| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 单列车节能优化研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 追踪列车节能优化研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第15-17页 |
| 2 移动闭塞区间下列车追踪运行及列车运行操纵的原理 | 第17-26页 |
| 2.1 基于移动闭塞的高速列车追踪间隔模型 | 第17-22页 |
| 2.1.1 关键因素分析 | 第18-20页 |
| 2.1.2 高速列车追踪间隔模型 | 第20-22页 |
| 2.2 列车运行操纵的原理 | 第22-24页 |
| 2.2.1 列车运行策略 | 第22-23页 |
| 2.2.2 列车操纵原则 | 第23-24页 |
| 2.3 节能操纵策略 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 列车节能优化建模 | 第26-36页 |
| 3.1 列车动力学模型 | 第26-31页 |
| 3.1.1 列车牵引力 | 第26-27页 |
| 3.1.2 列车制动力 | 第27-28页 |
| 3.1.3 列车运行阻力 | 第28-31页 |
| 3.2 列车运行过程分析 | 第31-32页 |
| 3.3 能耗计算模型 | 第32-35页 |
| 3.3.1 列车运行能耗计算模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 节能优化模型求解目标及约束条件 | 第33-34页 |
| 3.3.3 追踪列车节能优化模型 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于多目标粒子群算法的追踪列车节能研究 | 第36-50页 |
| 4.1 多目标优化方法 | 第36-37页 |
| 4.1.1 多目标优化问题的数学表述 | 第36页 |
| 4.1.2 最优边界 | 第36-37页 |
| 4.2 粒子群算法相关理论 | 第37-40页 |
| 4.2.1 粒子群算法基本原理 | 第37-38页 |
| 4.2.2 粒子群算法基本流程 | 第38-39页 |
| 4.2.3 算法分析 | 第39-40页 |
| 4.3 多目标粒子群算法 | 第40-44页 |
| 4.4 基于多目标粒子群算法求解 | 第44-48页 |
| 4.4.1 优化准备阶段 | 第44-45页 |
| 4.4.2 算法设计 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 仿真与分析 | 第50-59页 |
| 5.1 基础数据 | 第50-52页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第52-58页 |
| 5.2.1 后车不受前车运行的影响 | 第53-55页 |
| 5.2.2 后车受前车运行的影响 | 第55-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第66页 |