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基于遗传算法的城市轨道交通列车节能操纵方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
目录第9-11页
1 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-15页
    1.3 论文研究内容第15-17页
2 城市轨道交通列车运行特性及能耗影响因素分析第17-33页
    2.1 列车运行特性分析第17-24页
        2.1.1 列车运行受力分析第17-21页
        2.1.2 列车运行工况分析第21-22页
        2.1.3 列车运行能耗计算第22-24页
    2.2 列车运行能耗影响因素分析第24-31页
        2.2.1 技术设备条件第24-29页
        2.2.2 运输组织模式第29-31页
    2.3 本章小结第31-33页
3 城市轨道交通列车节能操纵优化模型及算法第33-47页
    3.1 节能操纵优化模型第33-38页
        3.1.1 问题描述第33-34页
        3.1.2 模型基础第34-35页
        3.1.3 目标函数第35页
        3.1.4 约束条件第35-38页
    3.2 基于进化阶段的多种群遗传算法第38-44页
        3.2.1 遗传算法的基本理论第38-40页
        3.2.2 基于进化阶段的多种群遗传算法第40-44页
    3.3 本章小结第44-47页
4 城市轨道交通列车节能操纵的遗传算法仿真实现第47-63页
    4.1 仿真平台第47-48页
    4.2 遗传算法的嵌入第48-50页
        4.2.1 基础数据输入和仿真结果输出第48-49页
        4.2.2 运行能耗计算方法第49页
        4.2.3 优化操纵序列的应用第49-50页
    4.3 基于遗传算法的仿真流程设计第50-51页
    4.4 基于遗传算法的仿真数据结构设计第51-53页
    4.5 基于遗传算法的仿真模块设计第53-62页
        4.5.1 当前状态判断模块第54页
        4.5.2 前方状态判断模块第54-55页
        4.5.3 目标函数计算模块第55页
        4.5.4 初始种群生成模块第55-56页
        4.5.5 遗传操作模块第56-62页
    4.6 本章小结第62-63页
5 仿真案例分析第63-99页
    5.1 能耗优化评价指标第63-64页
    5.2 仿真效果评价第64-69页
        5.2.1 仿真条件描述第64-65页
        5.2.2 算法参数确定第65-67页
        5.2.3 仿真结果分析第67-69页
    5.3 受先行列车影响的仿真结果分析第69-77页
        5.3.1 车站延误第70-72页
        5.3.2 区间延误第72-77页
    5.4 不同技术设备条件的仿真结果分析第77-97页
        5.4.1 不同坡道条件第77-81页
        5.4.2 不同曲线条件第81-85页
        5.4.3 不同站间距条件第85-90页
        5.4.4 不同限速条件第90-94页
        5.4.5 不同列车重量条件第94-97页
    5.5 本章小结第97-99页
6 结论与展望第99-101页
    6.1 主要工作与结论第99-100页
    6.2 研究展望第100-101页
参考文献第101-105页
作者简历及攻读硕士 /博士学位期间取得的研究成果第105-109页
学位论文数据集第109页

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