城市公共安全视域下的地铁轨道交通牵引供电模式研究.pdf

Serial No.93（总第9 3期）X1anRail TransitVocationalEducationResearchNo.4,20232023年第4期育研究西安轨道交通职业教城市公共安全视域下的地铁轨道交通牵引供电模式研究尚俊霞（西安铁路职业技术学院陕西西安7 10 0 2 6）摘要：随着我国智能技术的发展和地铁牵引供电模式的多样化，交通牵引供电模式的创新研究也在向智能方向发展。在此基础上，从城市公共安全的角度研究了地铁轨道交通牵引供电的优化方法，并构建了基于遗传算法的交通牵引供电自适应模型。从轨道牵引参数、供电类型、安全系数参数等方面，收集交通牵引数据信息，采用遗传算法进行结构设计优化和性能评价。该模型可以实现对轨道设计全过程的多重分析和性能评价，并根据轨道设计过程中的不同特点和供电模式优化的要求进行精度分析。结果表明，基于遗传算法的牵引供电模型能够根据不同类型的地铁轨道信息和城市公共安全要求进行多目标优化，能够有效地评价轨道交通的优化质量。关键词：遗传算法；地铁轨道；交通牵引；公共安全中图分类号：U223文献标识码：A文章编号：SY010-（2 0 2 3)0 4-0 0 0 6-0 6Research on the Traction Power Supply Mode of Subway Rail Transitfrom the Perspective of Urban Public SafetyShang Junxia(Xian Railway Vocational and Technical Institute,Xian,Shaanxi710026,China)Abstract:With the development of intelligent technology and the diversification of subway traction power supplymodes in China,innovative research on transportation traction power supply modes is also developing towards thedirection of intelligence.On this basis,an optimization method for traction power supply of subway rail transit wasstudied from the perspective of urban public safety,and an adaptive model for traffic traction power supply based ongenetic algorithm was constructed.Collect traffic traction data information from aspects such as track traction pa-rameters,power supply types,and safety factor parameters,and use genetic algorithms for structural design optimi-zation and performance evaluation.This model can achieve multiple analysis and performance evaluation of the en-tire track design process,and perform accuracy analysis based on different characteristics and power supply modeoptimization requirements in the track design process.The results indicate that the traction power supply modelbased on genetic algorithm can perform multi-objective optimization based on different types of subway track infor-mation and urban public safety requirements,and can effectively