本發(fā)明涉及一種針對(duì)鐵路軌道上行駛的鐵路車輛的舒適性的優(yōu)化方法，該優(yōu)化方法持續(xù)地貫穿于設(shè)備的使用壽命。
背景技術(shù)：
鐵路車輛的舒適性特別地取決于三個(gè)主要變量，即，車輛的速度、鐵路軌道的狀況以及車輛所承受的裝載量。
為了改善這種舒適性，鐵路車輛通常包括插入在車輪與車身之間的至少一個(gè)懸置系統(tǒng)。
“懸置系統(tǒng)”表示一組元件，它們有助于對(duì)車身相對(duì)于用于承載該車身的轉(zhuǎn)向架的底盤的相對(duì)移動(dòng)進(jìn)行控制，且有助于對(duì)轉(zhuǎn)向架的底盤相對(duì)于這些轉(zhuǎn)向架的軸的相對(duì)移動(dòng)進(jìn)行控制。這些元件針對(duì)列車或電車軌道組中的一個(gè)車輛到另一個(gè)車輛而言，可以看成是獨(dú)立的。
更具體地，存在具有恒定剛度的懸置系統(tǒng)，這些剛度被選擇成使得懸置系統(tǒng)在那種包括對(duì)舒適性不利的奇異點(diǎn)的軌道區(qū)段上是高效的。然而，這種剛度并不適合于其它軌道區(qū)段，并且因此可能在這些其它軌道區(qū)段上是不舒適的。這些剛度的不適合性使得乘客不舒適并且產(chǎn)生了對(duì)于設(shè)備(軌道、轉(zhuǎn)向架以及車身結(jié)構(gòu))的疲勞壽命有害的機(jī)械應(yīng)力。
還存在所謂的“主動(dòng)”懸置系統(tǒng)，其可以對(duì)剛度進(jìn)行控制，以適應(yīng)車輛的各種行駛條件。然而，這種懸置系統(tǒng)的控制通常是初級(jí)的，例如，僅根據(jù)車輛的速度來進(jìn)行控制。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的尤其在于通過提出一種用于對(duì)鐵路車輛的舒適性進(jìn)行優(yōu)化的方法來改善上述狀況，該方法能夠持續(xù)地優(yōu)化主動(dòng)懸置系統(tǒng)。
為此，本發(fā)明的目的尤其是提出一種用于對(duì)鐵路軌道上行駛的鐵路車輛的舒適性進(jìn)行優(yōu)化的方法，所述鐵路車輛包括通過一個(gè)調(diào)整參數(shù)集進(jìn)行參數(shù)化的至少一個(gè)主動(dòng)懸置系統(tǒng)，其特征在于：
-將鐵路軌道劃分成多個(gè)段；
-對(duì)于每一段，所述方法包括用于對(duì)所述調(diào)整參數(shù)集進(jìn)行優(yōu)化的活動(dòng)，使得：
·在第一優(yōu)化活動(dòng)期間，當(dāng)所述懸置系統(tǒng)每次通過所述段的上方時(shí)，預(yù)先確定該次通過所特定的第一調(diào)整參數(shù)集并且將該次通過所特定的所述第一調(diào)整參數(shù)集應(yīng)用于所述懸置系統(tǒng)，并且計(jì)算舒適質(zhì)量指數(shù)，然后應(yīng)用元啟發(fā)式算法來確定第二調(diào)整參數(shù)集，
·在接下來的每次優(yōu)化活動(dòng)期間，當(dāng)所述懸置系統(tǒng)每次通過所述段的上方時(shí)，將由先前的優(yōu)化活動(dòng)所確定的多個(gè)調(diào)整參數(shù)集中的一個(gè)調(diào)整參數(shù)集應(yīng)用于所述懸置系統(tǒng)，并且計(jì)算舒適質(zhì)量指數(shù)，然后應(yīng)用所述元啟發(fā)式算法來確定新的調(diào)整參數(shù)集。
根據(jù)本發(fā)明的方法提供了對(duì)懸置系統(tǒng)的所有調(diào)整參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的可能性。
應(yīng)當(dāng)注意的是，這些調(diào)整參數(shù)不能通過取決于輸入變量的簡單計(jì)算來進(jìn)行推斷，考慮到輸入變量多種多樣(特別是軌道隨時(shí)間的變化性、車輛的有效裝載量、瞬時(shí)速度、車輪的磨損等)，這樣的計(jì)算過于復(fù)雜。
