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基于Pareto多目标遗传算法的列车节能运行方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 单列车节能优化研究现状第10-11页
        1.2.2 多列车节能优化研究现状第11-14页
        1.2.3 牵引供电仿真研究现状第14页
    1.3 论文的主要内容和方法第14-16页
2 列车与供电系统基本模型第16-26页
    2.1 概述第16页
    2.2 列车运动模型第16-17页
    2.3 牵引供电系统模型第17-21页
        2.3.1 牵引变电站模型第17-20页
        2.3.2 牵引网模型第20-21页
        2.3.3 列车电气模型第21页
    2.4 列车运行计算第21-24页
        2.4.1 运行控制策略第21-22页
        2.4.2 牵引特性第22页
        2.4.3 制动特性第22-23页
        2.4.4 阻力分析第23-24页
        2.4.5 运行计算第24页
    2.5 本章小结第24-26页
3 典型地铁线数据分析与仿真第26-38页
    3.1 概述第26页
    3.2 线路数据第26-29页
        3.2.1 车站配置第26-27页
        3.2.2 线路坡度第27-28页
        3.2.3 线路曲率半径第28-29页
        3.2.4 临时限制速度第29页
    3.3 列车数据第29-31页
    3.4 运营数据第31-32页
        3.4.1 区间运行时间第31页
        3.4.2 停站时间第31页
        3.4.3 单位小时发车对数第31-32页
        3.4.4 发车间隔第32页
    3.5 仿真流程第32-34页
    3.6 仿真分析第34-36页
    3.7 本章小结第36-38页
4 单列车定时节能优化方法研究第38-54页
    4.1 概述第38页
    4.2 Pareto多目标优化第38-39页
        4.2.1 多目标优化第38页
        4.2.2 Pareto解定义第38-39页
        4.2.3 尺度函数第39页
    4.3 遗传算法第39-42页
        4.3.1 遗传算法简介第39-40页
        4.3.2 NSGA-Ⅱ第40-42页
    4.4 定时节能优化模型第42-47页
        4.4.1 单列车运行指标第42-43页
        4.4.2 模型分析第43-44页
        4.4.3 目标函数第44页
        4.4.4 约束条件第44-45页
        4.4.5 模型求解第45-47页
    4.5 仿真实例第47-53页
        4.5.1 单区间运行仿真分析第48-50页
        4.5.2 多区间运行仿真分析第50-53页
    4.6 本章小结第53-54页
5 多列车运行节能优化方法研究第54-76页
    5.1 概述第54页
    5.2 假设条件第54页
    5.3 非高峰时段多列车节能优化模型第54-60页
        5.3.1 模型分析第54-55页
        5.3.2 目标函数第55-56页
        5.3.3 约束条件第56页
        5.3.4 模型求解第56-58页
        5.3.5 仿真分析第58-60页
    5.4 高峰时段多列车节能优化模型第60-68页
        5.4.1 模型分析第60-63页
        5.4.2 目标函数第63页
        5.4.3 约束条件第63-64页
        5.4.4 模型求解第64-65页
        5.4.5 仿真分析第65-68页
    5.5 全时段多列车节能运行仿真模型第68-75页
        5.5.1 模型分析第68页
        5.5.2 模型求解第68-70页
        5.5.3 仿真分析第70-75页
    5.6 本章小结第75-76页
6 结论与展望第76-78页
    6.1 论文主要研究成果第76页
    6.2 研究展望第76-78页
致谢第78-80页
参考文献第80-84页
附录第84页

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