铁路枢纽双编组站静态配流协同优化研究

枢纽内跨编组站进行协同配流有助于优化枢纽内的车流接续,提高全局配流质量。引入跨编组站协同配流思想,构建铁路枢纽双编组站静态配流协同优化模型,以最小化双编组站的配流总代价、最大化双编组站的总满轴列车数为优化目标,考虑车流量约束、列车到解编发作业与枢纽小运转列车走行的接续时间约束、出发列车满轴与不违编约束、调机资源使用约束。以列车等级、编组去向数及出发时刻排序作为配流代价。设计理想点算法将多目标转化为单目标进行求解,最后运用算例对模型及算法的有效性进行验证。结果表明,双编组站联合配流相较于两编组站单独配流,可使满轴列车总数增加1列、站存车总数减少13辆、配流总代价降低5.4%,从而达到更佳的配流效果。

需求不确定的铁路车流径路优化模型

引入不确定理论中的鲁棒优化描述铁路货运日常运输组织工作中的车流量波动,提出需求不确定的铁路车流径路优化模型。首先,考虑线路通过能力和网络流量守衡约束,以绕道率阈值参数控制车流径路里程的合理性,以走行成本最小化为优化目标,建立需求确定的车流径路优化模型;然后,引入盒式不确定集描述车流量的波动性,设计鲁棒代价调节模型的保守程度,基于鲁棒对等理论建立需求不确定的车流径路优化模型;最后,通过小型算例验证模型的正确性,并基于沈阳铁路局集团有限公司所辖路网的实际算例验证模型的实用性。结果表明:部分车流量发生波动时,对应的最优径路方案随之发生变化;鲁棒代价能够权衡最优方案的成本和违反通过能力约束的概率,小型算例和实际算例中鲁棒代价分别取5和11时,得到的车流径路方案处于系统成本与运输需求满足的平衡点。该模型及鲁棒优化理论可为管理者制定车流径路方案提供决策参考。

联网、补网、强链背景下货车车流径路优化方案及效益研究

国铁集团联网、补网、强链计划为消除路网能力瓶颈、提高运输组织效率提供了基础性支撑。为进一步提高全路运输组织效率,充分利用联网、补网、强链项目释放的运能,研究梳理归纳项目作用类型,并结合项目预期实施效果提出了车流径路优化建议。参照国铁集团承运清算办法估算了车流径路调整可产生的各项收益。研究结果表明,联网、补网、强链项目可显著降低运输成本,提高铁路运输系统鲁棒性,为持续推进“公转铁”提供基础支撑。

某出口双层运输汽车专用车的研制

在欧洲,双层运输汽车专用车是运输乘用小汽车的主力车型,文章介绍了某出口双层运输汽车专用车的技术参数、主要特点、主要结构、计算及试验情况。该车已完成欧盟互联互通认证,取得了车型上线运行许可,并批量进行了交付,取得了较好的经济效益和社会效益。

An experimental analysis on the turnover time of railway freight transportation based on the impact strength of factors

Based on the factors impact strength model(FISM), we studied on calculation formulas of influence strength and key elements of FISM, and analyzed the turnover time of railway freight transportation of China. The results show that wagon transfer time is the most critical factor among the three subjective factors of wagons turnover time. The FISM based analysis of wagon transfer time show that the wagon turnover time is significantly correlated with transit time with resorting. Among the seven factors of detention time of transit time with resorting, the time of waiting to departing, converging, and waiting to break-up are key factors, while the time of make-up, break-up, arrival and departure are general factors. We carried out one empirical research based on the data of Baoji East Railway Station in 2015. The results of empirical research and FISM are consistent completely.

树枝形专用线取送车作业方案优化

为高效编制树枝形专用线取送车方案,考虑机车的数量、机车的牵引能力、调移作业节点的先后顺序,建立以取送作业时间为目标的优化模型;再根据作业性质,设计了结合遗传算法和大规模邻域搜索算法的改进遗传算法求解该模型。以某一铁路车站的取送作业为例,对模型进行求解,验证模型算法的有效性,结果表明:建立的模型求解方案符合实际,设计的改进GA算法可以快速高效求解模型,验证了改进算法的有效性。

多站协同的技术站配流优化研究

技术站是铁路网的重要组成部分,其作业组织水平直接决定了铁路运输生产效率。传统的技术站配流问题通常考虑车站内部作业优化,如解编顺序、分类线运用等,以减少车辆在站停留时间。为加强站间互联互通,促进车流有序流动,提出基于货物列车编组计划的多站协同概念。建立以车辆在站停留时间最小为目标的考虑多台调机的单技术站动态配流模型M1和以协同后减少的停留时间之和最大、新增列车走行费用最小为目标的多站协同优化模型M2。考虑到模型M1属于NP-hard问题,设计拉格朗日松弛算法将模型分解为3个子问题求解。模型M2根据模型M1求得结果并结合多站协同概念,调用GUROBI求解器求解验证。通过案例分析可知:在计划时限内,给定的路网中共有6个技术站进行协同配流,通过改变欠轴停运列车的编组去向,实现相邻车站车流供给,车辆在站停留时间减少645.1 h,较协同前降低6.57%,增加6列正点出发列车。研究结果表明,提出的模型及算法能够压缩多站车辆在站停留时间,提高计划兑现率,增强铁路货物运输生产效率。