因此，本發(fā)明意在通過借助于元啟發(fā)式算法來確定在每個(gè)活動(dòng)中所使用的調(diào)整參數(shù)來執(zhí)行優(yōu)化活動(dòng)，以確定經(jīng)優(yōu)化的調(diào)整參數(shù)。
在此，“優(yōu)化活動(dòng)”表示：當(dāng)以給定速度范圍或裝載量范圍在給定段上行駛時(shí)，與懸置調(diào)整參數(shù)集相關(guān)的舒適數(shù)據(jù)的充分累積。這種數(shù)據(jù)的累積為上述算法提供了能推理出在理論上更有利于舒適性的參數(shù)集的可能性，所述參數(shù)集將在隨后的活動(dòng)期間被評(píng)估。
通過足夠次數(shù)的迭代優(yōu)化活動(dòng)，調(diào)整參數(shù)向最佳值收斂，并且例如被輸入到數(shù)據(jù)庫中。因此，該數(shù)據(jù)庫可以經(jīng)由算法指示對(duì)于給定變量的最優(yōu)調(diào)整參數(shù)。數(shù)據(jù)庫保留經(jīng)測(cè)試的調(diào)整參數(shù)集以及最佳調(diào)整參數(shù)集的歷史，因此，根據(jù)本發(fā)明的方法是“機(jī)器學(xué)習(xí)”類型。
出于單獨(dú)考慮或者根據(jù)任何技術(shù)上可設(shè)想的組合，根據(jù)本發(fā)明的方法還可以包括以下特征中的一個(gè)或多個(gè)。
-按照相應(yīng)的預(yù)定安全間隔選擇第一參數(shù)集中的參數(shù)。
-隨機(jī)確定第一參數(shù)集中的參數(shù)。
-元啟發(fā)式算法是遺傳算法。
-將鐵路軌道劃分成段是自適應(yīng)的，這些段具有不同的長度，且是根據(jù)鐵路軌道的奇異點(diǎn)建立的。
-優(yōu)化活動(dòng)對(duì)于在同一鐵路軌道上行駛的多個(gè)車輛而言是通用的，然后車輛能夠共用與每個(gè)優(yōu)化活動(dòng)相關(guān)的數(shù)據(jù)。
本發(fā)明還涉及一種用于控制鐵路車輛的舒適性的裝置，用于應(yīng)用如前所述的舒適性優(yōu)化方法，其特征在于，所述裝置包括：
-可通過一個(gè)參數(shù)集進(jìn)行調(diào)整的至少一個(gè)主動(dòng)懸置系統(tǒng)，
-用于控制所述懸置系統(tǒng)的所述參數(shù)集的控制系統(tǒng)，
-用于評(píng)估所述鐵路車輛的舒適性的評(píng)估裝置，以及
-能夠通過執(zhí)行多個(gè)優(yōu)化活動(dòng)來確定經(jīng)優(yōu)化的參數(shù)集的優(yōu)化裝置。
出于單獨(dú)考慮或者根據(jù)所有技術(shù)上可設(shè)想的組合，根據(jù)本發(fā)明的裝置還可以包括以下特征中的一個(gè)或多個(gè)。
-優(yōu)化裝置包括能夠在每一次優(yōu)化活動(dòng)時(shí)進(jìn)行更新的數(shù)據(jù)庫，所述數(shù)據(jù)庫用于根據(jù)軌道段、車輛的速度和車輛的裝載量來指示所述一個(gè)參數(shù)集。
-優(yōu)化裝置包括用于生成由元啟發(fā)式算法進(jìn)行優(yōu)化的參數(shù)集的生成裝置，該生成裝置能夠通過將元啟發(fā)式算法應(yīng)用于先前優(yōu)化活動(dòng)期間所確定的一個(gè)參數(shù)集來生成一個(gè)經(jīng)優(yōu)化的參數(shù)集。
附圖說明
通過閱讀下面的描述，將更好地理解本發(fā)明，該描述僅作為示例給出并且參考單個(gè)附圖進(jìn)行，該附圖示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的優(yōu)化裝置，以及所述優(yōu)化裝置的用于應(yīng)用根據(jù)本發(fā)明的方法的組件之間的交互作用。
附圖示出了鐵路軌道上行駛的鐵路車輛12的舒適性優(yōu)化裝置10。
具體實(shí)施方式