evaluate the optimization quality of rail transit.Key words:Genetic Algorithm;Subway Track;Traffic Traction;Public Safety收稿日期：2 0 2 3-0 2-13作者简介：尚俊霞（19 8 2-），女，陕西延安人，西安铁路职业技术学院电气工程学院供用电教研室讲师尚俊霞：城市公全视域下的地铁轨道交通牵引供电模式研究1引言目前，稳定性是我国大多数轨道供电模式设计和优化过程中的主要设计目标，很少从地铁轨道换乘电力和城市公共安全的角度进行结构优化设计（A QG e t a l.2 0 2 0）1。自2 1世纪初以来，我国各种数据处理技术的快速发展，也导致了我国交通牵引设计优化模式的改革。交通牵引设计过程中智能、高效、多目标等更科学的优化方法的出现，为地铁轨道交通的大规模优化设计提供了机遇。因此，安全已成为地铁轨道交通优化设计的重要因素我国现行地铁轨道交通牵引供电方式的重要特点（迪D等2 0 2 0）2 。目前，虽然现有铁路供电设计模式和优化模式提供了大量方案，但在交通供电模式质量评价过程和结构设计优化中，难以根据不同类型地铁交通的差异进行客观多目标动态评价，从而达到最佳参考效果（哈斯勒mletal.2020）3。在此背景下，结合城市公共安全的角度，提出了基于遗传算法的地铁轨道交通牵引供电模式的优化设计方法。本文的创新之处在于将遗传算法应用于地铁轨道交通的牵引设计和质量综合评价。在此基础上，可以充分利用各地铁轨道的结构类型和特征信息，并在模拟水平上实现完整性方法。不同牵引设计方法与电磁性能优化方法的相似性可以通过多目标遗传因素进行定量描述。根据与预期评价指标的一致程度，可以通过定量指标完成结构设计任务的影响程度排序，可以有效地分析影响交通牵引优化设计的因素的特征。本文研究了地铁轨道交通牵引的优化设计方法，主要分为三个部分。第一部分介绍了国内外地铁牵引设计和优化方案的研究现状。第二部分构建了基于遗传算法的地铁牵引优化评价模型，并采用多目标遗传因子方法构建了交通牵引优化设计的质量影响评价指标系统。在第三部分中，对牵引力优化设计质量的评价模型进行了测试和验证，并得出了结论。2相关工作根据中国公用事业安全部门2 0 19 年发布的数据，我国交通牵引供电方式和质量评价相对落后，一些发达国家地铁交通牵引和质量评价研究较为先进。澳大利亚墨尔本大学的学者发现，大多数地铁轨道在供电模式设计中仍遵循传统的结构优化理念，忽略了不同类型的交通牵引机械结构和电磁容量的差异，导致结构设计过程中，不注意性能的提高，导致在实际应用过程中出现质量问题。团队提出了基于自身策略模式的交通牵引供电双反馈优化设计模式。最后，实验表明，该优化方法可以提高性能（J等2 0 2 0 4。根据地铁轨道交通牵引和供电方式的设计理论和经验，普林斯顿大学的学者们发现，现有铁路的质量在设计过程中是不均衡的。因此，提出了一种基于神经网络算法的交通牵引优化设计模式。通过分析不同类型的交通牵引，不同轨道分层最后，实验表明，该方法可以提高交通牵引的质量水平在电源优化设计过程中，并具有高推广的优点和简单的方法（新TCetal.2020)5。根据轨道交通设计与机械设计中的多因素设计理论，宾夕法尼亚大学的学者提出了一种新的基于多关系推荐算法的交通牵引优化设计质量评价模型。分析了传统轨道在结构设计过程中的关系程度，建立了多因素耦合分析模型，对模型、承载力范围、地铁轨道安全等方面进行了综合评价，并进行了不同的交通牵引试验。最后，结果表明，基于多关系推荐算法的交通牵引优化设计方法的质量已经大大提高（blhaetal.2019)【6)。为了提高结构设计效率和整体质量，芝加哥大学的学者提出了交通牵引的分层优化设计方法基于贪婪算法理论的结构设计和承载能力的不同跟踪类型，并通过实践验证。结果表明，该方法可以提高轨道的整体安全性和质量，适用于轨道的结构设计分析和寻找最优的结构设计方案（AnwarMZetal.2019）7 。日本东京大学的学者提出了一种基于多因素耦合模型的交通牵引优化设计和供电模式评价的新方法。采用变形耦合序列对常用的交通供电方法进行了随机乱码，然后采用解耦的方法确定了不同交通牵引力的优化设计方法。实际验证表明，交通牵引优化方法。该设计方法具有良好的客观评价能力，适用于交通牵引优化设计质量的评价（Liuhetal.2019）8 。