基于神经网络的重载列车驾驶曲线生成方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容和主要章节 | 第15-17页 |
| 2 列车驾驶控制算法 | 第17-39页 |
| 2.1 重载列车运行驾驶特性 | 第17-19页 |
| 2.1.1 重载列车基本运行特性 | 第17-19页 |
| 2.1.2 重载列车参数转换 | 第19页 |
| 2.2 控制算法综述 | 第19-26页 |
| 2.3 神经网络控制算法 | 第26-33页 |
| 2.3.1 神经网络基本理论 | 第26-30页 |
| 2.3.2 神经网络特性 | 第30-31页 |
| 2.3.3 神经网络算法步骤 | 第31-33页 |
| 2.4 BP神经网络算法 | 第33-37页 |
| 2.4.1 BP神经网络改进 | 第34-36页 |
| 2.4.2 BP神经网络优化 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 重载列车运行建模 | 第39-47页 |
| 3.1 动力学模型 | 第39-43页 |
| 3.1.1 机车牵引力 | 第39-40页 |
| 3.1.2 列车运行阻力 | 第40-41页 |
| 3.1.3 列车制动力 | 第41-43页 |
| 3.2 列车模型 | 第43-45页 |
| 3.2.1 单质点模型 | 第43-44页 |
| 3.2.2 多质点模型 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于神经网络的重载列车驾驶曲线算法 | 第47-56页 |
| 4.1 算法流程 | 第47-48页 |
| 4.2 算法准备阶段设计 | 第48-50页 |
| 4.3 神经网络及遗传算法优化 | 第50-53页 |
| 4.4 重载列车线路运行计算 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 仿真分析 | 第56-70页 |
| 5.1 重载列车驾驶曲线案例生成 | 第56-62页 |
| 5.2 重载列车运行场景设计 | 第62-69页 |
| 5.2.1 仿真场景 | 第62-63页 |
| 5.2.2 仿真实现 | 第63-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 图索引 | 第75-77页 |
| 表索引 | 第77-78页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
