考虑ATO控制策略的城轨列车推荐速度曲线优化
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 解析算法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 数值算法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 智能算法 | 第17-20页 |
| 1.3 论文的研究内容及结构 | 第20-22页 |
| 2 列车自动运行系统及运行模型 | 第22-33页 |
| 2.1 列车自动运行系统 | 第22-24页 |
| 2.1.1 ATO系统工作原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 ATO系统控制结构 | 第23-24页 |
| 2.2 列车受力分析 | 第24-30页 |
| 2.2.1 列车牵引力 | 第24-25页 |
| 2.2.2 列车制动力 | 第25-26页 |
| 2.2.3 列车运行阻力 | 第26-28页 |
| 2.2.4 工况分析 | 第28-30页 |
| 2.3 列车运动学模型 | 第30-32页 |
| 2.3.1 列车状态转换模型 | 第30-31页 |
| 2.3.2 质点列车转换模型 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于动态规划的列车运行曲线优化 | 第33-56页 |
| 3.1 动态规划算法原理 | 第33-36页 |
| 3.1.1 基本结构 | 第33-34页 |
| 3.1.2 求解方法 | 第34-36页 |
| 3.2 列车运行曲线优化建模 | 第36-39页 |
| 3.2.1 列车运行多阶段划分 | 第36-37页 |
| 3.2.2 优化目标及约束 | 第37-39页 |
| 3.3 列车运行曲线优化求解过程 | 第39-48页 |
| 3.3.1 状态集合缩减策略 | 第39-42页 |
| 3.3.2 能耗和时耗查询矩阵生成 | 第42-47页 |
| 3.3.3 具体求解步骤 | 第47-48页 |
| 3.4 算法验证 | 第48-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于遗传算法的列车推荐速度曲线优化 | 第56-71页 |
| 4.1 基本思路 | 第56-58页 |
| 4.2 遗传算法原理与方法 | 第58-61页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第58页 |
| 4.2.2 计算方法 | 第58-61页 |
| 4.3 列车节能优化模型 | 第61-63页 |
| 4.3.1 模型建立 | 第61-63页 |
| 4.3.2 优化目标及约束 | 第63页 |
| 4.4 算法求解过程 | 第63-68页 |
| 4.4.1 生成迭代初值 | 第63-64页 |
| 4.4.2 适应度函数计算 | 第64-66页 |
| 4.4.3 遗传操作处理 | 第66-67页 |
| 4.4.4 优化流程图 | 第67-68页 |
| 4.5 算法验证 | 第68-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 仿真结果分析 | 第71-78页 |
| 5.1 仿真基本参数 | 第71-73页 |
| 5.1.1 线路基础数据 | 第71-72页 |
| 5.1.2 车辆参数信息 | 第72-73页 |
| 5.2 仿真案例一 | 第73-75页 |
| 5.3 仿真案例二 | 第75-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 图索引 | 第84-86页 |
| 表索引 | 第86-87页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第87-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
