多无人车协同规划及突发情况下应急响应与恢复方法

面对环境突变、车辆故障等突发情况,传统集中式协同规划方法无法快速应急响应、实现系统冲突消解和有序恢复。针对以上问题,提出一种运动学约束下多无人车协同规划及突发情况下应急响应与恢复方法。首先,采用集中式搜索架构构建运动学约束下的协同路径规划模型,引入车身约束树以消解连续空间内多无人车碰撞。其次,为确保受突发情况影响的无人车能够安全快速停靠并降低对系统的干扰,提出一种基于预警区域的应急规划起始点选取方法,基于紧急事件发生时无人车状态生成的随机搜索树进行分层搜索,将随机搜索树、系统内部时空约束、无人车运动稳定性需求相结合,确保无人车能平稳过渡到应急停靠点。最后,在系统恢复过程中,针对不同无人车到达应急响应停靠点的时间差异,采用异步规划策略,将未受突发事件影响的车辆轨迹纳入协同规划的时空约束,最终生成应急响应后的恢复轨迹簇。仿真测试中,最优应急响应轨迹生成平均时长0.324 s,应急响应模块将规划成功率由28.7%提高到87.6%,异步模块在突发障碍物高达15个时将运行效率提升接近93%。

“E骨”-反肩置换术一站式术前规划系统

目的为提高反肩置换术术前规划的精准度和效率,本研究开发了“E骨”—反肩置换术一站式术前规划系统。方法利用nnU-net深度神经网络进行肩胛骨分割,获得精确的肩胛骨分割结果;结合骨密度、上下倾角和入钉长度3个关键因素自动定位基座,并计算出手术规划所需定量参数;结合关节盂形态和基座定位信息生成个性化导板;编写系统界面,将各部分功能模块化组装便于使用,提供交互操作与规划结果显示的功能。结果构建出“E骨”术前规划系统。本系统与Mimics系统相比,减少了规划过程中繁琐的手动调整,平均入钉长度规划结果长于Mimics系统,且规划时间缩短86%。本系统肩胛骨分割精度达到99.93%,较Mimics更高。结论本研究为反肩置换术提供了一套一站式的高效、精准的术前规划方案,具有广泛的临床应用前景。

铁路集装箱客运化班列停站方案与运行图协同优化研究

铁路集装箱客运化系统对于改善我国铁路集装箱运输效率和提升铁路在高附加值货物运输市场的竞争力具有重要意义。在客运化系统中,集装箱班列的停站方案与运行图是班列运输组织计划的核心内容,前者确定各班列的停站模式,后者确定班列在各车站的出发与到达时间,二者之间相互影响,共同决定服务质量。因此,为提升运输组织计划编制效率,有必要在基于铁路通道的运营环境下,研究考虑不同运行区段的集装箱客运化班列停站方案与运行图协同优化问题。在满足箱流需求与符合列车运力的前提下,考虑具体的集装箱至列车的分配,将列车停站方案约束嵌入到列车运行图编制过程中,一方面使得停站方案与箱流分配方案相协调,另一方面保证列车在站停留时间能满足集装箱装卸作业的要求。以总列车停站时间最小为目标,综合考虑货物运到期限、车站到发线资源的分配、列车追踪间隔时间以及列车停站时间等约束,构建混合整数线性规划模型,并借助优化求解器CPLEX对模型进行求解。以实际中欧班列通道为案例进行实证分析,验证提出方法的有效性。实验结果表明,客运化系统能够充分发挥网络运输的优势,在仅牺牲部分列车能力利用率的前提下,具有列车开行频率高、运输集装箱数量多以及运到期限短的优点。