鐵路軌道事先被劃分成連續(xù)的段。為此，可以想到幾種用于劃分鐵路軌道的方法。
例如，可以簡單地將鐵路軌道劃分成具有相等長度的段。
可替代地，可以根據(jù)軌道部分上的最大行駛速度將鐵路軌道劃分成不同的軌道部分，然后將每個(gè)軌道部分劃分成該軌道部分所特定的、具有恒定劃分間距的段。
還可以提供自適應(yīng)劃分形成不同長度的段。這些不同長度的段是在先前通過軌道的上方期間根據(jù)軌道的已知或檢測(cè)到的奇異點(diǎn)而建立的。因此，具有對(duì)舒適度不利的奇異點(diǎn)的段可能較短，而不具有任何明顯奇異點(diǎn)的段可能較長。
段的長度可以是任何長度。然而，段越短，則因優(yōu)化帶來的舒適度越高，因?yàn)檫@樣能夠更快地適應(yīng)軌道的特異性。
在每種情況下，將軌道的劃分成段都被記錄在數(shù)據(jù)庫14中，數(shù)據(jù)庫14優(yōu)選地加載在車輛12上，或者可替代地遠(yuǎn)程地存儲(chǔ)在控制站中。
車輛12包括用于確定輸入變量的裝置16，這些輸入變量是車輛在軌道上的位置p、車輛的速度v以及車輛的裝載量c。這些輸入變量會(huì)對(duì)車輛12中的乘客所感覺到的舒適性造成影響。
難以量化的其他變量，例如車身-轉(zhuǎn)向架鏈節(jié)上的機(jī)械應(yīng)力，也可能會(huì)影響這種舒適性。
位置p例如通過常規(guī)衛(wèi)星導(dǎo)航設(shè)備(gps)來確定。該位置p通過對(duì)應(yīng)表18提供了根據(jù)由gps確定的位置p來確定車輛12在哪個(gè)軌道段t上的可能性。
車輛的速度v是通過常規(guī)速度測(cè)量裝置(例如，那些常規(guī)的、被裝載在鐵路車輛上的速度測(cè)量裝置)來確定的。
最后，裝載量c是通過常規(guī)的裝載量測(cè)量裝置來測(cè)量的。
車輛12還包括多個(gè)設(shè)備20，所述多個(gè)裝置20包括至少一個(gè)主動(dòng)懸置系統(tǒng)22。
懸置系統(tǒng)22是“主動(dòng)”類型的，即，懸置系統(tǒng)22的特征，特別是其阻尼厚度是可以通過一組調(diào)整參數(shù)(或一個(gè)調(diào)整參數(shù)集)進(jìn)行調(diào)節(jié)的。
懸置系統(tǒng)22特別地包括特別是具有可變粘度和可變撕裂的主動(dòng)阻尼器、可能主動(dòng)的抗傾斜桿、有利地是可移動(dòng)壓載物、主動(dòng)行程限制基臺(tái)等。上述調(diào)整參數(shù)集包括對(duì)構(gòu)成懸置系統(tǒng)22的這些元件有影響的所有參數(shù)。
例如，參數(shù)包括阻尼器粘度值、阻尼器撕裂值、抗側(cè)傾剛度值、基臺(tái)的自由行程等。
所述多個(gè)設(shè)備20還包括傳感器24，該傳感器24提供了對(duì)鐵路車輛12的舒適性進(jìn)行估算的可能性。例如，傳感器24包括例如用于測(cè)量三個(gè)空間方向(特別是縱向、橫向和高度)上的加速度的加速度計(jì)。實(shí)際上，例如加速度太高是不舒適的根源。
車輛12還包括機(jī)載硬件設(shè)備26。
硬件設(shè)備26包括用于控制懸置系統(tǒng)22的控制裝置28。這些控制裝置28能夠?qū)㈩A(yù)先確定的一個(gè)調(diào)整參數(shù)集應(yīng)用于懸置系統(tǒng)22。
硬件設(shè)備26還包括：被連接至傳感器24的采集鏈30，該采集鏈30用于采集由這些傳感器24測(cè)量的值；用于對(duì)例如允許低通頻率濾除加速度的信號(hào)進(jìn)行調(diào)節(jié)的調(diào)節(jié)裝置32；以及緩沖記錄裝置34，該緩沖記錄裝置34用于記錄由傳感器根據(jù)所覆蓋的段t而測(cè)量的值。
最后，優(yōu)化裝置10包括例如被安裝在硬件設(shè)備26上的軟件部分36。更具體地，優(yōu)化裝置10包括用于應(yīng)用軟件部分36的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
