| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 选题意义 | 第16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-19页 |
| 2 列车运行数学模型 | 第19-33页 |
| 2.1 列车动力学模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 牵引力 | 第20页 |
| 2.1.2 运行阻力 | 第20-21页 |
| 2.1.3 列车制动力 | 第21页 |
| 2.2 列车运动学模型 | 第21-25页 |
| 2.2.1 列车状态转移模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 质点列车转化模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 列车能耗模型 | 第23-24页 |
| 2.2.4 约束条件 | 第24-25页 |
| 2.3 列车运行相位转换原则 | 第25-27页 |
| 2.4 列车节能典型情况讨论 | 第27-31页 |
| 2.4.1 单个陡上坡最优运行方案讨论 | 第27-29页 |
| 2.4.2 单个陡下坡最优运行方案讨论 | 第29-31页 |
| 2.4.3 连续坡道最优化运行方案推导流程 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于粒子群算法的列车目标速度曲线优化 | 第33-63页 |
| 3.1 粒子群算法简介 | 第33页 |
| 3.2 算法可行性分析 | 第33-35页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第34页 |
| 3.2.2 可收敛性证明 | 第34-35页 |
| 3.3 基于粒子群的优化算法模型设计 | 第35-44页 |
| 3.3.1 预处理模块 | 第36页 |
| 3.3.2 查询矩阵模块 | 第36-39页 |
| 3.3.3 粒子群模块 | 第39-44页 |
| 3.3.4 路径信息模块 | 第44页 |
| 3.4 列车运行速度曲线优化系统介绍 | 第44-47页 |
| 3.5 仿真及分析 | 第47-61页 |
| 3.5.1 仿真案例一 | 第47-57页 |
| 3.5.2 仿真案例二 | 第57-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 基于蚁群算法的列车目标速度曲线优化 | 第63-77页 |
| 4.1 蚁群算法简介 | 第63页 |
| 4.2 基于蚁群的优化算法模型设计 | 第63-69页 |
| 4.2.1 三维查询矩阵模块 | 第64-65页 |
| 4.2.2 蚁群模块 | 第65-68页 |
| 4.2.3 能耗、时间均衡子模块 | 第68-69页 |
| 4.3 仿真及分析 | 第69-75页 |
| 4.3.1 仿真案例一 | 第69-72页 |
| 4.3.2 仿真实例二 | 第72-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 5 基于粒子群-蚁群混合算法的列车目标速度曲线优化 | 第77-91页 |
| 5.1 混合算法的提出 | 第77-78页 |
| 5.2 基于混合算法的列车速度曲线优化步骤 | 第78-82页 |
| 5.3 混合算法仿真结果及算法比较 | 第82-89页 |
| 5.3.1 仿真案例一 | 第82-87页 |
| 5.3.2 仿真案例二 | 第87-89页 |
| 5.4 本章小结 | 第89-91页 |
| 6 算法比较及验证 | 第91-105页 |
| 6.1 性能指标选取 | 第91页 |
| 6.2 适应度值比较 | 第91-94页 |
| 6.3 收敛代数分析 | 第94-96页 |
| 6.4 收敛精度分析 | 第96-102页 |
| 6.4.1 收敛精度及其稳定性分析 | 第96-100页 |
| 6.4.2 DYNAMIS验证 | 第100-102页 |
| 6.5 收敛速度分析 | 第102页 |
| 6.6 本章小结 | 第102-105页 |
| 7 结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-111页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第111-115页 |
| 学位论文数据集 | 第115页 |