高速磁浮车站列车作业优化与能力分析

高速磁浮作为一种高速度、高舒适性的便捷公共交通方式已成为公共交通的重要组成部分。目前高速磁浮方式整体上处于技术研发为主,商业运营仍处于起步阶段,特别是针对车站能力的研究较为缺乏。基于高速磁浮列车的运输组织要求,对高速磁浮车站的列车作业优化和能力利用问题进行研究。通过将高速磁浮车站到发线与径路一体化考虑,从车站径路运用和车站径路分段解锁的层面着手,在时间-空间双重约束下建立给定时刻表下高速磁浮车站作业安排优化模型。根据问题特性,将遗传算法的全局搜索性能和模拟退火算法的局部搜索性能相结合,设计遗传模拟退火算法。通过高速磁浮车站算例得出总延误为0的车站作业安排优化方案,并对车站能力利用状况进行分析。设计基于列车作业紧凑安排的车站能力启发式算法,通过压缩给定时刻表下车站接发车作业的间隔时间,计算特定的车流构成类型和比例下的高速磁浮车站通过能力。对比分析不同运行图场景下的高速磁浮车站通过能力,探索其一般规律。分析得出不停站通过列车、始发终到列车、停站通过列车、立折列车对车站通过能力利用效率依次降低的规律。该研究从列车车站列车作业组织角度丰富了高速磁浮技术,可为高速磁浮车站的作业安排和能力利用提供借鉴。

城轨区间运行时分-最优能耗值函数的B样条拟合方法

由于城轨日常行车对区间运行时分的多样性需求,不同运行时分下区间列车运行策略的优化求解极为困难。通过丰富的实际列车运行数据拟合,获取运行时分−最优能耗间的函数关系。将区间内每一列车运行策略对应的运行时分和能耗值作为数据点,根据数据特点构建劣点判别规则从原始数据中剔除能耗值较高的不合理数据,筛选得到最优拟合数据点集。提出基于遗传算法的B样条拟合方法,结合遗传算法寻求B样条曲线的最优参数向量和控制顶点数,拟合得到运行时分-最优能耗值函数曲线。通过某城市地铁区间的实际列车运行数据进行验证,证明本文提出的拟合方法精度高、速度快,绘制出的运行时分-最优能耗值函数曲线能够为城轨列车运行组织提供依据。