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公开(公告)号：CN117576293A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410050029.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及线路三维可视化技术领域，具体公开了一种基于线路分页分层模型的视相关多线程动态更新方法，本发明结合多线程技术建立了适用于线路三维结构物的线路分页分层模型，然后根据用户常用的操作对视点运动轨迹进行预测，确定预加载分页分层模型的预加载页码范围和细节层级，对预加载数据进行预编译，实现线路结构物的视相关动态调度，并在调整线位时结合多线程协作配合，实现线路分页分层模型视相关多线程动态更新。优点是，本发明摒弃不适用于线路结构物的传统矩形分块方法和易卡顿的整体调度方式，并且在线路修改时，只需更新最小影响域预加载页码范围的线路分页分层模型，实现线路三维模型的实时渲染和动态更新。
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公开(公告)号：CN112487695B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202011373639.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 中南大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境铁路多目标智能综合选线方法，包括以下步骤：建立复杂环境下泥石流、滑坡、崩塌三类典型地质灾害对于铁路线路危险性的量化计算模型，并将车线动力学引入线路优化，提出了铁路乘车舒适度量化评估模型，进而构建综合考虑线路工程费用、线路地质灾害危险性、线路乘车舒适度的铁路线路多目标优化模型；基于粒子群算法搜索多目标优化模型的解，并结合边界效益法和拥挤度算法构建粒子群的多目标迭代进化机制，得到铁路线路多目标综合优化解，即优选的线路方案。本发明能提升铁路线路设计效率及质量。
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公开(公告)号：CN117726196B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410179848.9
申请日：2024-02-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F30/13 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06T17/05
Abstract: 本发明涉及铁路选线技术领域，具体公开了一种用于铁路选线的环境适宜度综合评价方法，步骤包括：步骤S1，将研究区域划分为若干体素，将铁路选线信息数据离散至体素中，构建三维综合地理信息模型；步骤S2，确定铁路线路可达范围；步骤S3，可达范围体素与铁路线路结构物进行匹配；步骤S4，计算安全评价指标、经济评价指标和环保评价指标，每个评价指标均包括至少两个子类，计算所有子类的无量纲值和权重，计算每个体素的环境适宜度，从而得到整个研究区域对于铁路选线的环境适宜度。优点是，本发明综合考虑了安全、经济和环保三大评价指标，通过多种子类对体素进行综合评价，为铁路选线提供了导向价值。
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公开(公告)号：CN117576293B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410050029.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及线路三维可视化技术领域，具体公开了一种基于线路分页分层模型的视相关多线程动态更新方法，本发明结合多线程技术建立了适用于线路三维结构物的线路分页分层模型，然后根据用户常用的操作对视点运动轨迹进行预测，确定预加载分页分层模型的预加载页码范围和细节层级，对预加载数据进行预编译，实现线路结构物的视相关动态调度，并在调整线位时结合多线程协作配合，实现线路分页分层模型视相关多线程动态更新。优点是，本发明摒弃不适用于线路结构物的传统矩形分块方法和易卡顿的整体调度方式，并且在线路修改时，只需更新最小影响域预加载页码范围的线路分页分层模型，实现线路三维模型的实时渲染和动态更新。
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公开(公告)号：CN112487695A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011373639.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 中南大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境铁路多目标智能综合选线方法，包括以下步骤：建立复杂环境下泥石流、滑坡、崩塌三类典型地质灾害对于铁路线路危险性的量化计算模型，并将车线动力学引入线路优化，提出了铁路乘车舒适度量化评估模型，进而构建综合考虑线路工程费用、线路地质灾害危险性、线路乘车舒适度的铁路线路多目标优化模型；基于粒子群算法搜索多目标优化模型的解，并结合边界效益法和拥挤度算法构建粒子群的多目标迭代进化机制，得到铁路线路多目标综合优化解，即优选的线路方案。