铁路纵断面设计的智能方法研究

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1、铁路纵断面设计的智能方法研究1绪论1.1本文研究背景及意义进入新世纪后,我国铁路建设取得了举世瞩目的巨大成绩,铁路总里程数量逐年稳步增长。截止2013年12月28日,我国铁路营运总里程突破10万公里大关。其中,时速120公里及以上线路超过4万公里;高速铁路超过1万公里,在建规模1.2万公里,中国也因此成为全世界高速铁路营运里程最长、在建规模最大的国家。我国正处在实现区域协调发展和城乡同步发展的重要时期,每年的铁路投资总额维持高位运行,2014年铁路固定资产投资将达到7200亿元。国家每年投入大量资金建设铁路,而铁路作为一种典型

2、的线性工程,其线形设计是首先要解决的问题,这也是铁路勘测设计中决定全局的重要工作。铁路的线形设计包括铁路的平面设计、纵断面设计、横断面设计及其空间组合方式,而平面设计和纵断面设计更是线形设计的重中之重。当平面线位已定时,纵断面方案的优劣直接决定了铁路工程经济性的好坏、铁路纵断面线形的安全性和舒适性及铁路建成后运营费的多少等[1]。因此,铁路纵断面线形的优化设计作为一个具有重要研究价值的课题,多年来,国内外人员对其进行了广泛的研究,提出了许多方法和模型,并取得了一定的成果,但由于纵断面问题本身涉及的因素较多,目前还未出现大规模应

3、用于工程实际的纵断面智能设计系统。.1.2铁路纵断面线形设计方法从时间跨度上来说,铁路纵断面线形设计主要包括了以下三种方法:(1)传统铁路路线设计方法。设计人员首先凭经验设计出几个方案,然后通过对这些方案进行分析、计算、评估得出最终采用的方案。传统方法要求设计者具有相当丰富的设计经验,并且方案比选的过程繁琐,计算量十分巨大。(2)计算机辅助路线设计方法。设计人员利用计算机及线路辅助设计软件设计出多个纵断面方案,并快速地计算出相应的工程费用其它各项参数,然后结合用户给定的评价指标,比选出最优方案。相比于传统方法,这种方法将大量的

4、计算工作交由计算机完成,大大降低了设计者的工作量,以便设计者专注于方案的拟定和分析评比,然而这种方法仍要求设计人员具有丰富的设计经验,且受同一设计者设计习惯的影响,无法保证最终方案的最优性。(3)现代智能优化方法。利用优化理论或运筹学的方法,帮助人们进行纵断面方案的拟定、分析和评估,得出最优方案。根据所选用运筹学方法的不同,分为精确类算法和启发式算法两个研究方向。启发式算法是通过模拟动物、人类的一些行为及其他一些自然现象而建立起来的一类数学算法,如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、神经网络算法、粒子群算法等。这些随着计算机发展

5、而出现的一系列智能优化方法,已经在工程领域得到了广泛的应用,也是现今解决各类复杂优化问题的主要研究方向。.2铁路纵断面优化数学模型2.1纵断面优化问题在平面位置已定的情况下,不同的纵断面变坡点位置、设计标高和竖曲线设置决定了线路不同的空间位置。纵断面设计的主要任务就是根据设计铁路的主要技术标准,及其平面设计数据和地面高程数据,依据国家现行铁路设计规范和有关条例、法规,综合考虑线路设计范围、设计控制因素(如线路设计起终点,线路控制高程点、控制高程段,控制属性段和坡度控制段)及其给予这些控制因素的决策权重系数,合理配置车站、桥涵、

6、隧道、路基(高填深挖段)的纵断面分布,自动生成最优的纵断面设计方案,并输出设计成果,包括纵断面设计数据,以及相关表格。-纵断面设计是在一定条件下合理地确定变坡点里程、标高、竖曲线半径和竖曲线长度的过程。纵断面优化的目的就是在纵断面各项指标满足技术标准的条件下,尽量降低工程量和工程费用,减少运营期间的车辆行驶消耗。因此,纵断面优化问题是典型的最优化问题。由此可见,纵断面优化数学模型必须具备的三个要素分别是优化变量、目标函数和约束条件。因此,要建立一个合适的纵断面优化模型,关键也就以下三步:选取合理的纵断面优化变量;确定恰当的优化

7、目标函数;以准确的数学表达式表达出纵断面设计的约束条件。纵断面优化模型除要尽可能准确地描述出上述三个要素外,同样重要的是要求其易于实现和处理。本章以下内容分别从决策变量、目标函数、约束条件三方面介绍纵断面优化模型。2.2决策变量的选取在平面位置确定后,铁路土石方量大小、对沿线生态环境的破坏程度、运营费用及舒适度等只与铁路纵断面设计相关,这些也是判断每一个可行的纵断面方案优劣的标准。因此,铁路纵断面优化是一个典型的多目标优化问题。但鉴于目前国内外对纵断面与生态环境、舒适度等方面研究还不够成熟,本论文只考虑铁路工程费用和运营费。在

8、纵断面变坡点处相邻坡段坡度差大于规定数值后,需要在变坡点处设置一定长度的竖曲线。为使线路的整体线形更为合理,在线路纵断面满足最短坡长和最大坡度等约束并设置竖曲线后,规范对于线路纵断面和平面的组合线形也有规定:竖曲线与缓和曲线不重叠,竖曲线与道盆不应重叠,上述规定统称为为平纵组

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