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摘要:
针对地铁列车在长大下坡道区间长时间使用制动不利于节能的问题,在标准四阶段节能操纵方法的基础上,提出通过优化工况出现的序列及相互间的转换位置、充分利用坡道势能使列车加速进而减少牵引工况持续时间的改进操纵方法;以最大牵引力的牵引终止位置和初次巡航终止位置为决策变量,以列车运行牵引能耗最小为优化目标,建立改进操纵模型;采用加入邻域搜索策略的改进遗传算法和Brute Force算法求解模型,结合案例分析改进操纵模型及算法在不同线路条件和运行时分下的节能效果.结果表明:在限速为80 km·h-1的长大下坡区间和给定运行图下(富余时分比例为区间最小运行时分的10%),采用改进操纵方法较标准四阶段操纵方法节能30%以上;改进操纵方法的节能效果与坡道条件、线路限速和运行时分富余量有关,节能效果随线路限速的降低和运行时分的减少而增加.
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文献信息
篇名 长大下坡道区间地铁列车节能操纵方法
来源期刊 中国铁道科学 学科 交通运输
关键词 长大下坡道 地铁 列车操纵 节能优化 遗传算法 Brute Force算法
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 108-115
页数 8页 分类号 U268.6
字数 6105字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4632.2018.01.15
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛保华 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 188 4707 36.0 61.0
2 柏赟 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 39 495 12.0 21.0
3 周雨鹤 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 3 9 1.0 3.0
4 邱宇 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 3 20 3.0 3.0
5 贾文峥 21 107 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
长大下坡道
地铁
列车操纵
节能优化
遗传算法
Brute Force算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国铁道科学
双月刊
1001-4632
11-2480/U
大16开
北京海淀区大柳树路2号
82-776
1979
chi
出版文献量(篇)
3102
总下载数(次)
4
总被引数(次)
55685
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