一、基于遗传算法的机车轴重转移优化计算（论文文献综述）
高久淳[1]（2014）在《机车车体称重试验台调簧算法研究》文中进行了进一步梳理为适应我国铁路运输高速化和重载化的发展方向,对机车的轮（轴）重偏差的控制愈发严格。为此,GB/T3317-2006中对我国铁路机车轴重偏差和轮重偏差分别作±2%和±4%的限定。本文首先从轮重偏差和轴重偏差的来源入手,最终确定以车体为研究对象,并分析车体二系支撑点载荷分配不均匀对整车轮（轴）重偏差带来的影响。构建车体四点称重调簧力学模型,通过静力平衡关系和变形协调关系找出了四点加垫厚度和四点载荷变化量之间的函数关系。将车体客观存在的扭转变形和弯曲变形考虑在内,采用校正加垫的思路以减少理论数学寻优模型对实际情况的简化和假设。以非线性最优化理论为基础,着重研究和对比了采用遗传算法、模拟退火算法和多优化目标遗传算法的三种搜索最优加垫方案的优缺点,最终设计开发了基于多优化目标遗传算法的二系调簧算法。论文针对机车生产的实际需求,开发了车体称重试验台项目,并对试验台进行了功能上和结构上的总体设计。设计采用机械式的丝杠传动系统,PLC驱动伺服电机的控制系统和基于Delphi开发环境的上位机系统。主要介绍了上／下位机之间的基于OP.C通讯标准的C/S通讯模式,上位机操作软件的数据库管理系统、数据输入／输出系统、设备故障自检和标定系统、称重调簧试验相关功能的设计以及将二系调簧算法嵌入上位机系统操作软件的联合编程方法。对现场试验车体进行称重调簧试验,试验台可以较好的实现对二系支撑点载荷分配的优化,充分验证了论述的调簧思路和分析方法的可行性和可靠性。为提高实际生产效率,提出两点建议：采用柔性适配器替代工艺弹簧；增加初始加垫工艺。
盛小军,李治[2]（1998）在《基于遗传算法的机车轴重转移优化计算》文中研究说明提出了一种利用遗传算法优化轴重转移参数的方法。该方法先列出轴重转移比较精确的求解方程，然后将其中的参数进行编码，设定目标函数为粘着重量利用率与性能价格比，利用遗传算法的全局寻优能力，以确定参数的最佳数值优化解。经计算比较表明，用该方法所确定的参数可以明显地改善轴重转移，提高粘着重量利用率和性能价格比。
朱爱华[3]（2020）在《地铁车轮磨耗及其对动力学性能影响的研究》文中研究说明随着地铁客流的增大和发车频次的增加,地铁车轮磨耗问题日益严重,车轮磨耗影响因素及预测研究对减轻轮轨磨耗和降低镟修成本具有重要的指导意义。针对地铁车辆客流实时变化、启动制动频繁、曲线比例较高等运行特点,本文以地铁车轮为研究对象,结合现场实测客流、磨耗和动力学数据,分析了时变载重、时变速度、动态车轮型面、摩擦系数和磨耗系数五个影响因素对地铁车轮磨耗的影响。首先,针对客流动态变化引起的时变载重和车辆牵引制动引起的速度变化,建立了基于变载和变速工况的地铁车轮磨耗仿真模型;然后,针对车轮型面随运行里程的动态变化,综合考虑轮轨磨耗性能和车辆曲线通过能力,提出了基于动态车轮型面的轮轨摩擦系数评价方法。接下来,针对磨耗系数选取的不确定性,运用特定里程的实测磨耗数据对磨耗系数进行优化,建立了数据-模型融合驱动的地铁车轮磨耗预测模型,并用实测值进行了验证。最后,在实测车轮磨耗和不圆数据的基础上,进一步研究了车轮损伤的非对称因素和耦合损伤因素对地铁车辆动力学性能的影响,建立了地铁车轮非对称不圆与磨耗耦合损伤动力学模型。取得的主要成果和结论如下:（1）根据地铁车辆客流实时变化和频繁启动制动的特点,提出了基于动态客流的车体时变载重计算方法,建立了随时间和位置变化的时变速度函数,构建了基于变载和变速工况的地铁车轮磨耗仿真模型。通过联合车辆动力学模型、变载设置模型、变速设置模型、轮轨接触模型、材料磨损模型和踏面更新模型,计算分析了变速情况下恒载、变载两种工况的车轮磨耗仿真结果,并与实测磨耗数据进行了对比。结果表明,相比恒载工况,变载工况下的车轮磨耗计算结果与实测车轮磨耗数据更加接近,且随着运行里程的增加,变载变速模型的计算优势越来越明显,其计算结果与实测值渐趋吻合。因此,考虑客流变化和速度变化因素建立的基于变载和变速工况的地铁车轮磨耗仿真模型的预测精度有了较大的提升,为车轮磨耗的仿真预测和镟修提供了更为准确的依据。（2）针对车轮型面随运行里程的动态变化,综合考虑轮轨磨耗性能和车辆曲线通过能力,提出了基于动态车轮型面的轮轨摩擦系数评价方法。用S型曲线模拟某实际运行区间路段,以磨耗指数和脱轨系数作为评价指标,通过地铁车辆系统动力学模型和磨耗模型,计算分析了4种实测车轮磨耗型面、7个不同摩擦系数值对磨耗指数和脱轨系数的影响规律,得到了不同车轮磨耗型面对应的摩擦系数建议值。研究结果表明,标准车轮型面对应的最佳摩擦系数区间为0.10.15,5万、8万、14万公里车轮型面对应的摩擦系数最佳区间为0.10.2、0.10.2、0.10.15;通过轮轨润滑技术调整摩擦系数,0万、5万、8万、14万公里车轮型面的磨耗指数最大值可分别降低71%、73%、69%、56%。因此,从不同运行里程下的车轮动态型面角度进行摩擦系数评价,可以更有效地降低轮轨磨耗,为地铁曲线线路的轮轨摩擦控制提供技术支持。（3）针对磨耗系数选取的不确定性,提出了基于实测数据的磨耗系数优化方法,构建了数据-模型融合驱动的地铁车轮磨耗预测模型。以某一特定运行里程的实测磨耗数据为训练样本,采用遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法分别对Jendel磨损模型中的磨耗系数进行优化,并比较了四种算法在不同线路和运行里程下的计算结果,考虑优化精度和计算时间,粒子群优化算法最好。在磨耗系数优化的基础上,构建了数据-模型融合驱动的地铁车轮磨耗预测模型,对地铁在其他运行里程下的车轮磨耗进行仿真与预测,并与实测数据进行比较。研究结果表明,基于实测数据的磨耗系数优化方法有效减少了凭经验选择磨耗系数的不确定性,降低了实验数据成本;数据-模型融合驱动的地铁车轮磨耗预测模型结合了模型预测和数据预测的优点,提高了车轮磨耗预测的精度,为车轮磨耗仿真预测提供了一种新的途径。（4）针对实际线路中出现的车轮非对称损伤和耦合损伤现象,结合地铁车轮实测磨耗和不圆损伤数据,提出了基于车轮非对称不圆和磨耗耦合损伤的车辆动力学分析方法,建立了地铁车轮非对称不圆与磨耗耦合损伤动力学模型,研究了非对称损伤和耦合损伤对车辆系统动力学性能的影响。分析了非对称不圆和对称不圆、非耦合损伤和耦合损伤、非对称耦合损伤和对称耦合损伤的车辆动力学性能计算结果,并与实测结果进行对比。结果表明,非对称不圆工况的轮轨垂向力、脱轨系数和轮重减载率明显增大;耦合损伤中,磨耗变化对轮轨横向力、轮轴横向力和脱轨系数影响较大,对轮轨垂向力影响较小;与对称耦合损伤工况相比,非对称耦合损伤的垂向振动加速度峰值和平稳性指标更大,与实测数据更贴近。因此,考虑车轮非对称损伤和耦合损伤因素建立的车轮非对称不圆与磨耗耦合损伤动力学模型有利于计算结果的准确性,对地铁车轮的检修和维护具有参考意义。