軟件部分36包括用于對(duì)調(diào)整參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的優(yōu)化模塊44。
該優(yōu)化模塊44特別地包括前面所提到的數(shù)據(jù)庫14。
該數(shù)據(jù)庫14包括對(duì)應(yīng)表18，該對(duì)應(yīng)表18提供了當(dāng)確定裝置16提供了車輛12的位置p時(shí)，指示該車輛12在哪個(gè)段t的可能性。
數(shù)據(jù)庫14還包括參數(shù)表38，該參數(shù)表38能夠根據(jù)速度v的范圍、裝載量c的范圍以及段t提供一組調(diào)整參數(shù)。
軟件部分36還包括用于通過元啟發(fā)式算法生成經(jīng)優(yōu)化的參數(shù)集的生成裝置40。
軟件部分36還包括用于根據(jù)由記錄裝置34所提供的數(shù)據(jù)來計(jì)算舒適質(zhì)量指數(shù)iq的計(jì)算裝置42。
本發(fā)明旨在改善與車輛的移動(dòng)有關(guān)的舒適性，特別是改善由于通過車輛的懸置系統(tǒng)(彈簧、阻尼器、防側(cè)傾桿)傳遞寄生力的軌道缺陷造成的舒適性。舒適質(zhì)量指數(shù)iq根據(jù)通過傳感器24測(cè)量的、乘客所能夠感受到的車身內(nèi)的三維加速度來計(jì)算。
標(biāo)準(zhǔn)提供了根據(jù)車身所受到的加速度的測(cè)量值來評(píng)估舒適度的可能性。該舒適度記為nmv。舒適度nmv越低，則感知到越舒適。
下面將對(duì)用于計(jì)算舒適度nvm的示例性實(shí)施例進(jìn)行描述。該計(jì)算方法被標(biāo)準(zhǔn)化。
舒適質(zhì)量指數(shù)iq是根據(jù)舒適度nvm構(gòu)建。舒適質(zhì)量指數(shù)iq用于評(píng)估具有主動(dòng)阻尼器的車輛的構(gòu)造的質(zhì)量，因此，主動(dòng)阻尼器可以根據(jù)剛度(撕裂)進(jìn)行調(diào)整。因此，如果舒適質(zhì)量指數(shù)iq的值高，則該舒適質(zhì)量指數(shù)iq越好。
舒適度nmv和舒適質(zhì)量指數(shù)iq按照以下計(jì)算步驟進(jìn)行計(jì)算：
-傳感器24對(duì)給定段上的加速度進(jìn)行測(cè)量，
-通過信號(hào)調(diào)節(jié)裝置32將頻率低通濾波器應(yīng)用于加速度。低通濾波器例如是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)en12299的wd類型；
-計(jì)算均方根值rms(也稱為有效值aeff)：
其中，aeff是周期t內(nèi)計(jì)算的有效值，
t是計(jì)算平均值的持續(xù)時(shí)間。例如，t＝5秒，
-選擇對(duì)應(yīng)于第95個(gè)百分位數(shù)的rms值：這里的問題是選擇x、y和z上覆蓋95％的濾波加速度水平的加速度值。
-計(jì)算所覆蓋段上的舒適度nmv：
根據(jù)優(yōu)化需求構(gòu)建質(zhì)量指標(biāo)(舒適度)：
iq＝1/nmv2
其中，nmv是個(gè)體的舒適度，因此具有一組給定的參數(shù)。
現(xiàn)在將在根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)化方法的范圍內(nèi)對(duì)優(yōu)化裝置10的操作進(jìn)行描述。
如前所述，優(yōu)化方法包括：預(yù)先將鐵路軌道劃分成段，以及在數(shù)據(jù)庫14中存儲(chǔ)這些段的特性。例如，對(duì)段進(jìn)行編號(hào)，并且數(shù)據(jù)庫14包括針對(duì)每個(gè)段號(hào)的該段的輸入公里數(shù)和輸出公里數(shù)。因此，通過衛(wèi)星引導(dǎo)系統(tǒng)獲得的車輛12的位置p使得能夠容易地確定出該車輛12所在的段的段號(hào)。
對(duì)于每一段t，該方法包括用于對(duì)調(diào)整參數(shù)集進(jìn)行優(yōu)化的活動(dòng)。對(duì)于段t的“優(yōu)化活動(dòng)”對(duì)應(yīng)于如下情況下該段上的舒適數(shù)據(jù)的充分累積：當(dāng)列車以給定速度范圍和裝載量范圍在給定段上行駛，并且采用不同的懸置調(diào)節(jié)參數(shù)集時(shí)。
在第一優(yōu)化活動(dòng)期間，當(dāng)懸置系統(tǒng)22每次通過該段上方時(shí)，對(duì)第一調(diào)整參數(shù)集進(jìn)行預(yù)先定義。因此，在第一優(yōu)化活動(dòng)期間，定義了多個(gè)第一參數(shù)集。
每組參數(shù)(參數(shù)集)是隨機(jī)或任意定義的。有利地，在預(yù)定的安全間隔內(nèi)，對(duì)第一參數(shù)集的每個(gè)參數(shù)進(jìn)行選擇。本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠?qū)Π踩g隔進(jìn)行定義，在該安全間隔之外的參數(shù)將無法獲得令人滿意的舒適性。
當(dāng)?shù)竭_(dá)段t時(shí)，相應(yīng)的第一參數(shù)集被傳送到控制裝置28，控制裝置28將這組參數(shù)應(yīng)用于懸置系統(tǒng)22。
在該段t上，對(duì)速度v和裝載量c進(jìn)行測(cè)量，然后對(duì)速度v和裝載量c在速度和裝載量的離散空間中進(jìn)行分級(jí)別，將這些離散值提供給數(shù)據(jù)庫14。因此，速度等級(jí)v、裝載量等級(jí)c以及第一參數(shù)集被輸入到數(shù)據(jù)庫14中，特別是被輸入到參數(shù)表38中。
計(jì)算裝置42然后基于由傳感器24所提供的測(cè)量值來計(jì)算舒適質(zhì)量指數(shù)iq。該舒適質(zhì)量指數(shù)iq取決于懸置系統(tǒng)22的參數(shù)化。因此，舒適質(zhì)量指數(shù)iq也輸入到參數(shù)表38中，同時(shí)與第一參數(shù)集以及速度等級(jí)、裝載量等級(jí)對(duì)相關(guān)聯(lián)。
針對(duì)懸置系統(tǒng)22預(yù)定次數(shù)的通過段t來實(shí)現(xiàn)第一優(yōu)化活動(dòng)，這些通過段t中的每次通過段t與相應(yīng)的第一參數(shù)集相關(guān)聯(lián)，并且優(yōu)選地是不同的。
例如，當(dāng)鐵路車輛12同一天期間在軌道上行駛多次時(shí)，第一優(yōu)化活動(dòng)包括在這一天期間車輛12每次通過段t時(shí)應(yīng)用相應(yīng)的第一參數(shù)集。
可替代地，優(yōu)化活動(dòng)對(duì)于在同一鐵路軌道上行駛的幾個(gè)車輛12而言是通用的。然后這些車輛12可以共享與每次活動(dòng)有關(guān)的數(shù)據(jù)。從而通過組效應(yīng)來提高優(yōu)化率。
然后，該方法包括在該第一優(yōu)化活動(dòng)期間由生成裝置40將元啟發(fā)式算法應(yīng)用于第一參數(shù)集，以便確定第二調(diào)整參數(shù)集。該元啟發(fā)式算法考慮了所計(jì)算的舒適質(zhì)量指數(shù)iq，以便根據(jù)所述舒適質(zhì)量指數(shù)iq推斷似乎最適合于改善段t上的舒適度的參數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員將能夠選擇合適的元啟發(fā)式算法。
元啟發(fā)式算法例如是遺傳算法。遺傳算法的一般原理本身是已知的。從初始群體開始，對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，然后通過選擇、雜交和突變來進(jìn)行優(yōu)化，以獲得新的優(yōu)化群體。因此，根據(jù)對(duì)個(gè)體的評(píng)價(jià)來進(jìn)行新的迭代。
這樣的第一優(yōu)化活動(dòng)針對(duì)每個(gè)三元組——段t、速度等級(jí)v、裝載量等級(jí)c來實(shí)現(xiàn)。
應(yīng)當(dāng)注意的是，當(dāng)確定車輛12在前一段時(shí)，確定要被應(yīng)用于段t上的一組參數(shù)，以便一旦車輛12進(jìn)入段t時(shí)就能夠參數(shù)化懸置系統(tǒng)22。
現(xiàn)在將對(duì)元啟發(fā)式算法，特別是遺傳算法的示例進(jìn)行描述。
遺傳算法是一種特殊類型的元啟發(fā)式算法。將持續(xù)地應(yīng)用遺傳算法，以便使得車輛適應(yīng)其環(huán)境，即，用于最優(yōu)地調(diào)整懸置參數(shù)集，以使得相關(guān)段上的舒適性最大化。
實(shí)際上，一代是評(píng)估參數(shù)集的足夠大的樣本，其將是用于生成待測(cè)試的參數(shù)集的第二樣本的基礎(chǔ)。因此，優(yōu)化是有順序的。因此，樣本可以在物理上包括通過具有不同參數(shù)集的段的同一列車或者具有不同參數(shù)集的相同列車，這是在相同線路上行駛的列車組(例如，tgv)的情況。線路上列車越多，則收斂得越快。
步驟1：選擇對(duì)系統(tǒng)對(duì)所提出的優(yōu)化問題的響應(yīng)有影響的參數(shù)。
在該步驟1期間，對(duì)希望修改/優(yōu)化的參數(shù)進(jìn)行定義。敏感性研究提供了定義哪些阻尼器對(duì)舒適度最有效的可能性。對(duì)與列車安全性兼容的參數(shù)的變化范圍進(jìn)行定義。
步驟2：n個(gè)個(gè)體的初始種群(隨機(jī))。
種群(n組參數(shù)的集)被定義為形成第一代。種群的大小n是優(yōu)化選擇，并且沒有必要與正在使用的列車的數(shù)量有任何關(guān)系。種群也被稱為“一代”。個(gè)體對(duì)應(yīng)于一組最佳的參數(shù)。考慮到步驟1，每組參數(shù)都具有隨機(jī)定義的參數(shù)。每個(gè)參數(shù)被編碼為實(shí)數(shù)，以避免轉(zhuǎn)換時(shí)間。
步驟3：對(duì)每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)能力(質(zhì)量指數(shù))進(jìn)行評(píng)估
針對(duì)問題(每個(gè)列車通過該段并且加速度被記錄)對(duì)每個(gè)個(gè)體(參數(shù)集)進(jìn)行評(píng)估。據(jù)此推斷出質(zhì)量指數(shù)iq。
所適應(yīng)的個(gè)體越多(舒適度越好)，質(zhì)量指數(shù)越高。
如果必須遵守最大舒適度質(zhì)量指數(shù)iq值，則可以使用罰金或獎(jiǎng)金。以下步驟將更有可能選擇能獲得獎(jiǎng)金的參數(shù)集。這個(gè)操作給我們提供了對(duì)于以下步驟通過適應(yīng)性順序?qū)€(gè)體進(jìn)行分類的可能性。
一旦這一代的n個(gè)個(gè)體都被測(cè)試和評(píng)估，我們將進(jìn)行下一步驟。
步驟4：選擇最佳適應(yīng)的雙親。
然后，選擇隨后將使用的n個(gè)個(gè)體。在步驟3中所提出的個(gè)體在統(tǒng)計(jì)學(xué)上更有可能根據(jù)下面將描述的輪盤賭方法來進(jìn)行選擇。獲得由能夠較好的適應(yīng)從而提供較好的解決方案(較好的質(zhì)量指數(shù)iq)的n個(gè)個(gè)體(參數(shù)集)組成的中間群體。個(gè)體可以在該中間群體中表示多次。
步驟5：通過雜交來進(jìn)行繁殖。
雜交是提供了探索參數(shù)的變化空間的可能性的操作。在該操作期間，雙親的參數(shù)彼此結(jié)合，以便于形成具有來自雙親雙方的特征的后代。通過這種選擇過程，隨著世代中的一代代的進(jìn)步，逐漸適應(yīng)的個(gè)體被雜交。因此，在雜交育種結(jié)束時(shí)，更可能獲得更好的個(gè)體。