根据信息技术和城市安全理论，澳大利亚墨尔本大学学者提出重视基于限制因素和城市公共安全网络的智能供电系统的开发建设，更加重视用电数据信息和公共安全管理(Zhouyetal.2019)9)8西安轨道交通职业教育研究综上所述，目前大多数交通牵引优化设计并不涉及基于提高公共安全和稳定性的智能优化分析算法。另一方面，虽然我国在交通牵引的优化设计和供电方式方面做了大量的基础研究，但结构设计质量量化动态评价的研究成果相对较少，对交通牵引优化设计、供电模式和质量评价的智能方面以及基于遗传算法的模型的应用还没有研究。3方法学3.1遗传算法在地铁轨道交通牵引供电模式设计中的应用在本研究中引人地铁轨道交通牵引电源的自适应模型之前，我们首先需要引人智能算法。遗传算法是一种模拟达尔文生物进化理论中的自然选择和遗传机制的计算模型。它是一种通过模拟自然演化过程来寻找最优解的方法。遗传算法从一个代表问题潜在解集的种群开始，一个种群由基因编码的个体组成。每个个体实际上都是一个具有特征染色体的实体（Weixketal.2019)10。第一代种群产生后，根据适者生存和适者生存的原则，一代又一代的进化产生了更好的近似解。在每一代中，根据个体在问题领域的适应度选择个体，并在自然遗传学的遗传操作符的帮助下进行交叉和突变组合，生成代表新解集的群体（LiuPetal.2018)1。在地铁轨道交通牵引供电模式中，这一过程将导致自然进化比上一代更适应环境。解码后，上一代群体中的最优个体可以作为该问题的近似最优解（Brianetal.2018）12 。因此，在基于遗传算法的交通牵引供电模式设计研究过程中，本文首先基于多维指标因子的影响程度设计优化设计评价模型，即根据不同类型和不同供电模式的差异和结构相似性，采用目标遗传算法通过详细质量评价和全局局部优化可能性随机搜索实现不同结构模块的详细设计，实现了差异化交通牵引供电模式的优化设计。基于以上分析，除了建立地铁轨道交通牵引供电模式的数据库外，还需要通过遗传算法对交通牵引供电模式优化设计中的一系列数据信息进行准确划分，以实现交通牵引供电模式的优化（本研究采用地铁轨道交通牵引仿真），结果如图所示。1）对过程中不同的优化效果进行高度分类，形成高度协同相关的目标（交通牵引供电模式优化质量评价的边界线），然后将数据信息传输到下一阶段的优化过程中，实现高质量的地铁轨道交通牵引设计和优化，准确提高交通牵引设计优化模型的稳定性。320-1-2-31035210-1-2-30图1地铁牵引系统的模拟结果3.2地铁牵引供电方式的实现过程基于以上分析，在了解了遗传算法在地铁轨道交通牵引优化设计中的应用后，下一步是解释地铁轨道结构设计和供电方式选择的实施过程。为了使不同类型的地铁轨道根据自身的外观和结构特征获得不同级别的供电模式优化效果，为了最大化地铁轨道的结构优化设计效果和公共安全稳定性，需要对不同类型的地铁轨道进行分类和优化，并根据其类型选择供电模式（PEIletal.2018）【13。当优化过程中任意两条地铁轨道的结构特征值和供电模式不同时，说明两条轨道的结构差异很大，就会自动分离。采用不同的优化方法来实现不同程度的优化，以提高优化效果。然后，通过轨道供电方式的差异，计算种群中所有轨迹个体或染色体的解码，并与下一个地铁轨道的特征值和适应度进行比较。当使用遗传算法对不同轨迹的承载参数和影响进行挖掘时，根据轨迹的差异，会对学生产生不同的结构优化相似性。即以随机轨道的结构优化效果为基准，然后对多目标轨道进行优化，实现第一轮交通牵引供电模式选择优化。上述过程完成后，还需要根据当前交通牵引供电模式优化设计，划分不同地铁轨道组的质量效果，并进行具体指标评价。在基于遗传算法的交通牵引优化设计质量评价模型中，应制定具有具体目9尚俊霞：城市全视域下的地铁轨道交通牵引供电模式研究的的供电优化方案，以有效实现不同类型的地铁轨道。以交通牵引优化设计作为评价指标，评价轨道二次优化的效果。因此，在基于遗传算法的交通牵引优化设计质量评价模型的研究过程中，当满足某一指标时，一般意味着当最优个体的适应度达到给定阈值，或最优个体与群体适应度不再增加时，算法的迭代过程收敛，算法结束。通过这一实现，遗传算法实现了对不同类型的地铁轨道交通牵引供电模式的分类分析和优化设计（Xuetal.2018）14。在地铁牵引供电模式的优化设计过程中，遗传算法将目标群体的轨道外观结构和公共安全特征水平信息转换为通过向量组和特征矩阵等特定处理可被计算机识别的数据信息。对于基于遗传算法的智能交通牵引优化设计的质量优化模型，在正常情况下，我们将采用多目标识别方法对不同轨道特征水平的结构数据信息进行处理。对疲劳、生活和城市公共安全进行仿真分析的总体过程如图2 所示。