张燕[4]（2016）在《基于现代智能算法的车轮辐板外形多学科优化设计研究》文中进行了进一步梳理随着我国高速铁路的发展和铁路货运重载运输技术的提高,对列车性能的要求也不断增加。作为保证列车安全、平稳运行的最重要部件之一,列车车轮的设计十分复杂,涉及到轮轨几何学、接触力学、轮轨噪声、轮轨动力学等多个学科。车轮在运行中产生的机械应力、制动热应力和声辐射功率都与车轮辐板的几何形状有着密切关系。车轮辐板的设计与优化引起了业内人士和学者的关注,然而传统优化研究大多在力学性能或振动噪声方面单独进行优化。随着列车各学科间的耦合效应加剧,传统的设计方法已不能完全满足行业发展的需求。本课题将车轮的机械应力场、热应力场、振动声辐射的数值计算与多学科设计优化理论相结合,在分析学科间相互关系的基础上,采用“试验设计+近似模型”的计算策略和自适应鱼群遗传算法、多目标优化算法进行优化研究,针对不同型式、不同工况的列车车轮辐板外形分别进行优化计算,并初步探讨了波浪型辐板车轮的优化,主要内容如下：（1）研究了车轮在运行过程中机械应力、制动热应力、以及辐射噪声的计算原理、计算方法。通过算例,验证了方法的可行性,并分析了车轮的疲劳评价方法与噪声评价方法。（2）在深入分析遗传算法和鱼群算法理论的基础上,将遗传算法和鱼群算法有机的结合,利用遗传算法搜索能力强的优势进行全局搜索,利用鱼群算法进行局部搜索,并在寻优过程中不断调整人工鱼的最大步长和感知距离,最大限度发挥两种算法各自优点。通过测试函数（Michalewics函数和Rastrigin函数）得出结论,单一的遗传算法收敛较慢,单一的鱼群算法容易陷入局部最优,而自适应鱼群遗传组合算法更容易获得全局最优解,结果也更稳定,鲁棒性好,收敛速度快。（3）研究了“试验设计+近似模型”的计算策略,以及近似模型精度的检验方法,并编制了试验设计方法与近似模型的MATLAB程序。通过三个测试函数,分析了多项式响应面（Response Surface Methodology, RSM）模型、Crigin g模型和神经网络模型的全局近似能力以及拟合精度。（4）采用“试验设计+近似模型”的方法对重载货车车轮进行热机耦合优化设计,以满足静强度和疲劳强度为约束,减小车轮质量为优化目标,运用自适应鱼群遗传算法进行优化计算,得出了最优方案。另外,在构造车轮辐板外形时采用B样条曲线,扩大了辐板的设计空间,在建模上也降低了一定的难度,增加了寻优范围和设计效率。最优方案比原方案的车轮质量降低了7.62%,制动热应力降低了31.3%,最大Von Mises应力降低了2.3%。（5）提出了高速列车直辐板车轮的“多学科+多目标”优化设计方法,根据“实验设计+近似模型”的方法建立了高速列车直辐板的多学科模型,采用多目标算法进行优化计算,得出Pareto解集。通过AMG A算法得出三个典型Pareto解的模型进行对比分析,发现三种模型在整体性能方面相较于原模型均有不同程度的改善,其中质量最高降低4%,声辐射功率最高降低13.86%。（6）研究了波浪型辐板车轮的机械应力场和振动噪声,建立不同波浪个数、不同波浪幅度的波浪型辐板模型,详细分析波浪型辐板的机械应力场、声辐射功率特点,得出6波浪辐板,波浪幅度30mm声辐射性能较好的结论。采用多学科方法对6波浪辐板进行优化,通过线性加权的方法将多目标问题变为单目标优化的问题,得出不同权重系数下5种方案,对优化结果进行对比分析。
张立学[5]（2013）在《城轨车辆称重找平方法的理论研究与软件实现》文中研究表明轨道车辆的轮（轴）重的均匀分配确保了牵引力和制动力有效地发挥,保证了地铁列车的运行性能。为此,GB/T14894-2005规定：同一动车的每根动轴上所测得的轴重与该车各动轴实际平均轴重之差不应超过实际平均轴重的±2%；每个车轮的实际轮重与同轴两轮平均轮重之差不应超过该轴两轮平均轮重的±4%。近年来国内外对轴重的调整也有较为深入的研究,提出了不同的方法,轮（轴）重调平的精度也在不断提高。本文在分析了车体和转向架受力的基础上,就目前应用于整车称重的八点称重所采用的几种主流算法进行对比,找到了更适合实际生产的算法应用于新的四点称重,同时提出了新的工艺改进方案以及软件实现方法。本文主要研究了车辆轮轴重的计算方法,并分析了可能引起轮轴重偏差的影响因素,最终确定了重心位置是影响轮轴重的主要因素。在此基础上本文对目前整车八点称重进行了分析,提出了理论上八点称重能够用加垫方式调整成功的重心最大偏差临界值,由此指出了这种方法的局限性。为了更加精确地实现轮轴重找平,本文将车体四点称重和转向架四点称重分别进行分析,找到一系对轮轴重的影响及二系对轮轴重的影响,确定了一系和二系的调整方法。通过建立数学模型,用MATLAB实现了路径最优算法和全局最优算法,并对这两种算法进行对比,认为优化后的路径最优法与全局最优算法相比,具备调整精度高、加垫位置唯一和计算时间少等三个优点。为了进一步验证算法,本文在ADAMS中建立了虚拟样机并进行了仿真分析,仿真结果和优化结果都与现场数据和计算数据相吻合。为了实现综合调簧,本文还创新性地提出了以重心偏移为基础的转向架—车体匹配方案,让不同的车体配对对应的转向架以此来实现预调簧的过程。本文利用VB、MATLAB、Acess2013、SQL Server2000等软件开发了综合调簧软件,实现了综合调簧的目的。
李照祥[6]（2019）在《铁路货车基础制动装置多目标优化》文中提出随着我国铁路运输业进入提速和重载的发展趋势,我国铁路运输的承载能力不断上升,运行速度也不断提高,这对货车的制动性能提出了更高的要求,因此,改善铁路货车基础制动装置的性能,是保障铁路货车的运行安全性关键因素之一。目前我国铁路货车基础制动装置在运用过程中出现传动效率低、闸瓦偏磨以及缓解不良等现象,通常解决该问题的方法是通过更换磨损件或对零部件进行打磨处理等,未能从源头解决问题。本文采用一种将iSIGHT与RecurDyn相结合的多目标优化方法,对铁路基础制动装置的性能进行优化和改善。主要研究内容和成果包括:1、综述货车制动系统的各类检修故障,分析结果得出主要的故障有两部分:一部分出现在制动系统中120型空气控制阀,另一部分出现在货车基础制动装置。本文以K6型基础制动装置为例,研究基础制动装置的工作原理和各项重要参数,并分析故障出现的原因。2、基础制动装置性能的关键因素识别。影响基础制动装置性能的因素包括各个杠杆的厚度尺寸、销轴与衬套的直径尺寸等,通过设计正交试验,在多体动力学仿真软件中获取数据,采用主效应值识别出中拉杆后槽宽度、固定杠杆厚度、衬套3和衬套4的内径尺寸为关键因素。3、多目标优化设计。以识别出的关键因素为设计变量,确定约束条件和目标函数,设计拉丁超立方实验,在多体动力学仿真软件中获取充足的采样点;采用响应面模型建立近似曲面,并利用复相关系数R2和误差等级检验响应面模型的拟合精度;最后利用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法对近似模型进行循环逼近计算得到最优解。实现基础制动装置的多目标优化。4、优化结果讨论和验证。基础制动装置多目标优化的最优方案:固定杠杆厚度26mm,中拉杆后槽宽29.3mm,衬套3内径为36.57mm,衬套4内径尺寸为36.64mm。将优化结果与原始进行对比,基础制动装置的制动梁横移量减小31%,缓解力减小36%,传动效率提高1.83%。为检验优化结果的准确性,将优化后的设计变量重新建模,在RecurDyn软件中进行验证其误差均在3%以内。本文提出铁路货车基础制动装置的多目标优化方法,为该产品的生产设计改善提供技术支持。
