基于二次速度曲线优化的高速列车节能操纵策略研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 现有方法的不足 | 第15-16页 |
| 1.3 采用二次速度曲线优化的必要性 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要内容及优势 | 第17-20页 |
| 2 高速列车运行过程的基本问题 | 第20-33页 |
| 2.1 高速列车特点 | 第20-21页 |
| 2.2 影响高速列车运行的主要因素 | 第21-24页 |
| 2.2.1 高速列车牵引特性 | 第22-23页 |
| 2.2.2 线路参数 | 第23-24页 |
| 2.3 高速列车牵引计算基础 | 第24-31页 |
| 2.3.1 牵引力 | 第24-25页 |
| 2.3.2 制动力 | 第25-26页 |
| 2.3.3 运行阻力 | 第26-31页 |
| 2.4 高速列车运动学模型 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于遗传算法的一次速度曲线优化 | 第33-50页 |
| 3.1 遗传算法基本理论 | 第33-36页 |
| 3.1.1 理论基础 | 第33-34页 |
| 3.1.2 运算方法 | 第34-36页 |
| 3.2 列车节能优化操纵模型建立 | 第36-42页 |
| 3.2.1 制动距离 | 第36-38页 |
| 3.2.2 能耗模型 | 第38-42页 |
| 3.3 采用遗传算法的节能优化策略 | 第42-47页 |
| 3.3.1 线路及目标速度离散化 | 第42-43页 |
| 3.3.2 速度码选择 | 第43-44页 |
| 3.3.3 最优速度曲线描述 | 第44-46页 |
| 3.3.4 约束条件处理 | 第46-47页 |
| 3.4 遗传算法的具体实现 | 第47-49页 |
| 3.4.1 迭代初值的产生 | 第47-48页 |
| 3.4.2 适应度值计算 | 第48页 |
| 3.4.3 遗传操作处理 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于预测控制理论的二次速度曲线优化 | 第50-64页 |
| 4.1 预测控制基本理论 | 第50-54页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第50-52页 |
| 4.1.2 本质特征 | 第52-54页 |
| 4.2 列车运行能耗计算 | 第54-58页 |
| 4.2.1 坡道分类 | 第54-55页 |
| 4.2.2 能耗模型 | 第55-58页 |
| 4.3 采用预测控制的节能操纵方法 | 第58-63页 |
| 4.3.1 列车恒速运行 | 第58-59页 |
| 4.3.2 预测过程分析 | 第59-60页 |
| 4.3.3 速度曲线优化 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 仿真实例 | 第64-74页 |
| 5.1 仿真基础 | 第64-65页 |
| 5.1.1 列车参数 | 第64页 |
| 5.1.2 线路选择 | 第64-65页 |
| 5.2 仿真系统设计 | 第65-66页 |
| 5.2.1 仿真系统结构设计 | 第65页 |
| 5.2.2 仿真界面设计 | 第65-66页 |
| 5.3 节能效果分析 | 第66-73页 |
| 5.3.1 节能效果的纵向对比分析 | 第67-71页 |
| 5.3.2 节能效果的横向对比分析 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 结论和展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 图索引 | 第79-80页 |
| 表索引 | 第80-81页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |
