一种基于地铁限界的地铁车辆最大轮廓的智能计算方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110866309A(43)申请公布日2020.03.06(21)申请号201911118867.6(22)申请日2019.11.15(71)申请人中车南京浦镇车辆有限公司地址210031江苏省南京市高新技术产业开发区泰山园区浦珠北路68号(72)发明人杨陈胡定祥贾小平冯遵委陈德强徐步震金鑫(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人彭英(51)Int.Cl.G06F30/15(2020.01)G06F30/27(2020.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书3页说明书18页附图4页(54)发明名称一种基于地铁限界的地铁车辆最大轮廓的智能计算方法(57)摘要本发明提出一种基于地铁限界的地铁车辆最大轮廓的智能计算方法，在垂直于直线轨道线路中心线的二维平面建立基准坐标系，其中X轴与设计轨顶平面相切，Y轴垂直于轨顶平面，坐标原点为轨距中心点，以车辆在基准坐标系的横断面上最外点的连线为车辆轮廓线；在车辆轮廓线坐标作为变量，取多个初始坐标，并对应计算车辆动态包络线坐标；利用智能算法，不断变化假设车辆动态包络线坐标，并以车辆限界为标准，计算车辆动态包络线的曲线偏移度；不断迭代后得到最小曲线偏移度，以最小曲线偏移量对应的车辆坐标作为地铁车辆最大轮廓。本发明结合现代智能算法和车辆限界的算法，推导出一个最大车辆轮廓用于车辆轮廓的设计校核，提高限界计算工作的效率。CN110866309ACN110866309A权利要求书1/3页1.一种基于地铁限界的地铁车辆最大轮廓的智能计算方法，其特征在于：在垂直于直线轨道线路中心线的二维平面建立基准坐标系，其中X轴与设计轨顶平面相切，Y轴垂直于轨顶平面，坐标原点为轨距中心点，以车辆在基准坐标系的横断面上最外点的连线为车辆轮廓线；在车辆轮廓线坐标作为变量，取多个初始坐标，并对应计算车辆动态包络线坐标；利用智能算法，不断变化假设车辆动态包络线坐标，并以车辆限界为标准，计算车辆动态包络线的曲线偏移度；不断迭代后得到最小的曲线偏移度，以最小的曲线偏移量对应的车辆坐标作为地铁车辆最大轮廓。2.根据权利要求1所述的基于地铁限界的地铁车辆最大轮廓的智能计算方法，其特征在于：所述智能算法是遗传算法，包括以下步骤：步骤1、车辆轮廓线坐标用来代表，上标Gen为进化代数，初始种群为1；下标r为每一代种群中的个体编号；设置预估的求解区间[Xdmin，Xdmax]、[Ydmin，Ydmax]，该区间作为车辆轮廓线坐标的变化区间，车辆坐标在这个区间范围内进行相加减；步骤2、初始种群的生成：取N个车辆初始坐标其中j＝1,2…N；种群规模为M个，依据公式生成2M个车辆轮廓线个体步骤3、依据公式(1)中的2M个车辆轮廓线的坐标计算每个车辆轮廓线的车辆动态包络线的坐标得到2M个车辆动态包络线；将计算出的2M个车辆动态包Gen络线的坐标与表2所示的车辆限界(Xxj,Yxj)进行曲线偏移度Frdistance计算；筛选前M个曲线偏移度值较小的车辆轮廓线个体作为初始种群步骤4、变异：按照公式(2)对上一次迭代结果的车辆坐标进行变异操GenGen作，按传统遗传算法生成中间变异个体(X_Vi'，Y_Vi')，计算对应的车辆动态包络线的坐标及其曲线偏移度，并按值从小到大重新排序，引入权重因子后确定选用变异个体(X_GenGenVi，Y_Vi)；2CN110866309A权利要求书2/3页式中：Pm是变异概率，取值范围[0.5，1]；r1、r2、r3＝1,2...M，且三者不能等于i；若生成的中间变异个体超出了初始范围，重新生成中间变异个体；α1是权重因子；GenGen步骤5、交叉：按照公式(3)对变异过后的变异个体(X_Vi，Y_Vi)的车辆坐标与变异前的初始个体的车辆坐标交叉操作，按传统遗传算法生成中间交叉个体的车辆坐标从而得到交叉后的个体计算对应的车辆动态包络线的坐标及其曲线偏移度，并按值从小到大重新排序，引入权重因子后确定选用交叉后的个体式中：Pc是交叉概率，取值范围[0.8,1],jrand是[1,N]上的随机整数；步骤6、选择：如公式(4)所示，将进行过变异和交叉操作得到的车辆坐标与变异前的初始个体进行对比选择操作，依据传统遗传算法生成中间选择个体计算对应的车辆动态包络线的坐标及其曲线偏移度，并按值从小到大重新排序，引入权重因子后确定选用曲线偏移量值较小的个体进入下一轮迭代；3CN110866309A权利要求书3/3页Gen步骤7：以步骤4-6为一次计算，不断迭代后得到最小的曲线偏移度Frdistance，以最小的曲线偏移度对应的车辆坐标作为最终符合要求的个体。3.根据权利要求2所述的基于地铁限界的地铁车辆最大轮廓的智能计算方法，其特征