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公开(公告)号：CN116305678B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202211569797.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F17/12 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路线路精细优化技术领域，涉及一种基于低碳排放的高密城区铁路线路精细优化方法，包括：1、输入原始数据，包括铁路线型、地形、目标函数以及约束；2、平面线型参数化处理；2.1、对原平面线型进行分段；2.2、确定平面线型参数搜索规则；3、平面线型优化；4、纵断面线型参数化处理；4.1、重新生成平面线型：将步骤3生成的平面线型作为纵断面优化的输入平面线型；步骤4.2、对原纵断面线型进行分段；4.3、确定纵断面线型参数搜索规则；5、纵断面线型优化；6、得到目标函数值最优的线型，检查线
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公开(公告)号：CN116756808A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310593409.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 济青高速铁路有限公司 , 西南交通大学 , 山东铁路投资控股集团有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/20
Abstract: 本申请提供一种铁路线形优化方法、装置、电子设备及存储介质，其中铁路线形优化方法包括：对初始线形进行分段处理，确定每段初始线形的待优化参数、待优化参数的决策搜索空间以及待优化参数的优化约束；采用近似动态规划法，在每个初始线形的决策搜索空间中求解满足优化约束且使得目标函数最小的最优决策串；目标函数用以表征由决策串所确定的铁路线形的建筑成本；采用最优决策，更新待优化参数，并根据更新后的待优化参数更新初始线形，获得优化线形。采用近似动态规划法搜索使得铁路建设成本最小的最优建设策略，从而对初始线形进行优化，获得建设成本最小的最优线形，大大提高了铁路线形设计效率。
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公开(公告)号：CN116541927A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310434610.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 西南交通大学 , 济青高速铁路有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及铁路选线技术领域，涉及一种铁路平面线形绿色优化设计方法，通过改进Hybrid A*算法，能够绕避复杂的限制区域的同时，还考虑复杂的铁路线形约束条件，如最小曲线半径、最大曲线半径、最短曲线长度，最短夹直线长度、缓和曲线长度等；同时，改进后的算法将外部环境因素通过离散网格的方式考虑进线路总成本中，自动开展渐进式的全局探索，能够得到接近全局综合成本最优的铁路线路设计结果。案例测试表明，该方法在复杂的外部环境约束下，无需初始设定水平控制点的位置与个数，可自动生成满足线路‑环境耦合约束下的优化平面线路方案。
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公开(公告)号：CN116305678A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211569797.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F17/12 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路线路精细优化技术领域，涉及一种基于低碳排放的高密城区铁路线路精细优化方法，包括：1、输入原始数据，包括铁路线型、地形、目标函数以及约束；2、平面线型参数化处理；2.1、对原平面线型进行分段；2.2、确定平面线型参数搜索规则；3、平面线型优化；4、纵断面线型参数化处理；4.1、重新生成平面线型：将步骤3生成的平面线型作为纵断面优化的输入平面线型；步骤4.2、对原纵断面线型进行分段；4.3、确定纵断面线型参数搜索规则；5、纵断面线型优化；6、得到目标函数值最优的线型，检查线型是否符合要求。本发明能较佳地进行铁路线路精细优化。
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公开(公告)号：CN118313978A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410158330.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q50/26 , G06F18/20 , G06F16/21 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明涉及高速铁路技术领域，提供一种板式无砟轨道建设期碳排放数据库构建与计算方法，其包括以下步骤：一、将建设期分为材料生产、材料运输和现场施工三个阶段，明确碳排放边界，建立高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道在三个阶段的碳排放计算模型；二、通过血统矩阵对计算所需的碳排放因子进行了质量评估和修正，建立碳排放因子数据库；三、应用碳排放计算模型对CRTSⅢ型板式无砟轨道路基、桥梁和隧道三种路段进行碳排放计算和分析。本发明能较佳地进行高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道建设期的碳排放计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116756808B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202310593409.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 济青高速铁路有限公司 , 西南交通大学 , 山东铁路投资控股集团有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/20
Abstract: 本申请提供一种铁路线形优化方法、装置、电子设备及存储介质，其中铁路线形优化方法包括：对初始线形进行分段处理，确定每段初始线形的待优化参数、待优化参数的决策搜索空间以及待优化参数的优化约束；采用近似动态规划法，在每个初始线形的决策搜索空间中求解满足优化约束且使得目标函数最小的最优决策串；目标函数用以表征由决策串所确定的铁路线形的建筑成本；采用最优决策，更新待优化参数，并根据更新后的待优化参数更新初始线形，获得优化线形。采用近似动态规划法搜索使得铁路建设成本最小的最优建设策略，从而对初始线形进行优化，获得建设成本最小的最优线形，大大提高了铁路线形设计效率。
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公开(公告)号：CN119622871A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411592543.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q10/047 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及道路工程技术领域，具体地说，涉及一种大语言模型驱动的公路改移设计方法，其包括以下步骤：步骤1)利用大语言模型和提示工程进行粗选，选取走廊带；步骤2)通过改进的人工势场MAPE算法进行优化。本发明提出的方法通过运用自然语言处理技术，实现了初步走廊带设计方案的自动化生成，节约了路线预选阶段的人力与时间成本，能够产出大量备选方案来辅助设计，而且在优化效果方面也高于较为成熟的遗传算法，是大语言模型在公路智能选线应用的一次成功探索。
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公开(公告)号：CN118551602B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410478285.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q10/047 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及线路优化技术领域，提供一种基于可靠性模型的新建铁路并行既有线路的线路优化方法，其包括：一、建立系统可靠性模型；二、有限元分析；三、可靠性与概率分析；根据工程规范设定桥、路基的允许沉降限值；利用软件的可靠性分析模块，结合蒙特卡罗模拟方法，识别引起邻近桥、路基沉降的关键影响因素，并进行可靠性分析；应用BNN代理模型对有限元模型进行概率分析；基于分析结果，评估邻近既有铁路桥、路基的可靠度；四、结合可靠性分析结果，对铁路线路进行优化。本发明能较佳地进行铁路线路优化。
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公开(公告)号：CN118551602A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410478285.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q10/047 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及线路优化技术领域，提供一种基于可靠性模型的新建铁路并行既有线路的线路优化方法，其包括：一、建立系统可靠性模型；二、有限元分析；三、可靠性与概率分析；根据工程规范设定桥、路基的允许沉降限值；利用软件的可靠性分析模块，结合蒙特卡罗模拟方法，识别引起邻近桥、路基沉降的关键影响因素，并进行可靠性分析；应用BNN代理模型对有限元模型进行概率分析；基于分析结果，评估邻近既有铁路桥、路基的可靠度；四、结合可靠性分析结果，对铁路线路进行优化。本发明能较佳地进行铁路线路优化。
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公开(公告)号：CN115809502B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310089524.1
申请日：2023-02-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及山区铁路规划技术领域，涉及一种山区铁路大临工程配套道路的智能规划与设计方法，其包括以下步骤：S1:获取研究区域大临工程以及既有道路的空间信息，以及研究区域的相关地形信息；S2:问题阐述以及优化目标定义；S3:配套道路初始规划方案生成；采用最小生成树算法，生成配套道路的初始规划方案；S4:配套道路最终方案的智能化优化方法；本发明可大量节省人力物力，有效提升了山区铁路建设的效率和水平。
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