调车钩计划编制方法研究与算法设计

通过对车站调车作业过程的分析,在既有调车钩计划编制理论的基础上,对可使用股道数量不同情况下的调车方案的编制进行分析研究,设计出能够自动编制调车钩计划的智能化计算机算法,为最终编制自动输出钩计划的计算机程序奠定了基础。

考虑作业时间的区段站调车钩数分配分析

为了实现调车钩数均衡分配,优化调车作业程序,提升调车作业效率,在区段站调车作业中,以调车钩数最优为目标,构建考虑作业时间的区段站调车钩数分配模型,运用分支定界算法进行求解。以山东东北部龙口港站为例对分配模型进行分析,通过考虑作业时间可以使每台调车机车处理的调车钩数更加均衡,有助于保证调车人员的作业时间大致相同;对调机的最长限定作业时间进行敏感性分析,结果表明随着最长限定作业时间的改变,分配模型依旧有效。调车钩数分配数据对于制订合理的调车作业计划,提升生产管理水平具有重要意义。

在2股道的条件下调车钩计划简便计算方法设计

通过对现有调车钩计划编制方法的调查研究,用图示的方法对车辆编组顺序进行排序,进而设计出可以在2股道条件下使用的车钩计划编制的简便算法。并通过实例对计算方法进行验证,证明该方法简单可行,具有一定的实用性,缩短了调车钩计划编制的时间,提高了调车作业的效率。

摘挂列车编组调车方案优化方法的探讨

探讨了在计算机编制摘挂列车编组钩计划条件下调车方案优化的分析计算法，提出了变异方案的概念，改进了按调车图编车的作业方法．

铁路调度集中系统调车作业时间智能预测方法研究

调度集中控制系统根据分散自律原则解决了车站列车作业和调车作业的时空矛盾。调度集中车站通常在不影响列车作业的情况下,寻找列车作业的时间空当来完成调车作业,故对调车作业时间进行准确预估十分重要。针对目前纯计算法无法考虑多种影响因素且估算值不准确,写实法评估值主观性强、波动性大、参考性弱等问题,提出调车作业时间的智能预测方法:即通过分析调车作业过程和调车作业时间影响因素,提取特征,构建数据集;利用大数据技术和机器学习算法,建立调车作业时间智能预测模型,得到更为科学准确的预测值。仿真分析结果显示,采用该预测方法得到的预测值误差率为4.712%,可满足现场对调车作业时间的精度要求,可为车站自律机进行自律运算和安全卡控提供可靠依据,对缩短车辆在站时间,加速车辆周转和保证车站畅通,以及列车按图运行发挥重要作用。

关于提高编组站调车效率分析与探讨

一、调车作业量现状 哈尔滨南站每日承担着全局近60％的解编作业量，日均保有量约3163辆．高峰时超过4000辆，约占全局运用车保有量的10％，每日产生约2246．4调车钩作业量（解体1851．8钩、编组取送394．6钩）．调车作业量大，产生的中转时间对全局的货车周转具有重要影响，车站中转时间每压缩0．1小时．全局货车周转时间可压缩O．02小时／车．为全局运用车的使用创造有利条件。