基于RailML的鐵路區(qū)間信號(hào)工程設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、隨著中國(guó)鐵路事業(yè)的飛速發(fā)展，鐵路工程建設(shè)的需求日益增大。區(qū)間信號(hào)設(shè)計(jì)是鐵路建設(shè)中至關(guān)重要的一環(huán)，主要包括閉塞分區(qū)的劃分和軌道電路的分割兩個(gè)部分。然而，國(guó)內(nèi)外對(duì)這部分工作的研究目前仍存在較多問題:首先，列控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一規(guī)范的模型，不同專業(yè)和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互效率低下且出錯(cuò)率高?，F(xiàn)階段針對(duì)閉塞分區(qū)劃分問題尚沒有從多目標(biāo)優(yōu)化的角度分析和計(jì)算，缺少全面的優(yōu)化考慮。而對(duì)于軌道電路的分割問題，目前還是主要依靠人工計(jì)算來完成。這些問題嚴(yán)重影響了鐵

2、路信號(hào)設(shè)計(jì)的效率，阻礙了鐵路行業(yè)的發(fā)展。
　　本論文針對(duì)上述問題，主要做了以下幾方面的工作:
　　(1)以列控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，基于RailML對(duì)列控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)建完備而準(zhǔn)確的模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范描述。此外，針對(duì)RailML參數(shù)不夠全面的問題，對(duì)該模型進(jìn)行了適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展，使其涵蓋后續(xù)工作必備的參數(shù)，為后續(xù)信號(hào)設(shè)計(jì)工作奠定了基礎(chǔ);
　　(2)在研究閉塞分區(qū)劃分的目標(biāo)及影響因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了列車追蹤間隔模型，并選擇四顯

3、示自動(dòng)閉塞作為研究對(duì)象。針對(duì)“效率”、“經(jīng)濟(jì)”兩個(gè)策略分別給出了目標(biāo)函數(shù)，并從多目標(biāo)優(yōu)化的角度，應(yīng)用帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對(duì)閉塞分區(qū)的劃分進(jìn)行了求解;
　　(3)深入研究軌道電路的劃分目標(biāo)及影響因素，構(gòu)建了軌道電路分割的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)軌道電路分割問題的特點(diǎn)，本文提出了先求得最經(jīng)濟(jì)的分割點(diǎn)數(shù)目，進(jìn)一步追求平均目標(biāo)的分割方案的兩步計(jì)算法，并采用模擬退火算法進(jìn)行了問題的求解;
　　(4)在上述研究的基礎(chǔ)

4、上，本文選擇了一條實(shí)際線路，首先構(gòu)建線路的RailML數(shù)據(jù)模型，并用本文提出的方法進(jìn)一步完成了閉塞分區(qū)的劃分和軌道電路分割，生成了信號(hào)數(shù)據(jù)表，驗(yàn)證了本文提出的方法。
　　本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于:
　　(1)構(gòu)建并完善了列控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的RailML模型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范描述;
　　(2)從多目標(biāo)優(yōu)化的角度完成了閉塞分區(qū)的劃分，并基于NSGA-Ⅱ算法針對(duì)兩個(gè)目標(biāo)策略實(shí)現(xiàn)了閉塞分區(qū)的多目標(biāo)優(yōu)化;
　　(3)提出了軌