每對(duì)個(gè)體(參數(shù)集)生成兩個(gè)孩子個(gè)體(隨著時(shí)間的推移保留了大小為n的群體)。
隨后將對(duì)用于雜交育種的方法進(jìn)行描述。
步驟6：突變
該突變是參數(shù)的隨機(jī)修改(但是受到步驟1中定義的限制)，以便擴(kuò)寬搜索空間并避免過快的向最優(yōu)收斂，過快的向最優(yōu)收斂會(huì)存在出現(xiàn)局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)學(xué)上，突變確保可以獲得全局最優(yōu)。
步驟7：新一代
使用這個(gè)所獲得的新一代參數(shù)集，從步驟3再次開始。數(shù)學(xué)上證明該算法收斂于全局解。然后，所有車輛將具有最佳參數(shù)集(阻尼器的調(diào)整)，所述最佳參數(shù)集為這些車輛向給定段的乘客提供最佳舒適度的可能性。
優(yōu)化問題可能隨時(shí)間改變(軌道的磨損、車輪的磨損等)，參數(shù)的最佳配置會(huì)改變。突變操作使每一代會(huì)產(chǎn)生“有點(diǎn)不同的”個(gè)體，新一代可以朝著新的最優(yōu)進(jìn)行收斂，并且因此隨著時(shí)間的推移，環(huán)境發(fā)生變化(到目前位置，環(huán)境的變化足夠慢，從而使得算法收斂)。
現(xiàn)在將對(duì)步驟4中使用的輪盤賭方法進(jìn)行描述。
該方法包括將每組參數(shù)的質(zhì)量指數(shù)iq相對(duì)于質(zhì)量指數(shù)iq的總和轉(zhuǎn)換成百分比。然后，進(jìn)行n次抽取，其中，n是組成一代的參數(shù)集的數(shù)量。在每次抽取時(shí)，每組參數(shù)將因此具有被選擇成與其質(zhì)量指數(shù)iq的值成比例的可能性。應(yīng)當(dāng)注意的是，可以多次選擇相同的“良好”參數(shù)集，同時(shí)永遠(yuǎn)不會(huì)選擇“差”參數(shù)集。
然而，可能發(fā)生相反的情況，即，最佳參數(shù)集從未被選擇或者在雜交繁殖或突變期間丟失。為了克服這種現(xiàn)象，可以設(shè)想在選擇處理之后，最差的參數(shù)集會(huì)立即被上一代參數(shù)的最佳集代替。這是一種精英方法。
現(xiàn)在將對(duì)步驟5中使用的雜交育種方法進(jìn)行描述。
確定雜交育種概率pc，例如pc＝77％。
針對(duì)從通過輪盤賭方法選擇得到的中間群體中隨機(jī)取得的(染色體的)每對(duì)參數(shù)集，在0與1之間繪制隨機(jī)數(shù)，如果該數(shù)大于pc，則兩個(gè)個(gè)體(參數(shù)集)被保留用于雜交育種。針對(duì)每個(gè)基因(例如，阻尼器參數(shù))，繪制隨機(jī)數(shù)，如果這個(gè)隨機(jī)數(shù)超過下面所定義的概率p2，則兩個(gè)個(gè)體之間交換基因，并且一個(gè)個(gè)體轉(zhuǎn)到以下基因。
其中，num_genera是當(dāng)前代的索引。
nb_genera是算法中的世代總數(shù)。
如果兩個(gè)雙親都滿足強(qiáng)加的約束(即，它們的參數(shù)實(shí)際上在預(yù)定義的間隔中找到)，則f＝1.5-(num_genera/nb_genera)，否則f＝1。
一旦第一優(yōu)化活動(dòng)完成，就執(zhí)行第二優(yōu)化活動(dòng)，在該第二優(yōu)化活動(dòng)期間，利用來自第一活動(dòng)的iq的評(píng)估較早確定的第二參數(shù)集是提供給控制裝置28的哪些參數(shù)，每個(gè)第二參數(shù)集對(duì)應(yīng)于相應(yīng)的通過給定段t，該第二參數(shù)集用于在通過段t期間對(duì)懸置系統(tǒng)22進(jìn)行調(diào)整。