王超[7]（2008）在《基于虚拟仪器技术的机车转向架调簧试验台研究》文中认为铁路是我国的主要运输方式,在交通运输中起着主导作用。高速、重载列车的发展,对机车车辆动力学性能提出了更高的要求。转向架是机车车辆的走行部件,转向架性能的优劣直接影响机车车辆的各项动力学性能及运行安全性。由于制造工艺等因素,转向架性能参数的实际值与理论值相差很大,结果常常会造成转向架在制造后达不到设计性能的要求。其中,机车转向架轮、轴重偏差对列车车辆的牵引力的发挥和牵引运动性能有很大的影响。机车轮重不均匀,且减载率过大的话,将对行车安全产生不良影响,还易引起车轮的多边形和轨道的波浪形磨损。为了适应铁路运输发展的要求,研制开发对机车转向架轮、轴重进行检测并能提供轮重偏差调整方案的测试系统是一项重要的课题。论文在分析国内外转向架试验台的基础上,结合我国机车转向架的特点,对转向架调簧试验台进行了设计研究。整个试验台由机械结构、液压装置和检测系统组成。机械结构的主要作用是安装加载装置和承载各种检测设备以及转向架。液压装置完成称重轨的垂向调节,同时可模拟机车车体对转向架进行加载。检测系统用于测量转向架的结构参数和载荷分布状态,并根据测量结果给出补偿方案。论文在分析造成转向架轮、轴重分布不均原因的基础上,根据转向架结构,建立了轮、轴重调整数学模型,同时依据最优化理论,编写了多种寻优算法程序,并利用虚拟样机技术对优化算法进行了仿真分析和比较,最后选择拉格朗日乘子法作为调整算法。为了使测试系统具有良好的人机交互界面,论文基于虚拟仪器Labview的编程环境,完成了检测系统的开发。检测系统可对转向架整个加载过程进行实时监控,记录加载过程中传感器测量的信号数据。通过Labview与C++混合编程的方法,将调整算法嵌入检测系统,实现调整量的计算,同时结合Access数据库技术实现对检测结果的存储和管理。
周鹏[8]（2019）在《横风下高速列车悬挂系统参数优化设计》文中研究表明随着高速铁路的快速发展,高速列车的运行速度得到显着提高,随之而来的列车运行安全性问题也越来越明显。高速列车悬挂系统动力学参数变化会影响列车的运行安全性,特别是在横风环境下。本文结合计算流体力学和多体系统动力学理论,分析横风环境下列车悬挂系统动力学参数变化对列车运行安全性的影响,以及构建横风下列车悬挂系统参数优化模型,开展高速列车横风下运行安全性的单目标优化、多目标优化以及多工况多目标优化。主要内容包含以下几个方面:（1）建立高速列车多体系统动力学模型,研究动力学参数变化对列车运行安全性的影响。计算结果表明二系空气弹簧垂向刚度变化对横风下列车运行安全性影响较大,脱轨系数、轮重减载率、轮轨垂向力以及轮轴横向力均随着二系空气弹簧垂向刚度的增加而减少。（2）建立横风下列车悬挂系统动力学参数优化模型,以脱轨系数为优化目标,分析不同单目标优化算法的计算结果,得到基于MIGA全局探索和DS算法的混合单目标优化算法的优化效果最佳。并以此算法为基础对其他安全性指标分别进行单目标优化。（3）建立横风下列车悬挂系统动力学参数优化模型,以轮轴横向力和轮重减载率为优化目标进行高速列车横风下多目标优化。优化结果表明:优化之后的脱轨系数、轮轨垂向力以及轮轴横向力均有较好的收敛效果,轮重减载率有明显的减少趋势。通过对比Pareto加权最优解与初始数据可知:优化之后的头车车体在横向以及垂向的位移均得到有效的改善,车轮的横移量以及抬升量相对初始值均有较大幅度的减小,从而使运行安全性指标得以优化。（4）建立列车在10m桥梁多工况动力学参数的多目标优化模型,开展列车在10m桥梁多工况下多目标优化,结果表明:10m桥梁多工况多目标优化之后的运行安全性指标均有着较好的优化效果;优化之后列车的横移量与抬升量均存在不同程度的减少,进而轮轨力减少,运行安全性得以优化。
罗隆福[9]（2001）在《基因控制遗传算法的理论与应用研究》文中进行了进一步梳理随着计算机技术的不断发展，以及数学理论与方法向各门学科和各个应用领域更广泛、更深入地渗透，在21世纪的信息时代，最优化理论和技术必将在社会的诸多方面起着越来越大的作用。遗传算法求解复杂优化问题有着巨大的潜力。 复杂工业工程领域的优化设计，是遗传算法的一个重要研究方向。论文首次提出了基因控制遗传算法（Gene Handling Genetic Arithmetic, GHGA）的理论，并用它系统地解决了电力机车主变压器电磁结构优化设计课题。 围绕着高速电力机车主变压器优化设计这个复杂工程优化问题，论文开展了如下工作：1 在对高速电力机车主变压器进行整体方案优化的基础上，建立了具有13个离散变量、17个约束条件、体积和重量两个优化目标函数的电力机车主变压器电磁结构优化设计标准数学模型；2 理论创新：在寻求对所建立的优化数学模型求解时发现：简单遗传算法（SGA）难于收敛。因此，针对实际问题的领域知识所包含的信息，提出了基因控制遗传算法（GHGA）的思想，及其数学表述和寻优策略，给出了GHGA种群多样性的理论分析、全局收敛性的理论证明以及它是一种较高搜索效率算法的理论证明；3 设计技术创新：数学模型中涉及复合短路阻抗求解、油箱与绕组的最近距离的确定（必然包括屏蔽技术）、绕组间的漏磁干扰计算等关键设计技术。论文用两章的篇幅对此进行了详细的理论分析，建立了复杂工业工程优化设计的创新设计技术。试验验证了新的设计技术的正确性；这套设计技术填补了国内空白，具有自主知识产权。4 分别用四种遗传算法，求解上述数学模型。结果表明：简单遗传算法（SGA）难于收敛或者收敛于局部优解；基因控制遗传算法（GHGA）全局收敛；基因表达遗传算法（GEGA）收敛于局部优解；基于基因表达的基因控制遗传算法 （GGHGA）是全局的快速的遗传算法； 本文的研究工作表明： 实际复杂工程优化问题是一项需要多学科综合知识才能解决的问题； 从理论到应用，在应用中发现新的理论，用新的理论反过来指导实际应用，是理论发展的辩证法，也是应用技术发展的辩证法。
张波[10]（2009）在《重载组合列车牵引及制动系统的试验与仿真研究》文中认为重载是世界铁路货运技术发展的重要方向。2003年底,为适应国民经济发展需要,铁道部做出了加快大秦线重载技术创新和扩能改造、快速提高大秦线运输能力的重大决策。开行2万t重载组合列车,是实现大秦线快速扩能的一项关键技术措施。论文在大秦铁路开行2万t重载组合列车背景下,以铁道部相关课题为依托,在大秦线2万t重载组合列车牵引及制动系统试验与仿真研究方面开展工作。在参考大量前人研究的基础上,通过深入细致的理论分析,建立了重载组合列车仿真计算平台,并以之为基础,采用仿真和试验相结合的方法,对大秦线开行2万t重载组合列车这一课题进行了深入研究。论文详细分析了目前国际上重载组合列车制动系统的两种关键技术：ECP和动力分布控制。国内首次建立了ECP制动系统和动力分布控制相关模型,并研制完成相应的软件模块,发展了重载组合列车运行计算和纵向动力学分析的仿真平台。开发了适应于大秦线大功率交流传动电力机车牵引系统性能测试的交流传动系统测试平台,对不同编组列车牵引能力、分布式操纵系统的同步性以及机车本身控制系统的性能进行了试验研究。基于仿真和试验研究结果,协助运营部门完成了大秦线2万t重载组合列车操纵方法的完善和优化工作,在兼顾车轮热负荷和减少闸瓦磨耗的情况下,实现了不同编组2万t重载组合列车的安全开行。以重载组合列车合理操纵技术为基础,研制完成重载组合列车自动运行的仿真计算程序,为重载运输的仿真计算研究提供了新工具。应用现代计算流体力学方法（CFD）对重载组合列车制动管系内气体流动的动态过程进行数值仿真。建立了长大货物列车空气制动管系的3维充气模型,相关研究结果可用于重载组合列车制动系统的性能分析和设计。本文研究工作对大秦线2万t重载组合列车的试验和安全开行具有重要的工程实用价值。
二、基于遗传算法的机车轴重转移优化计算（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于遗传算法的机车轴重转移优化计算（论文提纲范文）
