探究基于遗传算法轨道精调系统设计与运用-

论文导读：摘要4-5Abstract5-9第一章绪论9-151.1探讨背景及作用9-101.2课题探讨近况10-131.2.1轨道静态精调近况10-121.2.2遗传算法探讨近况12-131.3本论文探讨内容与结构安排13-15第二章曲线拟合与函数插值15-252.1插值与拟合的比较152.2函数插值15-202.2.1Lagrange插值法15-162.2.2分
摘要：随着近年来高速铁路的大力进展,列车行驶速度越来越快,对轨道的平顺性要求越来越高,轨道精调是高速列车安全平稳行驶的重要保证。本论文针对轨道静态调整阶段,浅析了轨道静态调整的流程,主要包括数据测量、数据浅析与调整等阶段,以往数据浅析与调整阶段由调整人员根据经验进行浅析并手动调整,花费时间较多,本论文实现了轨道静态调整的自动化调整,并且能够得到最优的调整结果,以而大大提升了轨道精调的效率。主要内容如下：(1)介绍了无砟轨道精调的相关知识以及本论文探讨的目的及作用,详细介绍了轨道静态精调近况并对本论文用到的优化算法遗传算法的探讨近况进行了相关介绍。(2)对函数插值和曲线拟合论述进行了介绍,并通过实验对几种插值曲线的逼近效果进行了浅析,结果表明三次样条插值效果较好；对最小二乘拟合的拟合效果与拟合次数之间的联系做了初步讨论,次数越高,拟合效果越好。(3)针对轨道精调系统预处理阶段的几个关键环节提出了具体的解决案例,包括走势线的选定,不足区间的检测、特点提取与分类以及针对不同类别的不足区间设计相应的调整案例。通过探讨曲线拟合度、光顺度和拟合次数之间的联系确定了走势线的阶数,通过利用三次样条插值对原始数据进行预处理优化了不足区间的检测结果。(4)对遗传算法的基本要素进行了简单的介绍,讨论了基本遗传算法(SGA)的特点和缺点,并介绍了常用改善遗传算法的策略,其中包括自适应的遗传算法(AGA)。在此基础上提出了本论文的遗传算法改善案例并通过实验仿真验证了改善案例的良好性能。(5)建立了轨道精调系统调整案例的数学模型,给出了目标函数的定义,描述了运用遗传算法求最优解的具体实现,并对实验结果进行了浅析,结果表明本论文设计的轨道精调系统达到了预期目标,求得的最优调整案例比较合理。最后介绍了本系统在高铁轨道精调软件中的运用情况。关键词：轨道精调论文曲线拟合论文函数插值论文遗传算法论文
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Abstract5-9
第一章 绪论9-15

1.1 探讨背景及作用9-10

1.2 课题探讨近况10-13

1.2.1 轨道静态精调近况10-12

1.2.2 遗传算法探讨近况12-13

1.3 本论文探讨内容与结构安排13-15

第二章 曲线拟合与函数插值15-25

2.1 插值与拟合的比较15

2.2 函数插值15-20

2.1 Lagrange插值法15-16

2.2 分段3次Hermite插值16-17

2.3 三次样条插值17-19

2.4 插值曲线的比较19-20

2.3 曲线拟合20-24

2.3.1 最小二乘法拟合20-23

2.3.2 拟合效果浅析23-24

2.4 本章小结24-25

第三章 轨道精调系统预处理25-38

3.1 基于最小二乘拟合的走势线的选择25-31

3.

1.1 拟合度25-28

3.

1.2 光顺度28-30

3.

1.3 走势线定阶30-31

3.2 不足区间的检测及特点提取31-35
3.

2.1 不足区间的检测31-34

3.

2.2 不足区间的特点提取34-35

3.3 不足区间分类与调整案例设计35-37

3.1 不足区间分类35

3.2 调整案例设计35-37

3.4 本章小结37-38

第四章 遗传算法的基本原理与改善38-51

4.1 遗传算法的基本用语38

4.2 遗传算法基本要素38-42

4.

2.1 编码38-39

4.

2.2 适应度函数39-40

4.

2.3 遗传算子40-42

4.

2.4 制约参数的选择42

4.3 基本遗传算法42-44
4.

3.1 遗传算法基本流程43-44

4.

3.2 基本遗传算法的特点44

4.

3.3 基本遗传算法的不足44

4.4 遗传算法的改善44-46

4.1 常用改善策略44-45

4.2 自适应遗传算法45-46

4.5 本论文遗传算法改善46-50

4.5.1 选择算子改善46-47

4.5.2 交叉算子改善47-48

4.5.3 变异算子改善48

4.5.4 改善后的遗传算法流程48-49

4.5.5 改善算法性能测试49-50

4.6 本章小结50-51

第五章 基于遗传算法的轨道精调系统的实现与运用51-61

5.1 轨道精调系统建模51-52

5.2 系统的实现52-53

5.

2.1 编码52

5.

2.2 适应度函数52-53

5.

2.3 其他参数选定53

5.3 实验结果浅析53-56
5.

3.1 实验浅析53-56

5.

3.2 结论56

5.4 系统的运用56-60

5.5 本章小结60-61

第六章 总结与展望61-63

6.1 本论文工作总结61

6.2 展望61-63

致谢63-64
参考文献64-66