近年來(lái)城市軌道交通發(fā)展迅速,已成為我國(guó)一二線城市的主要通勤方式,由于其運(yùn)輸能力強(qiáng),車(chē)次頻繁等特點(diǎn),列車(chē)的運(yùn)行能耗也隨之迅速上漲,因此研究城市軌道交通的能耗優(yōu)化問(wèn)題具有十分重要的意義。在吸收國(guó)內(nèi)外已有研究成果的基礎(chǔ)上,論文進(jìn)行了如下研究:（1）首先研究列車(chē)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,詳細(xì)分析列車(chē)的牽引力特性、制動(dòng)力特性以及阻力特性,同時(shí)研究列車(chē)的速度、位移及能耗的計(jì)算方法,分析影響列車(chē)運(yùn)行能耗的因素并介紹了幾種典型的列車(chē)運(yùn)行策略。（2）其次研究單車(chē)節(jié)能優(yōu)化方法,建立單車(chē)能耗優(yōu)化模型,給出基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的單車(chē)能耗模型及求解步驟,采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解;進(jìn)一步研究復(fù)雜線路條件下,列車(chē)的優(yōu)化運(yùn)行策略,并對(duì)多種線路條件下列車(chē)能量?jī)?yōu)化進(jìn)行仿真分析。（3）然后研究多車(chē)協(xié)同的節(jié)能優(yōu)化方法,闡述多車(chē)協(xié)同能耗優(yōu)化原理,針對(duì)兩車(chē)及三車(chē)不同運(yùn)行場(chǎng)景,分別建立相應(yīng)的重疊時(shí)間計(jì)算模型。以多車(chē)總能耗最小為目標(biāo),建立多車(chē)協(xié)同能耗優(yōu)化模型,并采用協(xié)同多目標(biāo)粒子群算法分別從優(yōu)化停站時(shí)間和發(fā)車(chē)間隔以及優(yōu)化列車(chē)速度曲線等方面對(duì)模型進(jìn)行求解。（4）最后針對(duì)廣州地鐵七號(hào)線實(shí)際數(shù)據(jù),分別進(jìn)行單車(chē)全線區(qū)間速度曲線優(yōu)化和多... 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：112 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 單列車(chē)節(jié)能優(yōu)化研究現(xiàn)狀
        1.2.2 多列車(chē)節(jié)能優(yōu)化研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
2 列車(chē)運(yùn)動(dòng)模型及駕駛策略分析
    2.1 列車(chē)運(yùn)行受力分析
        2.1.1 列車(chē)牽引力
        2.1.2 列車(chē)制動(dòng)力
        2.1.3 列車(chē)阻力
    2.2 列車(chē)運(yùn)動(dòng)方程
    2.3 列車(chē)運(yùn)行能耗分析
        2.3.1 列車(chē)能耗影響因素
        2.3.2 列車(chē)牽引能耗計(jì)算模型
    2.4 列車(chē)運(yùn)行典型控制策略
        2.4.1 節(jié)時(shí)策略
        2.4.2 節(jié)能策略
        2.4.3 定時(shí)節(jié)能策略
    2.5 本章小結(jié)
3 基于多目標(biāo)粒子群算法的單車(chē)速度曲線優(yōu)化研究
    3.1 列車(chē)優(yōu)化操縱序列分析
    3.2 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法
        3.2.1 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
        3.2.2 Pareto最優(yōu)解的概念
        3.2.3 粒子群算法
        3.2.4 多目標(biāo)粒子群算法步驟
    3.3 單車(chē)速度曲線優(yōu)化模型
        3.3.1 單車(chē)速度曲線優(yōu)化問(wèn)題描述
        3.3.2 模型假設(shè)
        3.3.3 優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)
        3.3.4 優(yōu)化模型約束條件
        3.3.5 單車(chē)節(jié)能優(yōu)化問(wèn)題求解步驟
        3.3.6 仿真分析
    3.4 特殊線路條件下列車(chē)速度曲線優(yōu)化
        3.4.1 上坡道對(duì)于列車(chē)運(yùn)行的影響
        3.4.2 下坡道對(duì)于列車(chē)運(yùn)行的影響
        3.4.3 特殊限速條件對(duì)列車(chē)運(yùn)行的影響
        3.4.4 特殊線路條件速度曲線仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于協(xié)同多目標(biāo)粒子群算法的多車(chē)節(jié)能優(yōu)化研究
    4.1 多列車(chē)協(xié)同節(jié)能優(yōu)化問(wèn)題描述
        4.1.1 基于停站時(shí)間及發(fā)車(chē)間隔調(diào)整的列車(chē)能量?jī)?yōu)化
        4.1.2 基于速度曲線調(diào)整的列車(chē)能量?jī)?yōu)化
    4.2 協(xié)同多目標(biāo)粒子群算法
        4.2.1 CMOPSO算法學(xué)習(xí)策略
        4.2.2 基于Tent映射的外部存檔搜索機(jī)制
        4.2.3 自適應(yīng)網(wǎng)格更新外部存檔
        4.2.4 CMOPSO算法基本流程
    4.3 多列車(chē)協(xié)同節(jié)能優(yōu)化模型
        4.3.1 模型假設(shè)
        4.3.2 多車(chē)協(xié)同優(yōu)化模型
        4.3.3 優(yōu)化目標(biāo)