（1）机车车体称重试验台调簧算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作与研究内容 |
| 第2章 调簧对机车整体性能的影响 |
| 2.1 轮(轴)重偏差对机车动力学性能的影响 |
| 2.1.1 轮(轴)重偏差对牵引性能的影响 |
| 2.1.2 轮(轴)重偏差对制动性能的影响 |
| 2.2 轮(轴)重偏差原因分析与调整方法 |
| 2.2.1 设计误差 |
| 2.2.2 工艺制造精度差 |
| 2.2.3 其他客观因素——车体刚性不足 |
| 2.2.4 调整方法——自动调簧技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 机车(动车)调簧力学模型研究 |
| 3.1 机车称重调簧中的力学分析 |
| 3.2 车体称重模型化分析 |
| 3.2.1 以自由重力状态为目标 |
| 3.2.2 以载荷分布最均匀化为目标 |
| 3.3 车体柔性特性对称重结果的影响 |
| 3.3.1 车体扭转变形对称重工艺的影响 |
| 3.3.2 车体弯曲变形对称重工艺的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于最优化理论的调簧算法设计 |
| 4.1 工程最优化理论介绍 |
| 4.2 基于二次规划的调簧算法设计 |
| 4.3 MATLAB最优化工具简介 |
| 4.3.1 基于遗传算法的调簧算法设计 |
| 4.3.2 基于模拟退火算法的调簧算法设计 |
| 4.3.3 基于多优化目标遗传算法的调簧算法设计 |
| 4.3.4 三种基于计算机寻优的调簧算法对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车体称重试验台的硬件设计与实现 |
| 5.1 车体称重试验台基本功能和总体技术要求 |
| 5.1.1 试验台基本功能 |
| 5.1.2 总体技术要求 |
| 5.2 机械系统设计 |
| 5.2.1 丝杠式传动设计 |
| 5.2.2 称台自动化标定设计 |
| 5.3 电气控制系统设计 |
| 5.3.1 基于OPC标准的上/下位机通讯协议 |
| 5.3.2 基于PLC的检测与控制功能设计 |
| 5.4 上位机系统设计 |
| 5.4.1 系统操作软件总体结构设计 |
| 5.4.2 数据库接口设计 |
| 5.4.3 上位机OPC服务器设计 |
| 5.4.4 上位机操作软件与MATLAB程序接口设计 |
| 5.4.5 试验程序与UI设计 |
| 5.4.6 报表打印系统设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 车体称重试验台的应用与分析 |
| 6.1 称重调簧试验结果分析 |
| 6.2 对车体称重调簧工艺的建议 |
| 6.2.1 选用柔性适配器 |
| 6.2.2 检测初始加垫量 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 |
（3）地铁车轮磨耗及其对动力学性能影响的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 轮轨滚动接触理论 |
| 1.2.2 轮轨磨耗影响因素研究现状 |
| 1.2.3 国内外轮轨磨耗预测研究现状 |
| 1.2.4 车轮损伤对车辆动力学性能的影响 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 本文研究内容及研究思路 |
| 2 基于变载和变速工况的地铁车轮磨耗模型研究 |
| 2.1 地铁客流数据分析 |
| 2.2 车辆系统动力学模型 |
| 2.2.1 多体动力学基本理论 |
| 2.2.2 地铁车辆系统动力学模型 |
| 2.2.3 地铁车辆动力学模型的构建 |
| 2.3 基于变载和变速工况的车轮磨耗仿真过程 |
| 2.3.1 变载设置模型 |
| 2.3.2 变速设置模型 |
| 2.3.3 轮轨滚动接触模型 |
| 2.3.4 材料磨损模型 |
| 2.3.5 车轮踏面平滑模型 |
| 2.4 基于变载和变速工况的车轮磨耗仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于动态车轮型面的轮轨摩擦系数研究 |
| 3.1 车轮磨耗型面跟踪测试与分析 |
| 3.1.1 车轮数据采集过程 |
| 3.1.2 车轮数据采集结果 |
| 3.2 轮轨磨耗计算 |
| 3.2.1 车辆动力学模型 |
| 3.2.2 轮轨接触模型 |
| 3.2.3 轮轨磨耗计算模型 |
| 3.3 脱轨系数 |
| 3.4 基于不同车轮型面的轮轨摩擦系数研究 |
| 3.4.1 不同车轮型面下摩擦系数对轮轨磨耗的影响 |
| 3.4.2 不同车轮型面下摩擦系数对脱轨系数的影响 |
| 3.4.3 基于不同车轮型面的摩擦系数分析 |
| 3.4.4 基于不同车轮型面的轮轨摩擦控制技术研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 地铁车轮磨耗预测研究 |
| 4.1 数据-模型融合驱动的车轮磨耗预测方法主要流程 |
| 4.2 磨耗系数优化设计 |
| 4.2.1 Jendel材料磨损模型 |
| 4.2.2 磨耗系数的取值 |
| 4.2.3 磨耗系数优化设计的数学模型 |
| 4.2.4 基于遗传算法的磨耗系数寻优 |
| 4.2.5 基于粒子群算法的磨耗系数寻优 |
| 4.2.6 基于禁忌搜索算法的磨耗系数寻优 |
| 4.2.7 基于模拟退火算法的磨耗系数寻优 |
| 4.3 车轮磨耗预测物理模型 |
| 4.4 车轮磨耗仿真预测结果与实测数据对比 |
| 4.4.1 (1)号线路地铁车轮磨耗仿真与实测对比 |
| 4.4.2 (2)号线路地铁车轮磨耗仿真与实测对比 |
| 4.4.3 传统方法与不同优化算法的性能对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 地铁车轮非对称不圆与磨耗耦合损伤对动力学性能的影响 |
| 5.1 实测车轮外型数据分析 |
| 5.1.1 实测车轮型面磨耗数据 |
| 5.1.2 实测车轮轮轨接触几何关系分析 |
| 5.1.3 实测车轮不圆数据分析 |
| 5.2 地铁车轮非对称耦合损伤动力学模型的构建 |
| 5.3 车辆系统动力学性能指标及评估标准 |
| 5.3.1 轨道结构动力作用评价指标 |
| 5.3.2 运行安全性评价指标 |
| 5.3.3 运动平稳性指标 |
| 5.4 非对称不圆对车辆动力学性能的影响 |
| 5.4.1 轮轨垂向力 |
| 5.4.2 轮轨横向力 |
| 5.4.3 脱轨系数 |
| 5.4.4 轮重减载率 |
| 5.5 非对称不圆与磨耗耦合损伤对车辆动力学性能的影响 |
| 5.5.1 轮轨横向力 |
| 5.5.2 轮轨垂向力 |
| 5.5.3 脱轨系数 |
| 5.5.4 轮重减载率 |
| 5.5.5 轮轴横向力 |
| 5.6 地铁车辆平稳性分析对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于现代智能算法的车轮辐板外形多学科优化设计研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车轮优化设计方法研究现状 |
| 1.2.2 现代智能优化算法研究 |
| 1.2.3 代理模型技术 |
| 1.3 论文主要的研究工作 |
| 2 车轮的仿真计算及评定方法研究 |
| 2.1 车轮辐板机械应力场的计算 |
| 2.1.1 轮轨接触应力计算 |
| 2.1.2 车轮机械载荷的计算标准 |
| 2.1.3 车轮辐板机械应力场的有限元分析 |
| 2.2 车轮辐板温度场和热应力场的计算 |
| 2.2.1 瞬态热传导问题的有限元理论模型 |
| 2.2.2 车轮温度场边界条件的确定 |
| 2.2.3 车轮温度场的计算结果 |
| 2.2.4 车轮热应力场的计算结果 |
| 2.3 车轮辐板振动声辐射的计算 |
| 2.3.1 声学计算基础 |
| 2.3.2 车轮振动与声辐射的计算模型 |
| 2.4 车轮辐板的评价方法 |
| 2.4.1 车轮的强度评定方法 |
| 2.4.2 车轮辐板的噪声评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 自适应鱼群遗传优化算法性能测试与分析 |
| 3.1 最优化问题的数学模型与寻优方法 |
| 3.1.1 优化设计的数学模型 |
| 3.1.2 最优化问题的基本寻优方法 |
| 3.2 遗传算法的基本原理 |
| 3.2.1 种群初始化及编码方法 |
| 3.2.2 遗传操作 |
| 3.3 鱼群算法 |
| 3.3.1 人工鱼群算法概述 |
| 3.3.2 人工鱼群算法的主要行为及其实现 |
| 3.3.3 人工鱼群算法流程 |
| 3.4 自适应鱼群遗传混合算法 |
| 3.5 组合算法性能测试与分析 |
| 3.5.1 测试函数介绍 |
| 3.5.2 算法参数设置 |
| 3.5.3 结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多学科优化理论与代理模型技术 |
| 4.1 多学科优化理论 |
| 4.1.1 多学科优化设计定义及性质 |
| 4.1.2 多学科优化主要研究内容 |
| 4.1.3 多学科优化设计求解方法 |
| 4.1.4 多学科优化设计求解流程 |
| 4.2 代理模型技术 |
| 4.2.1 试验设计方法 |
| 4.2.2 近似模型方法 |
| 4.2.3 模型的检验 |
| 4.3 近似模型测试 |
| 4.3.1 Alpine函数 |
| 4.3.2 Schaffer函数 |
| 4.3.3 Hartmann函数 |
| 4.3.4 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 铁路重载货车车轮辐板的优化设计研究 |
| 5.1 设计方法与设计流程 |
| 5.1.1 车轮辐板优化的数学模型 |
| 5.1.2 设计流程图 |
| 5.2 货车车轮辐板外形优化设计 |
| 5.2.1 辐板外形的参数化方法 |
| 5.2.2 重载货车车轮的热机静强度与疲劳强度分析(约束条件) |
| 5.2.3 实验设计方法(DOE)和近似模型选取 |
| 5.2.4 优化平台建立与各模块集成计算 |
| 5.2.5 结果与讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 高速列车车轮辐板的多学科优化设计研究 |
| 6.1 设计方法与设计流程 |
| 6.1.1 车轮辐板优化的设计方法 |
| 6.1.2 设计流程图 |
| 6.2 高速列车车轮辐板外形优化设计 |
| 6.2.1 辐板外形的参数化方法 |
| 6.2.2 高速列车车轮的计算模型 |
| 6.2.3 实验设计方法(DOE)和近似模型选取 |
| 6.2.4 优化平台建立与各模块集成计算 |
| 6.2.5 结果与讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 波浪型辐板列车车轮的研究及优化 |
| 7.1 波浪型辐板车轮模型的建立 |
| 7.2 辐板型式对车轮强度和声辐射性能影响的对比分析 |
| 7.2.1 车轮辐板机械应力场的对比 |
| 7.2.2 车轮辐板热应力场的的对比 |
| 7.2.3 车轮热机耦合应力场的计算 |
| 7.2.4 车轮振动-声辐射的计算 |
| 7.3 不同变量对波浪型辐板车轮的影响 |
| 7.3.1 波浪个数对车轮的影响 |
| 7.3.2 波浪幅度对车轮的影响 |
| 7.4 波浪型辐板车轮的优化初探 |
| 7.4.1 优化设计流程 |
| 7.4.2 实验设计方法和近似模型选取 |
| 7.4.3 优化过程 |
| 7.4.4 结果与讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）城轨车辆称重找平方法的理论研究与软件实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究动态 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究意义及目的 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第二章 地铁车辆整车调平技术的分析 |
| 2.1 轮(轴)重分配不均对地铁车辆性能的影响 |
| 2.1.1 轮(轴)重分配不均对地铁车辆粘着重量和牵引力的影响 |
| 2.1.2 轮(轴)重分配不均对列车制动力的影响 |
| 2.2 地铁车辆轮(轴)重的计算 |
| 2.3 地铁车辆轮(轴)重分配不均衡的原因分析 |
| 2.4 整车称重模型对轴重的调整方法研究 |
| 本章小结 |
| 第三章 地铁车辆四点称及载荷调整方法研究 |
| 3.1 四点称重的刚性简化模型分析 |
| 3.1.1 基于无张力状态的分析方法 |
| 3.1.2 基于载荷最平均分配的分析方法 |
| 3.3 四点称重特性研究 |
| 3.4 车体扭转刚度对车体四点称重的影响 |
| 3.4.1 现场四点称重不准确的原因分析 |
| 3.4.2 车体扭转刚度对四点称重的影响及解决方案 |
| 3.5 四点称重工艺方法的选择与控制 |
| 3.5.1 判断标准的确定 |
| 3.5.2 调整方法的确定 |
| 3.6 转向架四点称重工艺方法 |
| 3.6.1 转向架力学模型分析 |
| 3.6.2 转向架加垫引起轮重的变化分析 |
| 3.6.3 二系加垫引起轮重的变化分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 基于计算机寻优的地铁车辆四点称重算法 |
| 4.1 优化算法介绍 |
| 4.2 MATLAB及典型优化算法简介 |
| 4.2.1 MATLAB软件简介 |
| 4.2.2 MATLAB常规优化算法 |
| 4.2.3 遗传算法简介 |
| 4.3 基于最大偏差控制的一维搜索最优化算法 |
| 4.3.1 程序结构 |
| 4.4 基于最小方差的遗传算法 |
| 4.5 两种算法的结果对比及优劣对比 |
| 第五章 地铁车辆称重过程的仿真分析及优化验证 |
| 5.1 ADAMS动力学仿真软件简介 |
| 5.2 四点称重在仿真软件中的模型建立 |
| 5.2.1 重心与形心重合的模型输出 |
