那契法的列车节能曲线计算 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于模式搜索法的列车节能曲线计算 | 第47-50页 |
| 4.3 列车节能优化自适应遗传算法研究 | 第50-56页 |
| 4.3.1 遗传算法介绍与原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 遗传算法步骤 | 第51-53页 |
| 4.3.3 遗传算法流程 | 第53-54页 |
| 4.3.4 自适应遗传算法 | 第54-56页 |
| 4.3.5 自适应遗传算法结果分析 | 第56页 |
| 4.4 模式搜索法与自适应遗传算法的组合优化算法提出 | 第56-58页 |
| 4.5 本章总结 | 第58-59页 |
| 第5章 列车节能优化算法仿真验证平台 | 第59-71页 |
| 5.1 列车运行优化算法仿真平台 | 第59-61页 |
| 5.2 算例一单惰行工况点的列车优化算法验证 | 第61-64页 |
| 5.2.1 算例一最小时间策略求解 | 第62页 |
| 5.2.2 算例一各算法仿真结果 | 第62-64页 |
| 5.2.3 算例一考虑巡航工况仿真结果 | 第64页 |
| 5.3 算例二多惰行工况点的列车优化算法验证 | 第64-69页 |
| 5.3.1 算例二最小时间策略求解 | 第65页 |
| 5.3.2 算例二模式搜索算法求解 | 第65-66页 |
| 5.3.3 算例二自适应遗传算法求解 | 第66-68页 |
| 5.3.4 算例二组合算法求解 | 第68-69页 |
| 5.4 本章总结 | 第69-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第78页 |