[发明专利]一种用于长编动车组碰撞能量管理的优化方法及系统

权利要求书

1.一种用于长编动车组碰撞能量管理的优化方法，其特征在于，所述用于长编动车组碰撞能量管理的优化方法包括：

步骤一，确定列车类型及编组，构建长编动车组三维多体动力学模型；构建理论模型，确定优化目标、优化变量及约束条件；利用最优拉丁超立方设计开展试验设计，并采用所构建的动力学模型进行数值仿真，得到各优化目标的仿真结果；采用响应面分析法拟合代理模型，采用NSGA-II方法对代理模型进行优化，获取Pareto解集；

步骤二，建立判断矩阵，运用改进的最优最劣方法，确定合理的优化目标权重矢量；

步骤三，运用TOPSIS方法，对Pareto解集方案进行评估，确定最优解。

2.如权利要求1所述的用于长编动车组碰撞能量管理的优化方法，其特征在于，步骤一中，采用NSGA-II算法获取Pareto解集包括以下步骤：

1)设置算法参数，包括种群大小，最大迭代次数，交叉率参数及各自变量取值区间；

2)根据决策变量的约束条件，初始化种群P_t，设t＝0；

3)计算种群中每个个体的适应度值，计算过程通过所建立的优化数学模型进行计算；通过选择机制进行快速非支配排序，生成父代；

4)通过对父代的交叉、变异产生子代种群Q_t，并计算子代种群中每个个体的适应度值；

5)将父代种群与子代种群进行合并形成新的种群R_t；

6)对合并种群进行快速非支配排序，获得非支配层rank1，rank2，...，并计算每个个体的拥挤距离；

7)选出比较好的N个个体，进入下一代；

8)判断是否达到预定的迭代次数，若是则算法终止；否则，迭代次数增加1，即t＝t+1，重复第4)步至第7)步。

3.如权利要求1所述的用于长编动车组碰撞能量管理的优化方法，其特征在于，步骤二中采用的改进的最优最劣方法计算各优化目标的权重包括以下步骤：

a)利用优化目标建立准则集，选取最优准则B和最劣准则W；

b)结合云模型理论，建立改进的1-9比较标度，设P₁,P₂,...,P₉表示九朵云模型，结构为P_i＝(E_xi,E_ni,H_ei),i＝1,2,...,9；E_xi表示九朵云的期望值，用1-9的整数表示，E_ni和H_ei分别表示九朵云的熵和超熵；使用黄金比例法计算上述参数：

其中，ζ＝0.858；

c)利用比较标度打分，确定最优准则B相比于除最优准则B外的其他准则偏好程度，构建第一比较向量；确定其他准则相比于最劣准则W的偏好程度，构建第二比较向量；

d)根据数学规划问题式，求得各优化目标权重，其中，数学规划问题式如下：

4.如权利要求1所述的用于长编动车组碰撞能量管理的优化方法，其特征在于，步骤三中采用的TOPSIS方法对Pareto解集方案进行评估包括以下步骤：

i)设定n个Pareto前沿非劣解和m个目标值，基于多目标优化得出的非劣解集构建初始矩阵X＝(x_ij)_n×m；

ii)对初始矩阵进行规范化，对规范化矩阵进行加权，如下：

Z＝W^TY＝(w_jy_ij)_n×m；

式中，i表示非劣解，i＝1,2,…,n，j表示目标，j＝1,2,…,m；

iii)确定理想方案和负理想方案，如下：

式中，J⁺表示正向指标，J^-表示负向指标；

iv)计算方案到理想解和负理想解的欧氏距离，如下：

v)计算各方案的相对贴近度，并根据贴近度的大小进行排序，确定最优解，如下：