| 5.2.2 重心偏移形心的模型输出 |
| 5.3 四点称重的参数化建模及优化分析 |
| 5.3.1 参数化建模过程 |
| 5.3.2 ADAMS优化分析 |
| 第六章 地铁车辆综合调平方法确定及软件实现 |
| 6.1 综合调平方法的确定 |
| 6.2 软件结构及功能 |
| 6.3 软件主要窗口及介绍 |
| 6.3.1 登录与导航 |
| 6.3.2 称重窗体 |
| 6.3.3 信息录入 |
| 6.3.4 匹配选项 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）铁路货车基础制动装置多目标优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 铁路货车制动系统国内外发展 |
| 1.3 制动系统运用故障概述 |
| 1.4 多学科多目标优化的国内外发展 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 本章小结 |
| 第二章 铁路货车基础制动装置理论分析 |
| 2.1 基础制动装置概述 |
| 2.1.1 基础制动装置分类 |
| 2.1.2 基础制动装置工作原理 |
| 2.2 基础制动装置基本参数 |
| 2.3 传动效率计算 |
| 2.4 缓解阻力计算 |
| 2.5 制动梁横移原因分析 |
| 本章小结 |
| 第三章 多目标优化方法与流程 |
| 3.1 试验设计 |
| 3.2 近似模型构建 |
| 3.3 近似模型验证 |
| 3.4 多目标优化算法 |
| 3.5 优化流程确定 |
| 本章小结 |
| 第四章 基础制动装置性能的关键因素识别 |
| 4.1 仿真模型建立 |
| 4.1.1 相关软件概述 |
| 4.1.2 基础制动装置仿真模型建立 |
| 4.2 仿真模型验证 |
| 4.2.1 静态闸瓦压力测试试验 |
| 4.2.2 试验数据对比 |
| 4.3 识别关键因素 |
| 4.3.1 正交试验法 |
| 4.3.2 确定关键因素 |
| 本章小结 |
| 第五章 基础制动装置多目标优化的实现 |
| 5.1 拉丁超立方试验设计 |
| 5.2 近似模型构建 |
| 5.3 多目标优化 |
| 5.3.1 多目标优化的数学模型 |
| 5.3.2 多目标优化计算 |
| 5.3.3 优化结果讨论 |
| 5.4 优化结果验证 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于虚拟仪器技术的机车转向架调簧试验台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 机车调簧技术 |
| 1.2 论文选题背景 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 转向架试验台国外研究现状 |
| 1.3.2 转向架试验台国内研究现状 |
| 1.3.3 调簧方法研究现状 |
| 1.4 本论文的主要工作和内容 |
| 第2章 转向架调簧试验台总体设计 |
| 2.1 试验台主要技术要求 |
| 2.2 试验台总体结构 |
| 2.3 试验台工艺流程 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 测试系统硬件构成 |
| 3.1 传感器选择 |
| 3.2 数据采集卡 |
| 3.3 计算机 |
| 3.4 测试系统精度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 转向架调簧分析 |
| 4.1 机车轮重、轴重的计算 |
| 4.2 机车轮重、轴重分配不均的主要原因 |
| 4.2.1 机车重心偏差 |
| 4.2.2 支承形式引起的支承力偏差 |
| 4.3 转向架一系支承力学模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 调簧优化算法研究及仿真 |
| 5.1 最优化方法概述 |
| 5.1.1 数学模型 |
| 5.1.2 优化方法思想 |
| 5.2 最优化方法分析 |
| 5.2.1 一维搜索 |
| 5.2.2 拟牛顿法 |
| 5.2.3 约束优化方法 |
| 5.3 调簧算法的实现及仿真 |
| 5.3.1 调簧算法模型 |
| 5.3.2 算法仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于虚拟仪器的调簧系统软件设计 |
| 6.1 软件总体结构 |
| 6.2 主控模块设计 |
| 6.3 数据采集模块设计 |
| 6.4 调簧计算模块设计 |
| 6.4.1 DLL介绍 |
| 6.4.2 Labview中构造DLL函数原型 |
| 6.4.3 Visual C++中创建DLL |
| 6.5 数据管理模块设计 |
| 6.5.1 数据库管理系统 |
| 6.5.2 数据库开发工具 |
| 6.5.3 调簧数据库设计 |
| 6.6 远程控制模块设计 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）横风下高速列车悬挂系统参数优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车横风气动特性的研究 |
| 1.2.2 列车横风下运行安全性研究 |
| 1.2.3 列车悬挂系统参数优化研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 基本理论 |
| 2.1 计算多体系统动力学的基本理论 |
| 2.2 多目标优化的基本概念 |
| 2.2.1 多目标优化的数学模型 |
| 2.2.2 向量的自然序 |
| 2.2.3 解的占优关系 |
| 2.2.4 Pareto最优解集和Pareto前沿 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 横风下高速列车悬挂参数对安全性的影响 |
| 3.1 高速列车多体系统动力学模型 |
| 3.1.1 高速列车多体系统动力学模型的建立 |
| 3.1.2 高速列车运行安全指标 |
| 3.2 悬挂系统动力学参数对列车运行安全性的影响 |
| 3.2.1 脱轨系数 |
| 3.2.2 轮重减载率 |
| 3.2.3 轮轴横向力 |
| 3.2.4 轮轨垂向力 |
| 3.3 悬挂系统动力学参数变化对车辆系统动力学的影响 |
| 3.3.1 脱轨系数和轮轴横向力 |
| 3.3.2 轮重减载率和轮轨垂向力 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于单目标优化的横风下高速列车动力学参数设计 |
| 4.1 单目标优化算法 |
| 4.1.1 梯度优化算法 |
| 4.1.2 直接搜索算法 |
| 4.1.3 全局探索算法 |
| 4.1.4 MIGA算法与直接搜索算法混合 |
| 4.2 基于脱轨系数的单目标优化结果对比 |
| 4.3 基于MIGA全局探索和DS算法的单目标优化 |
| 4.3.1 轮重减载率 |
| 4.3.2 轮轨垂向力 |
| 4.3.3 轮轴横向力 |
