• 查询稿件
  • 获取最新论文
  • 知晓行业信息
官方微信 欢迎关注

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

黄辉嘉 杨岳 魏晓斌 陈晓

黄辉嘉, 杨岳, 魏晓斌, 陈晓. 基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化[J]. 铁路计算机应用, 2018, 27(8): 40-44.
引用本文: 黄辉嘉, 杨岳, 魏晓斌, 陈晓. 基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化[J]. 铁路计算机应用, 2018, 27(8): 40-44.
HUANG Huijia, YANG Yue, WEI Xiaobin, CHEN Xiao. Equipment layout of rolling stock based on particle swarm optimization algorithm[J]. Railway Computer Application, 2018, 27(8): 40-44.
Citation: HUANG Huijia, YANG Yue, WEI Xiaobin, CHEN Xiao. Equipment layout of rolling stock based on particle swarm optimization algorithm[J]. Railway Computer Application, 2018, 27(8): 40-44.

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

基金项目: 国家重点实验室开放课题(2017ZJKF09)。
详细信息
    作者简介:

    黄辉嘉,在读硕士研究生;杨岳,教授。

  • 中图分类号: U270.2:TP39

Equipment layout of rolling stock based on particle swarm optimization algorithm

  • 摘要: 轨道车辆车上设备布局是轨道车辆设计中一个重要的环节,开展轨道车辆设备布局优化设计对保证轨道车辆的安全运行具有重要作用。考虑轨道车辆设备外轮廓约束、设备干涉约束等,建立了以设备总重心相对于轨道车辆自身中心的距离最小化的轨道车辆布局优化数学模型。根据轨道车辆设备布局优化的特点设计了基于粒子群算法的轨道车辆设备布局数学模型。采用线性递减权值策略,通过改进惩罚因子,有效地引导粒子群算法向全局最优解方向收敛。以轨道工程车辆的设备布局问题为实例,采用本文算法进行了车上设备布局优化设计的实例分析,表明本文方法可有效解决轨道车辆设备布局优化问题。
  • [1] 荆道艳. TPB 车体有限元分析与车下设备布局优化研究[D].北京:北京交通大学,2007.
    [2] Xiao Renbin, Xu Yichun, Amos Martyn. Two hybrid compaction algorithms for the layout optimization problem. Bio Systems 2007(90): 560–567.
    [3] 包子阳,余继周. 智能优化算法及其MATLAB 实例[M]. 北京:电子工业出版社,2016,103-111.
    [4] 崔 佳. 基于协同进化粒子群的聚合反应优化研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨理工大学,2011.
    [5] 郑博文. 基于改进的粒子群算法的地铁时刻表调整方法研究及实现[J]. 铁路计算机应用,2017,26(11):16-21.
    [6] 冯 菲,孙玫肖,刘文韬. 基于改进PSO 算法的测试数据自动生成方法研究[J]. 铁路计算机应用,2013,22(3):10-12.
    [7] Shi Yuhui, Eberhart Russell. A modified particle swarm optimizer[C]//IEEE International Conference on Evolutionary Computation, Piscataway, NJ: IEEE Service Center, 1998: 69-73.
    [8] 王 刚,张定华,陈 冰. 基于分工合作和搜索空间重构的粒子群优化[J]. 计算机工程与应用,2010,46(2):51-54.
出版历程
  • 收稿日期:  2018-01-08
  • 刊出日期:  2018-08-25

目录

    /

    返回文章
    返回