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重载列车速度防护算法优化研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 国内研究现状第13-15页
        1.2.2 国外研究现状第15-16页
    1.3 论文主要工作与文章结构第16-18页
2 重载列车动力学第18-36页
    2.1 重载列车制动过程第18-20页
        2.1.1 列车制动方式第18-19页
        2.1.2 列车制动分析第19-20页
    2.2 重载列车动力学分析第20-27页
        2.2.1 机车牵引力第21-23页
        2.2.2 列车运行阻力第23-26页
        2.2.3 列车制动力第26-27页
    2.3 重载列车纵向动力学模型研究第27-29页
        2.3.1 单质点列车动力学模型第27-28页
        2.3.2 多质点列车动力学模型第28-29页
    2.4 列车安全制动模型第29-34页
        2.4.1 速度防护安全制动模型第29-31页
        2.4.2 LKJ速度曲线算法第31-34页
    2.5 本章小结第34-36页
3 重载列车动力学建模第36-56页
    3.1 列车参数对制动距离的影响第36-38页
        3.1.1 列车重量第36-38页
        3.1.2 其它参数第38页
    3.2 最小二乘支持向量机第38-44页
        3.2.1 支持向量机概述第39-42页
        3.2.2 最小二乘支持向量机原理第42-43页
        3.2.3 核函数以及参数选定第43-44页
    3.3 粒子群优化算法第44-48页
        3.3.1 基本粒子群优化算法第44-46页
        3.3.2 粒子群优化算法的改进第46-47页
        3.3.3 粒子群优化的参数选择第47-48页
    3.4 基于最小二乘支持向量机建立列车动力学模型第48-55页
        3.4.1 列车重量自适应调整第48-50页
        3.4.2 基于PSO优化的LS-SVM列车动力学建模第50-52页
        3.4.3 列车制动模型验证第52-55页
    3.5 本章小结第55-56页
4 基于预测控制速度防护算法优化第56-70页
    4.1 预测控制概述第56-60页
        4.1.1 预测控制背景及发展第56-57页
        4.1.2 预测控制基本原理第57-59页
        4.1.3 最小二乘支持向量机回归预测控制第59-60页
    4.2 速度防护算法优化方法详细设计第60-64页
        4.2.1 列车超速防护执行过程第60-61页
        4.2.2 速度防护算法优化方法第61-64页
    4.3 基于SQP算法速度监控曲线求解第64-68页
        4.3.1 序列二次规划法第64-67页
        4.3.2 速度防护算法优化流程第67-68页
    4.4 本章小结第68-70页
5 仿真与验证第70-92页
    5.1 仿真环境第70-74页
        5.1.1 列车纵向动力学仿真软件第70-72页
        5.1.2 接口设计第72-73页
        5.1.3 界面设计第73-74页
    5.2 仿真场景第74-76页
        5.2.1 线路条件第74-75页
        5.2.2 编组条件第75-76页
    5.3 仿真结果第76-90页
        5.3.1 紧急制动(编组方案1)第76-82页
        5.3.2 紧急制动(编组方案2)第82-84页
        5.3.3 最大常用制动(编组方案1)第84-88页
        5.3.4 最大常用制动(编组方案2)第88-90页
    5.4 本章小结第90-92页
6 总结与展望第92-94页
    6.1 论文工作结论第92-93页
    6.2 未来工作展望第93-94页
参考文献第94-98页
图索引第98-100页
表索引第100-102页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第102-106页
学位论文数据集第106页

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