基于运到期限的技术站动态配流优化研究

技术站配流作为货物运输的重要环节,影响着货物运输的时间和效率。为实现运到期限的兑现,以考虑运到期限的技术站动态配流为研究对象,将运到期限利用蒙特卡洛法分配到技术站转化为最大在站停留时间约束,引入优先级来评价货物的紧急程度,以优先级加权的货物总在站停留时间最小和发出总车辆数最多为双目标,为避免列车不合理停运,考虑不同满轴约束条件及摘挂、小运转列车可欠轴发出等车站实际,构建了混合整数规划模型,设计遗传模拟退火算法并采用软件求解。算例表明:与既有方法相比,研究的模型与算法能充分配流使得所有出发列车正点发出,优先处理优先级高的货物以减少其在站停留时间,且能保障所有货物不同运到期限的要求。

基于货-车-轨耦合动力学分析的重车重心高度及管控规则研究

我国现行重车重心高度管控规则已凸显限制铁路货运系统运输能力的矛盾。针对此问题,通过深度剖析货物-车体耦合机制,建立货-车-轨耦合动力学模型,并采用动态Nadal限度评估车辆运行脱轨风险,基于模型仿真分析我国铁路通用货车在正常速度运行时应限制的重车重心限制高度,以及重心高度超过该限值时的相应限速规定。研究结果表明:针对货物装载参数影响车辆动力学行为的研究,动态Nadal限度可有效减小脱轨误判率,相比于经典Nadal限度更适宜作为脱轨风险的评判依据;基于动态Nadal限度判定车辆脱轨风险,我国铁路通用货车的重车重心限制高度可提升至2400 mm;在保证车辆运行安全的前提下,重心超高时的区间限速规定可以合理地适当放宽。

基于车辆运动轨迹的铁路货车运用效率计算方法

铁路货车周转时间是衡量运输效率的重要指标,传统的计算方法基于统计数据套用固定公式,但不同方法计算的结果有一定差异。常用的车辆相关法重视车辆周转总体情况,时间相关法意图分解全周转各个过程,但受统计数据误差等因素影响,其结果不够精准,难以适应运输组织精细化要求。铁路运输相关部门基于专业需求特点分别建立信息系统,分别掌握货车全周转过程中的一部分运动状态,通过加强系统联系挖掘原始数据,运用大数据技术对原始数据进行清洗、整合,绘制出每一辆货车在运用和非运用2种运用状态下5个环节17个关键技术节点的时间线,并尝试基于此建立全新的货车运用效率计算方法,实现分车种、分区域、分运输组织环节的效率计算和系统监控,便于精准发现效率变化的原因,提高运输调整的精度。

铁路货车煤炭运输防冻粘涂层技术研究及应用

在煤炭运输及装卸过程中,运输箱体在低温环境下极易与煤炭形成严重粘连,从而造成极大的运输损耗。本研究提出一种基于改性氟碳聚合物的防冻粘涂层技术。通过对涂层表面进行润湿性表征、耐磨性测试以及抗结冰性能测试等,研究了涂层的抗粘附性和机械稳定性;通过多工况试验及实际线路运用等,全方位验证了该涂层的抗冻粘的有效性和机械耐久性。该工艺操作简单,涂层性能优异,为预防和改善铁路货车煤炭运输冻粘状况提供了一种精准的解决方案。

考虑车流时空分布不均衡的货物列车开行方案优化研究

为适应货主动态需求和运到期限要求,采用动态车流组织方法进行编组方案调整、列车运行方案与车流挂线的综合优化.考虑车流时空分布不均衡性,结合基本运行图架构,运用时空网络描述车流组织动态过程,考虑车流组织过程时空连续性、车站与线路时空能力及运到期限等约束,在静态车流组织优化模型目标基础上考虑车流到后待解与编后待发的延迟费用,构建货物列车开行方案整数规划模型.基于K短路构造初始解,依据列车能力利用率阀值评估方案,从而调整车流改编方案搜索邻域解,设计模拟退火求解算法.实例研究表明,相比静态模型,所建模型的决策变量能更清晰地反映车流对车站线路时空能力的占用状况,优化方案能有效匹配车流时空分布不均衡性,有利于车流接续与流线结合.