| 4.3.4 单目标优化对比分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于多目标优化的横风下高速列车动力学参数设计 |
| 5.1 多目标优化算法 |
| 5.2 高速列车横风下运行的动力学参数多目标优化计算分析 |
| 5.2.1 多目标安全性优化设计流程 |
| 5.2.2 多目标安全性优化计算分析 |
| 5.3 Pareto加权最优解分析 |
| 5.3.1 安全性指标对比分析 |
| 5.3.2 轮对、转向架以及车体横移量分析 |
| 5.3.3 轮对、转向架以及车体抬升量分析 |
| 5.3.4 轮轨垂向力、轮轨横向力对比分析 |
| 5.4 关键参数对安全性指标的影响规律分析 |
| 5.4.1 相关性分析 |
| 5.4.2 Pareto图分析 |
| 5.4.3 主效应分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 高速列车多工况下的运行安全性多目标优化 |
| 6.1 10m桥梁高速列车的运行安全性 |
| 6.2 10m桥梁高速列车动力学参数的多工况多目标优化 |
| 6.2.1 高速列车在10m桥梁背风侧运行的动力学参数的多目标优化 |
| 6.2.2 高速列车在10m桥梁迎风侧运行的动力学参数的多目标优化 |
| 6.2.3 高速列车在10m桥梁多工况运行的动力学参数的多目标优化 |
| 6.3 优化后高速列车运行姿态对比分析 |
| 6.3.1 高速列车头车安全性分析 |
| 6.3.2 轮对、转向架以及车体横移量分析 |
| 6.3.3 轮对、转向架以及车体抬升量分析 |
| 6.3.4 轮轨横向力、轮轨垂向力对比分析 |
| 6.4 小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（9）基因控制遗传算法的理论与应用研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 求解工程优化问题的一般描述 |
| 1.2 工程设计中优化问题的数学模型 |
| 1.3 求解工程优化问题的传统优化方法 |
| 1.4 复杂工程优化设计的现代优化方法 |
| 1.4.1 遗传算法（6A） |
| 1.4.2 模拟退火算法（SA） |
| 1.4.3 神经网络（NN） |
| 1.5 基因控制遗传算法（GHGA）的提出及应用前景 |
| 1.6 高速电力机车主变压器优化设计课题简介 |
| 1.6.1 课题背景 |
| 1.6.2 高速电力机车国内外发展趋势 |
| 1.6.3 高速电力机车电机传动系统的发展概况 |
| 1.6.4 高速电力机车对主变压器的要求及国外新技术 |
| 1.6.5 对高速电力机车主变压器优化设计的任务 |
| 1.7 论文研究内容和主要贡献 |
| 第二章 遗传算法基础及其理论分析 |
| 2.1 遗传算法基础 |
| 2.1.1 遗传算法的一般结构 |
| 2.1.2 探索与扩展 |
| 2.1.3 基于种群的搜索 |
| 2.1.4 亚-启发式 |
| 2.1.5 遗传算法主要优点 |
| 2.1.6 遗传算法词汇 |
| 2.1.7 遗传算法的主要研究领域 |
| 2.2 模式定理 |
| 2.3 马尔科夫链分析 |
| 2.3.1 预备知识 |
| 2.3.2 收敛性分析 |
| 2.4 用遗传算法来解非线性规划问题 |
| 2.4.1 对约束条件的策略 |
| 2.4.2 惩罚函数 |
| 2.4.3 构造惩罚函数的方法 |
| 第三章 基因控制遗传算法及其理论分析 |
| 3.1 基因控制遗传算法（GHGA）的遗传策略 |
| 3.2 基因控制遗传算法种群多样性的量度 |
| 3.2.1 从种群的不同个体度量种群的多样性 |
| 3.2.2 从基因的角度度量种群的多样性 |
| 3.3 基因控制遗传算法的收敛性分析 |
| 3.3.1 最优保留与最优保留GA |
| 3.3.2 GHGA全局收敛的本质 |
| 3.3.3 GHGA基因控制遗传策略的实现途径 |
| 3.3.4 GHGA基因控制遗传策略全局收敛性分析 |
| 3.4 基因控制遗传算法优化效率的定量评价准则 |
| 3.5 基因表达遗传算法的理论 |
| 3.5.1 基因表达遗传算法 |
| 3.5.2 关系搜索与尘物进化 |
| 3.5.3 基因表达遗传算法 |
| 3.5.4 基于基因控制的GEGA群体进化机制 |
| 第四章 高速电力机车变压器整体方案优化与电磁结构优化数学模型 |
| 4.1 交流传动机车主变压器设计时应考虑的几个问题 |
| 4.1.1 环境条件 |
| 4.1.2 网压波动与主变压器过励磁 |
| 4.1.3 牵引绕组电流的高次谐波 |
| 4.1.4 主变压器短路阻抗 |
| 4.1.5 直流磁化问题 |
| 4.1.6 轻量化、小型化 |
| 4.1.7 电磁兼容设计 |
| 4.1.8 退耦要求 |
| 4.2 高速电力机车主变压器整体方案优化的思考 |
| 4.2.1 常用的优化目标的定义及其相互关系 |
| 4.2.2 机车变压器优化设计课题的选定 |
| 4.2.3 绕组形式对优化结果的影响实例 |
| 4.3 “篮箭”高速电力机车主变压器整体方案 |
| 4.4 电磁结构优化设计数学模型 |
| 4.4.1 优化目标 |
| 4.4.2 优化变量 |
| 4.4.3 约束条件 |
| 4.5 必须解决的设计难题 |
| 第五章 优化模型中短路阻抗约束原理 |
| 5.1 复合短路阻抗的定义及求解基本原理 |
| 5.2 高速电力机车主变压器导纳矩形阵及求解 |
| 5.3 变压器双绕组布置模式及短路电抗计算的一般问题 |
| 5.3.1 双绕组布置模式 |
| 5.3.2 线圈变压器短路电抗计算的一般问题 |
| 5.4 同铁心柱对称交错式线圈变压器短路阻抗计算公式 |
| 5.5 同铁心柱不对称交错式线圈变压器短路阻抗计算公式 |
| 5.6 有限单元法计算双线圈变压器短路电抗 |
| 5.6.1 电流产生恒定磁场的基本方程 |
| 5.6.2 位函数的边界条件 |
| 5.6.3 位函数的边值问题及等价条件变分问题 |
| 5.6.4 电磁场的有限元法求解 |
| 5.6.5 线圈变压器短路电抗的有限元法求解 |
| 5.7 高速电力机车主变压器复合短路阻抗计算方法 |
| 5.7.1 复合短路阻抗的求解方法 |
| 5.7.2 “篮箭”高速电力机车主变压器复合短路阻抗 |
| 5.7.3 复合短路阻抗的近似计算方法 |
| 5.8 牵引绕组对其它副边绕组的退耦分析 |
| 第六章 油箱壁离绕组的最近距离研究 |
| 6.1 时变电磁场基本理论 |
| 6.1.1 时变电磁场基本方程 |
| 6.1.2 涡流方程和波动方程 |
| 6.1.3 似稳电磁场 |
| 6.1.4 时变电磁场中的矢量位 |
| 6.1.5 坡印亭定理 |
| 6.1.6 似稳电磁场有限元分析原理 |
| 6.2 油箱损耗计算方法及电磁兼容计算 |
| 6.2.1 传统估算方法 |
| 6.2.2 油箱损耗有限元分析的理论基础 |
| 6.2.3 油箱损耗分析的有限元模型 |
| 6.2.4 无屏蔽油箱的损耗值 |
| 6.2.5 无屏蔽油箱的局部过热分析 |
| 6.2.6 无屏蔽油箱电磁兼容分析 |
| 6.3 油箱屏蔽研究 |
| 6.3.1 油箱屏蔽方式的选择 |
| 6.3.2 油箱电屏蔽结构研究 |
| 6.3.3 油箱电屏蔽的效果 |