本发明能提升铁路线路设计效率及质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892519B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410035146.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 高速铁路建造技术国家工程研究中心 , 中国中铁股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供一种驼峰纵断面推送与溜放协同设计方法，包括：步骤一、基于驼峰纵断面线型构建优化设计模型；优化设计模型包括决策变量、目标函数以及约束条件；步骤二、基于约束条件确定驼峰纵断面的变坡点里程范围和驼峰纵断面的坡段坡度范围；采用两次离散生成驼峰纵断面的初始方案群；步骤三、使用多目标粒子群算法对所述初始方案群进行迭代，直至选出最优方案。本发明在进行驼峰纵断面设计时同时考虑推送与溜放部分并兼顾经济性，整体性能好；采用两次离散方案，避免了初始方案过于集中或分散并能丰富方案的多样性；采用模拟退火确定更新方案，避免粒子群算法早熟收敛，防止方案陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN117708961B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410160006.9
申请日：2024-02-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路设计技术领域，具体涉及一种既有铁路三维空间线位整体智能重构方法，本发明综合考虑了平面设计和纵面设计之间的相互影响，提出了既有铁路三维空间线位整体重构的优化变量和评价最优方案的目标函数，给出了控制优化方向的约束条件，对于线路的三维空间线位优化，提出了累进更新的策略，采用粒子群算法混合网格自适应直接搜索算法（PSO－MADS混合算法），结合约束条件，得出最优三维空间线位整体重构方案；与二维独立重构方法相比，应用本发明提供的重构方法所得到的方案进行铁路增改建，可实现成本的降低。
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公开(公告)号：CN117708961A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410160006.9
申请日：2024-02-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路设计技术领域，具体涉及一种既有铁路三维空间线位整体智能重构方法，本发明综合考虑了平面设计和纵面设计之间的相互影响，提出了既有铁路三维空间线位整体重构的优化变量和评价最优方案的目标函数，给出了控制优化方向的约束条件，对于线路的三维空间线位优化，提出了累进更新的策略，采用粒子群算法混合网格自适应直接搜索算法（PSO－MADS混合算法），结合约束条件，得出最优三维空间线位整体重构方案；与二维独立重构方法相比，应用本发明提供的重构方法所得到的方案进行铁路增改建，可实现成本的降低。
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公开(公告)号：CN117852964B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410035220.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 高速铁路建造技术国家工程研究中心 , 中国中铁股份有限公司 , 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明提供了一种铁路大临工程点‑线‑网布设方案的综合协调性评价方法，包括：建议问询表，通过德尔菲法收集专利意见并基于问询表的指标，得到六个相互排斥的评价指标；建立铁路大临工程交通网协调性的评价体系；对六个相互排斥的评价指标进行指标值的计算，再将计算得到的六个指标值进行汇总，形成指标矩阵；利用熵权法计算每个指标所占整体的权重；利用物元分析法构建起铁路大临工程交通网方案的分析物元；根据每个指标的计算情况确定推荐的经典域和节域，利用经典域和节域计算出每个评价指标关联度值；将每个指标的关联度值乘以步骤三中计算得到的权重，即得到方案的综合关联度值；结合综合关联度值判断方案整体的协调性能。
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公开(公告)号：CN117892519A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410035146.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 高速铁路建造技术国家工程研究中心 , 中国中铁股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供一种驼峰纵断面推送与溜放协同设计方法，包括：步骤一、基于驼峰纵断面线型构建优化设计模型；优化设计模型包括决策变量、目标函数以及约束条件；步骤二、基于约束条件确定驼峰纵断面的变坡点里程范围和驼峰纵断面的坡段坡度范围；采用两次离散生成驼峰纵断面的初始方案群；步骤三、使用多目标粒子群算法对所述初始方案群进行迭代，直至选出最优方案。本发明在进行驼峰纵断面设计时同时考虑推送与溜放部分并兼顾经济性，整体性能好；采用两次离散方案，避免了初始方案过于集中或分散并能丰富方案的多样性；采用模拟退火确定更新方案，避免粒子群算法早熟收敛，防止方案陷入局部最优。
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