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基于遗传算法的列车节能操纵曲线寻优

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
   ·研究背景第10-11页
   ·利用遗传算法研究列车节能问题的必要性第11-12页
   ·本文的研究内容第12-14页
第2章 列车运行的安全和节能问题第14-18页
   ·列车的平稳起动第14页
   ·列车的途中运行第14-16页
   ·列车的停车制动第16-18页
第3章 遗传算法的基本理论第18-28页
   ·遗传算法的理论基础第18-22页
     ·模式定理第18页
     ·积木块假设第18-19页
     ·收敛性理论第19-22页
   ·遗传算法的基本理论第22-26页
     ·编码第22-23页
     ·选择第23-24页
     ·交叉第24-25页
     ·变异第25页
     ·适应度函数第25-26页
     ·约束条件的处理第26页
   ·遗传算法的优势及不足第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第4章 列车优化操纵的程序设计第28-63页
   ·列车节能优化操纵模型的建立第28-35页
     ·列车节能操纵寻优策略的确定第28-30页
     ·能耗模型的建立第30-34页
     ·寻优参数的确定第34-35页
   ·初始数据的输入模块第35-46页
     ·迭代初值产生的范围和标准第35-37页
     ·初值产生的程序流程图第37-38页
     ·初值产生的界面设计第38-40页
     ·线路化简流程图第40-43页
     ·线路化简界面设计第43-46页
   ·牵引计算模块第46-51页
     ·列车运行动力学方程第47页
     ·曲线拟合第47-50页
     ·拟合数据显示界面设计第50-51页
   ·停车制动模块第51-53页
     ·停车制动的计算流程第51-52页
     ·停车制动模块的设计第52-53页
   ·适应度计算模块第53-55页
   ·遗传操作模块第55-61页
     ·最佳个体保存策略第55-56页
     ·选择操作的程序流程第56-57页
     ·交叉操作的算法第57-58页
     ·变异操作的算法第58-59页
     ·模块的界面设计第59-61页
   ·本章小结第61-63页
第5章 列车节能优化模式曲线的计算第63-81页
   ·运行时间对操纵序列的影响第63-64页
   ·产生初值的计算第64-66页
   ·停车制动计算第66-67页
   ·交叉概率对寻优过程的影响第67-70页
   ·变异概率对寻优过程的影响第70-72页
   ·操作序列对能耗的影响第72-75页
   ·验证算例一第75-77页
   ·验证算例二第77-79页
   ·验证算例三第79-81页
结论第81-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-87页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目第87页

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