2014-220-30-2248-410图2地铁轨道交通系统的仿真分析过程3.3基于公共安全评价模型的交通牵引供电模式评价过程分析为了优化轨道交通的质量，采用遗传算法对轨道交通设计的质量进行评价，并对地铁轨道上的供电模式数据信息进行分类。通过遗传算法的选择，对交通牵引优化设计的总体进行了划分和更新，以确保了在结构设计质量评价过程中轨迹的定量表示。评价过程如图3所示。在评价过程中，需要分为几个步骤，进行分级设计和质量评价。首先，有必要对地铁轨道交通常用的牵引供电方式进行总结和分析，并根据多目标遗传算法的数学运行过程对评价模型的参数进行初始化。该过程是将遗传算法中的地铁轨道的参数集（可行解集)转化为遗传算法中的染色体结构空间。因此，根据不同的质量评价模式和内容，轨道结构的优化设计和供电模式方案的选择形成了特定的质量评价向量矩阵组，它们由不同的向量组组成。这些向量组根据地铁轨道的不同承载力和安全稳定系数具有不同的质量评价特征值，将结构设计效果和现有的结构优化水平数据转换为空间向量和数字信息进行存储和处理。本文利用处理这些相似信息的遗传算法是基于质量承载水平与不同交通牵引优化设计的城市安全和稳定性的差异。实现了对同一类型地铁轨道下不同供电方式的效果以及不同类型地铁轨道的不同安全稳定效果的定量评价。20-2-4-4-2100862240图3全三维仿真模型的分析与评价过程F（x）其次，需要从定量的方面实现供电方式的评价和方案选择，即确定质量评价功能，实现评价过程的定量表示。在这一步中，我们采用一个符合多目标评价规则的定量评价函数作为维度评价的定量标准。该序列中相邻地铁轨道之间的结构相似性程度可作为定量评价的效果。这一环节的基本实现过程是：对轨道个体进行分类。但是，如果分类效果不好，在交叉或突变操作的实施中就不会有定量的评价，因此需要逐步优化。表达式是；+x;-1F()=(1);-1在对突变链路进行逐步优化后，还需要确定不同的供电方式的方案，并将每个个体的代表序列设为;=(2);-1+x;-210西安轨道交通职业教育研究其次，在完成了地铁轨道结构的优化设计后，需要通过计算机数据库信息和预设的评价定量程序进行误差分析。在此过程中，需要恢复一些交通牵引优化数据信息，从而实现对二次数据信息的再处理，然后来回循环形成基本的评价定量分类矩阵（Na q v i s a Re t a l.2 0 18)15。在上述过程完成后，仍有必要有意地删除或删除一些不相关或无意义的数据信息，以防止该过程中出现系统判断错误的结果。这样，数据就被量化并转换为向量信息。例如，当需要对不同类型的地铁轨道的质量数据进行分类和获取时，可以根据这些具有特殊的数据信息记录功能的向量进行比较。当符合度满足预设要求时，可以实现对目标数据的数据处理、判断和分类，可以实现对地铁轨道牵引供电方式的定量评价和分类，减少误差。4结果分析和讨论4.1从公共安全角度出发的地铁轨道交通牵引供电模式的实验设计过程对地铁轨道牵引供电方式进行优化设计后，需要通过实验验证优化设计效果和质量可靠性。基于上述多目标遗传算法和质量评价模型，在进行正式实验之前，我们需要建立一个基本的多目标定量评价模型。评价函数以地铁轨道安全稳定设计的优化效果为中心，以不同类型轨道的现有结构和优化后的不同轨道供电方式的参数信息为核心评价指标，采用太多的客观遗传算法进行定量评价。在实验过程中，评价模型是基于不同类型的交通牵引优化设计的质量和不同类型的地铁轨道设计的牵引供电方式的差异。在实验过程中，采用基于多目标识别的遗传算法，选择与交通牵引供电模式指标相关的三个特征参数，并采用基于多目标遗传算法的地铁轨道交通牵引供电模式评价模型。通过对轨道外观参数、供电类型、电磁力尺寸参数、安全稳定参数的研究，明确了整个交通牵引供电模式系统的层次框架和指标关系。对该综合评价模型进行了多次验证，为智能地铁牵引系统的评价提供了综合指标样本。然后，利用遗传算法分析了所需的交通牵引参数和供电模式的特征。最后，采用模糊评价方法进行综合、客观的评价。在实验过程中，我们需要利用基于深度挖掘、ANSYS三维仿真过程和多目标遗传算法来测试不同地铁轨道的供电模式设计过程作为检测数据源，并根据不同的地铁轨道力大小、电感参数、供电方式、安全稳定、结构性能、承载力极限参数进行检测，以实现统一的客观评价和定量表达。当评价模型获得不同类型地铁轨道的特征信息时，可以实现优化结构的自适应识别，然后从监测数据中提取特征信息。进一步，通过日常交通牵引供电模式选择过程中的行为分析，最后通过电感参数的检测和公共安全过程，可以实现标准化的交通牵引供电，对方案数据进行比较，实现核心指标的定量评价。