基于深度学习与遗传算法的动车组与ATP车载设备接口试验测试序列优化生成

作     者：袁磊 甘庆鹏 李开成 付强 YUAN Lei;GAN Qingpeng;LI Kaicheng;FU Qiang

作者机构：北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心北京100044 

基　　金：轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题(RCS2016ZT019) 

出 版 物：《铁道学报》 (Journal of the China Railway Society)

年 卷 期：2018年第40卷第3期

页      码：88-94页

摘      要：接口型式试验验证不同类型ATP车载设备与不同型号动车组之间接口的适配性与安全性,而其测试序列设计和优化对在有限试验资源下高效、安全地完成试验十分重要。目前,接口型式试验的测试序列主要基于经验人工编写形成,测试项的有效性和测试序列的优化衡量等方面存在较多问题。本文研究了接口型式试验的测试序列的优化生成方法,利用深度学习算法与遗传算法,针对测试序列的生成与优化进行建模,设计测试序列的生成与优化两个相互联系的过程,综合地在序列解空间中寻找次优解,以得到期望的测试序列。基于型式试验现场数据进行了仿真与分析,论述了本文策略的有效性。

主 题 词：高速铁路 型式试验 测试序列 深度学习 遗传算法 

学科分类：08[工学] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-8360.2018.03.013

馆 藏 号：203284770...