| 6.3.4 油箱电屏蔽前后漏磁场图 |
| 第七章 基于GHGA的优化解题研究 |
| 7.1 多目标向单目标的转化 |
| 7.2 设计变量映射 |
| 7.2.1 铁心直径 |
| 7.2.2 牵引绕组匝数 |
| 7.2.3 高压绕组（HV_1～HV_4）段数 |
| 7.2.4 高压绕组（HV_5～HV_6）段数与N_H的差值 |
| 7.2.5 牵引绕组段数 |
| 7.2.6 高压—牵引绕组分裂段数 |
| 7.2.7 绕组的线规 |
| 7.2.8 绕组各段之间油道尺寸 |
| 7.3 约束优化向无约束优化转化 |
| 7.3.1 约束条件的标准数学表示 |
| 7.3.2 约束条件处理策略与增广目标函数 |
| 7.4 遗传算法的适应值函数 |
| 7.5 遗传基因与染色体编码 |
| 7.6 基于领域知识的显性基因或基因块信息 |
| 7.7 实施基因控制遗传进化的策略 |
| 7.7.1 原始种群基因控制 |
| 7.7.2 后代繁衍基因控制 |
| 7.7.3 约束极限条件检查基因控制 |
| 7.8 各种算法的求解结果及分析 |
| 7.8.1 传统遗传算法的求解结果 |
| 7.8.2 基因控制遗传算法（GHGA）的求解结果 |
| 7.8.3 基因表达的基因控制遗传算法（GGHGA）的结果 |
| 7.8.4 研究结论及前几个优解 |
| 第八章 结束语 |
| 8.1 本文完成工作 |
| 8.2 进一步的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要学术工作 |
| 一、科研课题 |
| 二、论文 |
| 三、着作 |
| 致谢 |
| 附录1 91个双线圈变压器电抗的计算值和实验值 |
| 附录2 复合短路阻抗计算输入文件及说明 |
| 附录3 复合短路阻抗计算输出文件及说明 |
| 附录4 “蓝箭”高速电力机车主变压器优化设计程序 |
| 附录5 部分种群（基因控制） |
| 附录6 前5个优化结果 |
（10）重载组合列车牵引及制动系统的试验与仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 重载运输发展概况 |
| 1.2.1 重载运输的定义 |
| 1.2.2 重载列车的分类 |
| 1.2.3 国外重载运输发展 |
| 1.2.4 我国重载运输发展 |
| 1.2.5 重载运输发展趋势和新技术 |
| 1.3 大秦重载组合列车关键技术 |
| 1.4 国内外相关研究状况综述 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 第二章 重载组合列车装备及有关仿真模型 |
| 2.1 重载组合列车的牵引动力 |
| 2.2 重载组合列车的车辆 |
| 2.3 重载组合列车的制动系统 |
| 2.4 纵向动力学模型 |
| 2.4.1 列车纵向动力学模型 |
| 2.4.2 单车受力及计算模型 |
| 2.4.3 纵向动力学方程的高精度平衡迭代数值解法 |
| 第三章 ECP/DP性能分析与仿真研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 传统空气制动存在的问题 |
| 3.1.2 ECP/DP发展历史 |
| 3.2 DP/ECP性能研究 |
| 3.3 ECP结构、原理及模型 |
| 3.3.1 ECP结构和原理 |
| 3.3.2 ECP数学模型 |
| 3.4 DP结构、原理及模型 |
| 3.4.1 DP结构和原理 |
| 3.4.2 DP数学模型 |
| 3.5 仿真计算软件实现 |
| 3.5.1 ECP主要特征的软件实现 |
| 3.5.2 DP主要特征的软件实现 |
| 3.5.3 计算流程 |
| 3.6 仿真计算 |
| 3.6.1 计算方案 |
| 3.6.2 计算结果 |
| 3.7 结论 |
| 第四章 大秦线重载组合列车牵引及制动系统试验分析 |
| 4.1 试验概况 |
| 4.1.1 试验过程 |
| 4.1.2 参试机车车辆 |
| 4.1.3 试验线路 |
| 4.1.4 试验评判指标 |
| 4.2 试验项目介绍 |
| 4.2.1 制动试验 |
| 4.2.2 牵引试验 |
| 4.2.3 纵向动力学试验 |
| 4.3 测试方法介绍 |
| 4.3.1 测试系统 |
| 4.3.2 测点布置 |
| 4.4 试验结果及分析 |
| 4.4.1 制动试验 |
| 4.4.2 牵引试验 |
| 4.5 试验结论及建议 |
| 4.5.1 试验结论 |
| 4.5.2 试验建议 |
| 第五章 重载组合列车牵引及制动系统的数值仿真研究 |
| 5.1 制动系统静态特性的数值仿真研究 |
| 5.1.1 重载组合列车空气制动系统数值模型 |
| 5.1.2 重载组合列车空气制动系统数值计算方法 |
| 5.1.3 基于有限体积法的离散方程 |
| 5.1.4 数值试验 |
| 5.2 制动动力学的数值仿真研究 |
| 5.2.1 不同编组列车制动安全性仿真研究 |
| 5.2.2 制动初速对车钩力的影响 |
| 5.2.3 车辆装置对制动的影响 |
| 5.2.4 Locotrol延迟时间的影响 |
| 5.3 仿真与试验的比较 |
| 5.3.1 常用制动试验及计算结果 |
| 5.3.2 紧急制动试验及计算结果 |
| 5.4 大秦2万T重载组合列车操纵技术研究 |
| 5.4.1 起伏地形的操纵 |
| 5.4.2 能耗分析 |
| 5.4.3 长大下坡道循环制动操纵 |
| 5.5 长大货物列车运行仿真的自动计算 |
| 5.5.1 操纵策略 |
| 5.5.2 基本逻辑 |
| 5.5.3 自动计算算例 |
| 第六章 主要结论和建议 |
| 6.1 本文的主要研究结论 |
| 6.2 本文的主要创新研究成果 |
| 6.3 进一步工作展望与建议 |
| 附录 计算结果图例 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研工作 |
| 详细摘要 |
四、基于遗传算法的机车轴重转移优化计算（论文参考文献）
- [1]机车车体称重试验台调簧算法研究[D]. 高久淳. 西南交通大学, 2014(09)
- [2]基于遗传算法的机车轴重转移优化计算[J]. 盛小军,李治. 机车电传动, 1998(01)
- [3]地铁车轮磨耗及其对动力学性能影响的研究[D]. 朱爱华. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]基于现代智能算法的车轮辐板外形多学科优化设计研究[D]. 张燕. 北京交通大学, 2016(10)
- [5]城轨车辆称重找平方法的理论研究与软件实现[D]. 张立学. 西南交通大学, 2013(11)
- [6]铁路货车基础制动装置多目标优化[D]. 李照祥. 大连交通大学, 2019(08)
- [7]基于虚拟仪器技术的机车转向架调簧试验台研究[D]. 王超. 西南交通大学, 2008(06)
- [8]横风下高速列车悬挂系统参数优化设计[D]. 周鹏. 西南交通大学, 2019(03)
- [9]基因控制遗传算法的理论与应用研究[D]. 罗隆福. 湖南大学, 2001(01)
- [10]重载组合列车牵引及制动系统的试验与仿真研究[D]. 张波. 中国铁道科学研究院, 2009(01)