面向实时需求的高铁快运列车运输组织方案协同优化研究

近年来,我国电商行业高速发展,快递需求随之快速增长。高铁快运凭借其运量大、速度快、能耗低的特点,成为现代快递运输的重要方式。在保证高铁快运产品时效性的基础上,为解决现阶段我国高铁快运列车时刻表、停站方案与货物装配方案三者协同优化研究不足而导致的高铁运力资源利用效率较低的问题,建立二次0-1混合整数规划模型。借鉴铁路阶段计划的思想,将全天分为多个时段,以每个时段的货运需求为导向,针对下个时段的高铁快运货物装配方案和新增快运列车停站方案和时刻表进行协同优化。针对已知新增快运列车数量的情况,建立了考虑货物时效性的新增列车的停站方案、时刻表和装配方案协同优化模型(简称协同优化模型)。针对模型约束进行线性化处理,并根据模型特点设计并使用两阶段求解方法,利用LINGO软件求解。以宁杭高铁线路为例,针对9:00-12:00的列车运行图进行优化分析。从结果来看,协同优化模型相比于传统优化方法,可以同时减少列车在途时间和货物在途时间,保证运力资源的充分利用。对比两阶段求解的求解结果可以发现,相比第1阶段,第2阶段得到的货物在途时间更短,货物装配方案更合理,由此可见两阶段求解方法也是合理且有效的。研究结果可以为进一步优化高铁快运列车运输组织方案,提高运输效率提供参考。

基于运营成本的城际铁路列车编组和停站方案综合优化研究

针对城际铁路开通初期客流时空分布不均衡导致的单一列车编组模式造成运能浪费的问题,从列车运营成本出发,研究多种停站模式的大小编组列车开行方案。以列车运营成本最小化为目标函数,以大小编组列车的开行列数、列车停站方案为决策变量,综合考虑列车区间断面满载率、OD服务频率等约束条件,构建大小编组列车开行方案模型;采用遗传算法求解,得到全日大小编组列车开行方案。以广清城际铁路和广州东环城际铁路为例,与现行列车开行方案相比,多停站模式的大小编组列车开行方案可使列车运营成本减少59%,日断面满载率平均值由0.288 8提高到0.866 5,说明采用多停站模式的大小编组列车开行方案能够有效降低列车运营成本,提高断面满载率。

高铁线路列车新图期停站方案两阶段调整策略

针对客流市场变化,定期调整高速铁路(简称:高铁)列车停站方案是铁路运输组织的一项长期性重要工作。文章基于铁路运输现场编制需求,设计了一种面向客流需求的高铁线路列车新图期停站方案两阶段调整策略。第1阶段,针对新增单趟列车,参考在执行图期的列车停站比,设计其停站方案;第2阶段,基于OD(Origin-Destination)客流需求满足度、列车运输能力和客座率,协同调整和优化整条线路列车停站方案。该策略可满足铁路运输方案编制部门对于停站方案连续迭代的需求,保障不同图期间高铁列车停站方案的平稳过渡。

综合止水技术在地铁暗挖隧道初期支护结构渗漏中的应用

北京地铁6号线区间采用矿山法施工,区间结构顶板埋深18.21~27.65 m,由于部分隧道段处于粘土层,粘土层上方存在滞水,且粘土层具有吸水、存水的特性,使得隧道段像被“水囊”包裹,导致初期支护结构持续出现渗漏水现象。传统单一的注浆堵漏已经不能满足要求,且造价成本过高。经方案实践分析,采取以背后注浆+防水砂浆抹面+深孔注浆+引流管导排(导排至渗水井)的综合止水方案,有效地解决了现场初期支护结构的渗漏问题,为后续工作的开展奠定了坚实的基础。