影响货车中时的主成分分析

在详细分析影响铁路货车中时因素的基础上 ,应用系统工程理论和主成分分析方法 ,定量分析影响铁路货车中时的因素。该方法采用一种降维的办法 ,找出几个综合因子来代表原来的众多变量 ,消除因素之间的相互影响 ,使问题的分析能够抓住核心和关键 ,从而客观准确地进行评价。

双向编组站配流问题整数规划模型及算法

双向编组站是铁路大型技术站,有2个相对独立的改编系统,业务繁忙且复杂。每个系统中出发列车的车流既来源于本系统的普通车流,也来源于对向系统的折角车流。配流问题指同时确定2个系统中出发列车的编组内容及车流来源,指派并调度解编调机的任务。本文设定折角车流利用交换场进行转场,以车辆在站总停留时间最小为目标,构建大规模混合整数线性规划模型。利用模型结构,开发拉格朗日松弛算法,通过松弛连接约束,将原问题分解为更为简单的子问题。最后以案例测试算法,结果表明,该算法在求解质量和时间方面明显优于商业优化软件CPLEX和现场使用的经验方法。

装载工况对铁路货车倾覆的影响研究

在重车静力分析的基础上,推导出货车装载工况参数与倾覆系数之间的静力关系式。基于车辆系统动力学,利用SIMPACK动力学仿真软件,建立了重车的车辆动力学仿真模型。以C64k敞车为例,在特定装载工况和运行工况下,分别基于静力模型与仿真模型,计算出倾覆系数的大小,并总结了货车装载工况参数与倾覆系数的变化关系。结果表明:静力学和仿真模型计算得出的货车装载工况对车辆倾覆安全的影响趋势基本一致,倾覆系数大小与重车重心高、货物重心横向偏移量及货物重心纵向偏移量成正相关;在相同的装载工况与运行工况下,静力学模型计算结果偏大,SIMPACK仿真模型结果更接近实际。

路网节点间铁路冷藏车空车调整的蚁群算法

数量调配和网络配流是铁路冷藏车空车调整的2个核心问题。在对问题进行抽象描述的基础上,建立了铁路冷藏车空车调整协同优化模型,将空车调整径路与数量两者统一到同一个模型中,实现两者整体上的优化。通过约束条件分析,在不改变铁路冷藏车空车调整问题协同优化性质的前提下对模型进行简化,将非线性模型转化为线性模型,设计相应的蚁群算法(ACO),并对算法复杂度进行分析。通过理论分析和实际算例分析表明,ACO算法易于利用计算机实现,对求解铁路冷藏车空车调整问题具有优势。

分组列车优化组织理论与方法研究

分组列车的组织条件要求较高且程度更复杂,但却有利于提高铁路货物运输的效率和效益。基于系统工程原理以及微观机理融合宏观机制的指导思想,采用定性分析与定量测度相结合、理论推导与仿真实验相融合的方法,系统地研究分组列车的组织特征、集结特性、组织条件和编组方案优化等问题,主要内容和结论如下。（1）分组列车车流组织特征分析。分析分组列车在编成站、换挂站和终到站的作业流程、组织条件和组织形式,并与单组列车进行对比。

电磁脉冲振动清车技术的研究

研究了运煤列车冻车破冻新技术———电磁脉冲振动清车技术，其工作原理是先给脉冲电容器较长时间的充电，将电能存储在电容器中，然后使电容器短路放电，因放电时间极短（可达微秒级），电路中的负载（换能器）获得很大的瞬时功率，并且将电场能转化为磁场能，在强脉冲电磁力的作用下换能器上的驱动板向车皮冲击，在应力波和瞬时强机械敲击的共同作用下，残余冻煤与列车车皮表面分离，利用翻车机与传送带间的落差，在翻车机倾倒时将大块冻煤摔碎，最后达到破冻的目的．介绍了电磁脉冲振动清车的特点，分析了现场试验结果，探讨了其应用前景．试验结果表明，磁脉冲振动清车技术是解决列车冻车问题有效、快捷、简便、节能的新技术、新方法．

车流对货车中时影响的微分分析

压缩货车的转停时间，对于加快货物的送达速度，提高铁路运输效益，增 强市场竞争能力，有着极为重要的意义。本文利用微分的方法，通过车流 量的波动和车流结构的变化对货车中时的影响分析，为宏观上把握货车 中转停留时间的变化规律，在全局的角度上有效地压缩和调控货车的中 转停留时间，提供有效的依据。

基于改进遗传算法的赶流列车运行调整研究

开展技术站车流组织与区段列车运行调整的协同优化研究,利用在途列车的运行可调性实现运输区域的"线流配合",可优化运输生产指标。将前方技术站的车流接续需求作为列车运行调整的目标之一,并定义为赶流调整。在分析赶流调整策略及应用场景的基础上,建立了赶流调整模型,设计了基于遗传算法的模型求解算法。算法设计充分结合列车运行调整特点,有效避免了"早熟"及收敛速度慢等现象,适应性好,求解时间能很好地满足列车运行调整需求。可快速验证"线流配合"研究思路中调整目标的可行性,并给出具体的调整措施,为技术站车流组织与列车运行调整协同优化研究的深入奠定基础。