這樣的第二活動(dòng)還針對(duì)軌道的每個(gè)關(guān)于段t、速度等級(jí)v、裝載量等級(jí)c的三元組來執(zhí)行。
以與早先相同的方式，在到達(dá)段t時(shí)，相應(yīng)的第二參數(shù)集被傳送到控制裝置28，控制裝置28將該第二參數(shù)集應(yīng)用于懸置系統(tǒng)22。
在該段t上，對(duì)速度v和裝載量c進(jìn)行測(cè)量，然后將速度v和裝載量c提供給數(shù)據(jù)庫14。因此，輸入速度v(其速度等級(jí))、裝載量c(其裝載量等級(jí))以及第二參數(shù)集被輸入到數(shù)據(jù)庫14中，特別是被輸入到參數(shù)表38中。
然后，計(jì)算裝置42基于由傳感器24提供的測(cè)量值來計(jì)算舒適質(zhì)量指數(shù)iq。舒適質(zhì)量指數(shù)iq也被輸入到參數(shù)表38中，同時(shí)舒適質(zhì)量指數(shù)iq與該第二參數(shù)集相關(guān)聯(lián)。
第二優(yōu)化活動(dòng)針對(duì)懸置系統(tǒng)22預(yù)定次數(shù)的通過段t來執(zhí)行，這些通過段t中的每次通過段t都與相應(yīng)的第二參數(shù)集相關(guān)聯(lián)并且優(yōu)選地是不同的。
例如，當(dāng)鐵路車輛12在同一天期間在軌道上行駛多次時(shí)，第二優(yōu)化活動(dòng)包括在這一天期間車輛12每次通過段t時(shí)應(yīng)用相應(yīng)的第二參數(shù)集。
然后，該方法包括在該第二優(yōu)化活動(dòng)期間生成裝置40將元啟發(fā)式算法應(yīng)用于第二參數(shù)集，以便確定第三調(diào)整參數(shù)集。
然后，在隨后的每個(gè)優(yōu)化活動(dòng)期間，在懸置系統(tǒng)22每次通過段t時(shí)，將前述優(yōu)化活動(dòng)所確定的調(diào)整參數(shù)集應(yīng)用于懸置系統(tǒng)22，并對(duì)舒適質(zhì)量指數(shù)iq進(jìn)行估算。接下來，應(yīng)用元啟發(fā)式算法來確定新的調(diào)整參數(shù)集。
通過再次迭代優(yōu)化活動(dòng)，參數(shù)集收斂于優(yōu)化值。
由此，根據(jù)相關(guān)輸入變量來連續(xù)地建立最佳參數(shù)的數(shù)據(jù)庫。
應(yīng)當(dāng)注意的是，元啟發(fā)式算法有利地考慮車輛12在通過相關(guān)段t期間車輛12的速度以及該車輛12所承受的裝載量。
應(yīng)當(dāng)注意的是，最佳搜索空間由3個(gè)軸組成：段軸、速度v軸以及裝載量c軸。為了構(gòu)造優(yōu)化，在這3個(gè)軸上進(jìn)行分級(jí)別來將空間離散化。可以使用多維數(shù)據(jù)集查看此空間，每個(gè)多維數(shù)據(jù)集包含優(yōu)化信息，所述優(yōu)化信息是參數(shù)集和關(guān)聯(lián)的iq。
顯然，通過使用元啟發(fā)式算法，本發(fā)明提供了實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)多標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化的可能性。因此，將總是提出接近最佳的一組參數(shù)，特別是通過包括在通過遺傳算法的優(yōu)化的一般已知原理中的“突變”機(jī)制。盡管系統(tǒng)的可變性(例如，軌道的老化)對(duì)應(yīng)于幾何形狀的變化，但是在優(yōu)化活動(dòng)期間會(huì)逐漸地細(xì)化所提出的參數(shù)集的相關(guān)性。由于算法一直運(yùn)行，因此算法提供了對(duì)軌道質(zhì)量中的這些變化進(jìn)行跟蹤的可能性，并且總是能提出非常接近最優(yōu)的參數(shù)集。
應(yīng)當(dāng)注意的是，本發(fā)明不限于之前所描述的實(shí)施例，而是可以具有多樣化的選擇。