基于信令数据的中型城市通勤公交站点优化方法

大中型城市之间的手机通信基站密度和通勤出行结构不同,公交站点布设呈现出显著差异。在此背景下,研究了基于改进Mean Shift聚类算法的中型城市通勤公交站点优化方法。该方法采用荆州市中心城区信令数据中的通勤记录,以系统总成本(包括运营成本和乘客步行时间成本)作为主要评价指标。根据中心城区早高峰的通勤出行需求,制定通勤公交站点优化方案。通过对比优化结果和现有公交站点布局,验证了优化方法的有效性;比较不同聚类算法,证明改进的Mean Shift聚类算法的性能优越性;考虑基站和等时圈的影响,对比不同场景,证明了考虑二者影响的必要性。结果表明:①针对荆州市研究区域的早高峰出行需求,优化方法共设置28个公交站,乘客步行时间成本下降51.98%,系统总成本下降17.82%,表明本方法能够得到系统总成本更优的站点布设方案,有效减少研究区域内乘客步行时间成本;②与不同聚类算法的比较中,改进Mean Shift算法得到的方案有明显提升,系统总成本比K-means聚类算法下降8.73%,比近邻传播聚类算法(affinity propagation,AP)下降2.48%;③与未考虑基站和等时圈影响的情况相比,本算法步行时间成本有所下降。上述指标表明改进Mean Shift聚类方法在聚类质量上优于其他方法,可以获得更优的公交站点布设方案,为中型城市的公交线路规划提供基础。

“一站式”手工大鞘吸栓清除方案对急性下肢深静脉血栓的治疗效果分析

目的探讨“一站式”手工大鞘吸栓清除方案对急性下肢深静脉血栓(DVT)的治疗效果。方法收集2021年7月至2022年9月重庆市大足区人民医院收治的51例急性下肢DVT患者的临床资料,均行“一站式”手工大鞘吸栓清除方案治疗,且采用溶栓和抗凝治疗。评价患者溶栓疗效、手术时间、住院时间情况、静脉通畅情况、治疗前后患肢周径情况,随访6个月下肢深静脉血栓后综合征(PTS)发生率和支架内血流通畅情况。结果51例患者治疗总有效率为100%,手术时间(105.52±21.34)min,住院时间(5.98±1.46)d。治疗后静脉通畅评分低于治疗前,患肢膝上20 cm周径和膝下15 cm周径均小于治疗前,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。随访6个月,51例患者髂静脉和下肢深静脉支架内血流通畅,且均未发生PTS情况。结论“一站式”手工大鞘吸栓清除方案对急性下肢DVT患者疗效显著,可明显改善患者静脉通畅情况,未发生PTS,安全性良好,值得临床推广应用。

高铁动态票价与停站方案联合优化方法

在高铁市场化运营过程中,高铁票价直接影响旅客需求,列车停站方案则会影响运输能力供给分配。目前高铁票价缺乏科学灵活的市场化调节机制,停站方案的制定也未能充分考虑票价调整对旅客需求的影响。为实现高铁供求关系的更好匹配,提升其市场化运营水平和竞争力,有必要研究基于客流需求和列车服务水平的高铁动态定价方法。基于旅客出行需求的价格弹性特征和列车停站方案对供需关系的影响规律,根据旅客购票规律将预售期划分成多个售票时段后,以最大化总的高铁运输收益和最小化总的旅客出行时间价值损失为目标,考虑票价范围、列车运能、票额配置、OD直达等约束条件,构建高铁动态票价、票额分配与列车停站方案联合优化的非线性混合整数规划模型,并结合问题特征设计双层模拟退火求解算法。以京沪高速铁路为例进行计算分析,优化后的综合方案能够使高铁运输收益增长3%以上,并使总的旅客出行时间价值损失降低8%以上。优化后的动态票价策略为预售期初期设置低折扣系数、后期设置高折扣系数,可以在提高客票收入的同时有效引导更多旅客更早购票。优化的列车停站方案能够在维持较高的客流水平的同时尽可能满足更多的客流需求。