        4.3.4 約束條件
    4.4 仿真分析
        4.4.1 實(shí)際線路數(shù)據(jù)
        4.4.2 單車(chē)最優(yōu)曲線下多車(chē)運(yùn)行分析
        4.4.3 停站時(shí)間和發(fā)車(chē)間隔優(yōu)化
        4.4.4 速度曲線優(yōu)化
    4.5 本章小結(jié)
5 廣州地鐵七號(hào)線列車(chē)能耗優(yōu)化研究
    5.1 七號(hào)線運(yùn)營(yíng)環(huán)境參數(shù)
        5.1.1 線路數(shù)據(jù)
        5.1.2 列車(chē)數(shù)據(jù)
        5.1.3 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)
    5.2 單車(chē)能耗優(yōu)化結(jié)果
        5.2.1 節(jié)時(shí)策略列車(chē)運(yùn)行結(jié)果
        5.2.2 優(yōu)化速度曲線單車(chē)運(yùn)行結(jié)果
    5.3 多車(chē)協(xié)同能耗優(yōu)化結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文主要工作及研究成果
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]城市軌道交通2018年度統(tǒng)計(jì)和分析報(bào)告[J].   城市軌道交通. 2019(04)
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[3]基于自適應(yīng)多種群的粒子群優(yōu)化算法[J]. 曾輝,王倩,夏學(xué)文,方霞.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(10)
[4]基于節(jié)能穩(wěn)壓的地面式超級(jí)電容儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化研究[J]. 王彬,楊中平,林飛,趙煒.  鐵道學(xué)報(bào). 2016(06)
[5]基于區(qū)間時(shí)間分配的列車(chē)速度曲線節(jié)能優(yōu)化及其在CMC環(huán)境測(cè)試[J]. 蔡虎,侯曉偉,張捷敏,楊揚(yáng).  鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(05)
[6]城市軌道交通ATO的節(jié)能優(yōu)化研究[J]. 宿帥,唐濤.  鐵道學(xué)報(bào). 2014(12)
[7]基于多種群多模型協(xié)同進(jìn)化的粒子群優(yōu)化算法[J]. 徐冰純,葛洪偉,王燕燕.  計(jì)算機(jī)工程. 2013(05)
[8]基于自適應(yīng)擁擠網(wǎng)格的多目標(biāo)粒子群算法[J]. 劉衍民,邵增珍,趙慶禎.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2011(04)
[9]地鐵列車(chē)節(jié)能運(yùn)行的兩階段優(yōu)化模型算法研究[J]. 丁勇,劉海東,栢赟,周方明.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2011(01)
[10]多種群粒子群優(yōu)化算法[J]. 羅德相,周永權(quán),黃華娟,韋杏瓊.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(19)

博士論文
[1]城市軌道交通多列車(chē)運(yùn)行節(jié)能優(yōu)化控制[D]. 唐海川.西南交通大學(xué) 2015
[2]考慮節(jié)能目標(biāo)的城市軌道交通列車(chē)運(yùn)行行為優(yōu)化研究[D]. 馮佳.北京交通大學(xué) 2014
[3]多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的研究[D]. 徐鶴鳴.上海交通大學(xué) 2013
[4]粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D]. 劉建華.中南大學(xué) 2009
[5]列車(chē)運(yùn)行過(guò)程仿真及優(yōu)化研究[D]. 石紅國(guó).西南交通大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于速度曲線調(diào)整的多列車(chē)協(xié)同節(jié)能優(yōu)化研究[D]. 湯兆全.北京交通大學(xué) 2018
[2]基于直流牽引供電計(jì)算的地鐵列車(chē)節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化研究[D]. 李磊.北京交通大學(xué) 2018
[3]基于多種群遺傳算法的高速列車(chē)節(jié)能操縱研究[D]. 韓京.北京交通大學(xué) 2018
[4]城市軌道交通列車(chē)節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化研究與仿真驗(yàn)證[D]. 崔超.西南交通大學(xué) 2017
[5]基于離散化AFC數(shù)據(jù)的城市軌道交通列車(chē)節(jié)能時(shí)刻表研究[D]. 馬洪楠.北京交通大學(xué) 2017
[6]城軌列車(chē)多站間節(jié)能優(yōu)化方法的研究[D]. 宮少豐.北京交通大學(xué) 2017
[7]基于Pareto多目標(biāo)遺傳算法的列車(chē)節(jié)能運(yùn)行方法研究[D]. 桂行東.南京理工大學(xué) 2017
[8]基于多目標(biāo)的地鐵列車(chē)運(yùn)行節(jié)能技術(shù)研究與仿真[D]. 劉鑫榮.南京理工大學(xué) 2017
[9]基于蟻群算法的列車(chē)推薦速度曲線優(yōu)化[D]. 范禮乾.北京交通大學(xué) 2016
[10]基于再生制動(dòng)能量利用的地鐵列車(chē)運(yùn)行優(yōu)化模型[D]. 馮瑜.北京交通大學(xué) 2016



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