此外，对不同类型地铁轨道交通牵引供电方式的优化数据进行定量分析，进一步评价后期地铁轨道的结构安全和质量，实现电磁性能和车辆性能的智能分析，考虑城市公共安全，优化基于遗传算法的交通牵引供电方式，考虑安全评价模型，实现更稳定、更客观的定量评价。此外，定量评价模型可以实现根据多重影响指标对各轨道结构设计方案的优化和高质量分析，快速完善各交通牵引优化的数据记录，进而实现不同类型轨道的智能记录和供电方案的选择。表1和表2 显示了第一组实验对象和第二组实验对象的四个指标（地铁轨道安全、电感参数、供电类型、安全极限参数）的相关实验结果。表1第一组的实验结果数据地铁轨道安全电感参数电源类型安全限值参数0.980.990.870.950.860.860.910.960.990.840.880.980.870.880.990.89表2第二组的实验结果数据地铁轨道安全电感参数电源类型安全限值参数0.890.970.910.970.850.910.880.950.910.920.870.890.890.980.820.8611尚俊霞：城市全视域下的地铁轨道交通牵引供电模式研究4.2实验结果及分析在对两组实验对象进行实验后，也有必要从城市公共安全的角度，分析地铁轨道交通牵引供电方式优化的质量量化的评价效果。有结构优化和没有结构优化的地铁轨道（对照组）的结果比较如表3所示，实验数据的分析结果如图4所示。表3不同优化实验组与未优化实验组的结果比较两组有差异电源类型公共安全与稳定结构优化实验组1.9519.861没有结构优化的控制组1.7676.8713210-1-2-30246810图4实验数据的分析结果从以上结果可以看出，有供电方式结构优化的地铁轨道在承载力、电磁性能、安全稳定性等方面与没有结构优化的地铁轨道不同。通过供电方式的结构优化设计分析，地铁轨道承载力的相对值为1.951,未进行结构优化设计分析的地铁轨道承载力的相对值为相对7 6 7,差异大于10%。结果表明，地铁轨道的电磁性能相对值为9.8 6 1,未进行结构优化设计的地铁轨道的电磁性能相对值为6.8 7 1，差异大于2 5%。因此，研究结果表明，基于遗传算法的地铁轨道交通牵引优化设计方法具有现实意义，可以大大提高地铁轨道安全性能的综合性能和公共安全稳定性。这表明，基于遗传算法的交通牵引优化设计质量评价模型能够对不同类型的地铁轨道结构优化方法进行区分和定量评价，对当前的交通牵引优化设计具有重要的现实意义。同时，这也表明，本研究对实际地铁轨道交通牵引供电方式的设计和生产具有重要的工程意义。5结论为了更好地实现地铁轨道结构的优化设计、供电模式的智能建设和评价系统的高效管理，改革我国地铁交通牵引的优化设计方法势在必行。在此基础上，研究了地铁轨道交通牵引供电模式的优化设计方法，并构建了一个基于遗传算法的交通牵引供电评价模型。交通牵引数据来自轨道外观参数、电磁力参数、承载力参数、安全稳定性。采用遗传算法进行结构设计优化和性能评价。该模型可实现对轨道设计全过程的多重分析和性能评价。根据轨道交通牵引供电过程的不同特点和特点，该模型可以实现对轨道交通牵引供电全过程的多重分析和性能评价，根据安全稳定的要求，进行了精确的优化。结果表明，基于遗传算法的牵引供电模型可以根据不同类型的轨道大小信息进行多目标优化，能够有效地评价交通牵引的优化质量和公共安全稳定性。然而，本文只关注了在交通牵引优化设计的供电模式下的质量评价体系的构建，而没有考虑到结构优化过程中其他方面的影响。因此，交通牵引优化设计的评价系统有待进一步优化。参考文献1A Q G,B S A,A Q H,et al.Resilience assessment ofsafety system at subway construction sites applying analyt-ic network process and extension cloud models-Science-Direct J.Reliability Engineering&System Safety,2020,201.2Dieuliis D,Giordano J.The Shield and Sword of Biose-curity:Balancing the Ethics of Public Safety and GlobalPreparedness J.The American Journal of 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