客货共运模式下高铁列车货运兼办方案优化

以当前高铁快递运输的客货共运模式为背景,研究高铁列车货运兼办方案优化问题.通过分析客货共运模式下货运办理站选择对货物运输、客运列车时刻表与停站方案的影响,以货运办理站选择、货物运输、列车时刻表与列车停站方案为主要决策变量,以极小化旅客旅行时间和未满足货物惩罚成本为目标,构建客货共运模式下基于货运办理站方案选择的货物运输与列车时刻表、列车停站方案一体化优化混合整数线性规划模型.当给定货运办理站选择方案时,本文所构建模型即可转化为传统的客货共运模式下货物运输方案优化模型.以武广高铁为例,设计数值实验,采用C++语言编写程序调用Cplex优化软件对模型进行求解,验证了模型的正确性与合理性.算例结果表明:通过对货运办理站、货物运输方案、列车时刻表和停站方案进行一体化优化,可在尽可能减小货物运输对客运影响的基础上,充分利用高铁线路列车时空上剩余能力,在旅客旅行时间仅增加0.68%、列车停站数量仅增加1.24%的情况下,运输近68%的货物需求,增加铁路部门收益.

兼顾启停特性和转角时耗的移动机器人路径规划

针对传统移动机器人路径规划算法在考虑启动、制动以及转向姿态调整等实际约束的情况下,规划结果存在机器人运行时间长、任务执行效率低且在大场景下易陷入局部拥堵甚至导致运行瘫痪等问题,提出一种兼顾启停特性和转角时耗的移动机器人路径规划算法。对移动机器人启动、制动及运行过程进行数学建模,分类构建栅格化A^(*)算法运动代价函数;针对移动机器人姿态调整导致任务耗时长的问题,结合地图二维向量坐标下方位角与位置向量分布关系,设计转角时耗代价函数;提出考虑信息素轨迹跟踪与启发项比例均值化的动态启发函数,对规则路网下潜在的局部拥堵问题进行处理。仿真与实验结果表明:所提改进A^(*)算法相较传统A^(*)算法,机器人平均运行时间减少了11.4%,有效缩短了移动机器人任务运行时间;所提算法经过启发项比例均值化调整,在仅微量增加机器人运行时间的情况下,使信息素矩阵标准差降低了96.9%,有效预防了移动机器人局部拥堵情况的发生。

基于不确定客流的高速铁路列车停站方案优化方法

利用不确定变量刻画高铁车站客流需求不确定性的基础上,以最小化区段内开行列车的总停站次数为优化目标,以客流需求得到满足应达到的置信水平、列车的最大停站次数及车站所需最少停站列车数量等为约束条件,构建不确定客流条件下高速铁路列车停站方案设计问题的机会约束规划模型,并利用不确定理论的相关知识将其转化为确定性的等价类模型,通过MATLAB平台调用GUROBI优化软件对模型进行求解和计算分析。最后,以武广段高速铁路作为实际背景,在假设列车开行对数和开行区间已知的前提下,通过上述方法求得最优列车停站方案。算例结果验证本文所提方法具有良好的优化质量和计算效率。

多列车多停站方案条件下高速铁路票额分配研究

高速铁路旅客列车票额分配阶段,首先预测单列旅客列车OD客流需求,再进行票额分配。根据客流需求,同一OD有多列旅客列车提供服务且相互具有可替代性,先客流分配再票额分配的方法难以保证所有旅客列车票额分配方案最优。本文提出多列车多停站方案票额分配方法,以票额限制为决策变量建立非线性整数规划模型,采用粒子群算法进行求解。通过算例对模型和算法进行验证,与先客流分配再票额分配的方法进行对比,结果表明本文提出方法能够在整个线路所有旅客列车角度进行收益优化,较现有票额分配方法更优。

基于定序优化的客运专线列车运行图铺划方法

在考虑旅客列车始发时间域和维修天窗的基础上,建立客运专线列车运行图优化模型,设计基于定序优化的客运专线列车运行图铺划方法。该方法在不断优化松弛列车运行图的过程中实现,对于当前松弛列车运行图,每次按照最小平移时间法则选择冲突进行优先化解,直至所有冲突化解为止。化解冲突时,通过构造松弛列车运行图的扩展多平行四边形和有向图,以平移作业、交换作业顺序、变更停站方案和调整列车始发时间域等方法来优化松弛列车运行图。算例分析表明,该方法能够有效地实施客运专线列车运行图的铺划。

旅客列车停站设置方案优化

旅客列车停站设置的影响因素主要有客流换乘需求、列车停站等级、列车指定停靠车站、车站接发列车能力、停站数量对旅行速度的影响和列车最大停站数量。分析停站设置和客流换乘选择之间的博弈关系,将基于停站方案的多类用户均衡客流分配模型作为下层规划模型,将旅客广义出行费用最小和列车停靠站数量限制作为上层规划模型的目标函数,构建旅客列车停站设置方案优化双层规划模型。通过分析停站方案变动引起的目标函数变化,构造解的邻域,设计基于模拟退火的求解算法。对由某客运专线和既有铁路组成的混合网络测算结果表明:列车平均停靠3.68站,列车直通客流比例平均为65.24%;客流直达比例为65.23%,人均换乘次数为0.44次;旅客出行费用较初始停站方案下降了35.47%。运算结果合理,具有较好的优化质量,旅客的出行费用显著下降。

基于节点服务的高速铁路列车停站方案优化模型

合理的列车停站方案对高速铁路运输计划的制定具有重要的现实意义,既有停站方案的编制受到各种技术与政策因素的影响,一般采用人工方法反复调整确定。本文提出一种基于节点服务的高速铁路列车停站方案优化模型,该模型的特点是将不确定性和不易量化的因素统一用节点服务表示,以方案总停站次数最少为目标,将节点服务频率、站间服务可达性、单个列车停站次数等作为主要约束条件,构建带有叉乘约束的非线性规划模型。运用停站概率与计算机模拟结合的方法有效解决了模型求解的问题。通过模型灵敏度分析发现,单个列车停站次数约束是影响停站方案求解可行性的关键问题。最后,以国内某高速铁路为例,进行实践应用,表明模型具有较好的可用性。

基于均衡性和可达性的高速铁路列车停站方案优化

为了兼顾高速铁路的速度优势和旅客出行的方便,从列车停站数量的均衡性和区间的可达性出发,建立高速铁路列车停站方案的非线性多目标优化模型。结合模型的特点,设计了具有自适应性的遗传退火算法。自适应遗传算法控制全局的寻优方向,模拟退火的Metropolis邻域搜索策略提高算法的邻域搜索能力,可以快速搜索高质量的解。最后用2015年京沪高速铁路数据进行验证,并用得到的停站方案与原停站方案进行对比。结果表明,优化方案中开行列车的停站数量更加集中,停9站和停10站列车占开行列车总数的71.8%,显著提高了停站方案的均衡性,可达性提高约2.32%。

城际铁路列车停站对小时通过能力的影响

对有3个中间站的城际铁路，将1h内停站列车按单列、2列成组、3列成组3种组织方式，每列车有1，2，3次共3种停站次数，以及有、无待避2种运行方式组成78种停站方案。通过铺画不同停站方案的列车运行示意图，分析计算有、无待避2种运行方式的损失时间，提出有、无待避2种运行方式损失时间的计算公式。按成组列车总停站次数由I到9的顺序，建立无待避停站运行方式损失时间和小时通过能力计算表。计算结果表明：当1h列车停站为4-7次时，小时通过能力为15列左右；不同停站方案对小时通过能力的影响与列车停站次数、停站时间、排列次序以及运行方式等因素有关；因此应根据通过能力利用情况和1h总停站次数的需求选择列车停站方案；应尽可能采用无待避停站运行方式，将有待避停站运行方式作为列车运行调整的备用方案。

电力系统规划建模问题探讨

电力系统规划的基础是建立模型 ,论述并探讨电力系统规划中的电源规划、维修规划、水火电运行规划及起停规划建模问题 ,其内容主要包括 :各类规划模型的目标函数建模、约束条件设定及其意义、模型求解方法等。