一种列车动态密封指数计算方法、系统及存储介质

1.本发明涉及列车动态密封指数计算技术领域，尤其涉及一种列车动态密封指数计算方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.列车车厢动态密封指数作为衡量隧道内运行列车车厢实时气密性能的针对性量化指标，对于深入系统研究运行列车的气密性能和乘坐舒适性等问题起着关键作用。目前，在预估动态密封指数分布区间对最优动态密封指数进行搜索确定的过程中，采用遍历搜索的思路，即需要根据预期动态密封指数计算精度对连续的预估动态密封指数分布区间进行等间隔离散，然后逐个判断整个离散区间序列中各预估动态密封指数的实际动态密封条件的相似度，最终确定具有最优相似度的预估动态密封指数值元素为最终动态密封指数计算结果。这样，整个计算过程耗时严重，且随预估分布区间离散序列元素的增加，计算过程耗时将线性增加，计算效率较低，限制了对列车动态密封指数高精度研究的高效开展，尤其对于特长隧道这种问题更加突出。可见，现有动态密封指数计算方法因基于时间复杂度较高的遍历搜索寻优过程，存在计算耗时严重、计算效率较低、计算效率与计算进度较突出的问题。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种列车动态密封指数计算方法、系统及存储介质，以解决现有的动态密封指数计算方法因基于时间复杂度较高的遍历搜索寻优过程，存在计算耗时严重、计算效率较低、计算效率与计算进度较突出的问题。
4.为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：
5.第一方面，本发明提供一种列车动态密封指数计算方法，包括：
6.根据设定的预估动态密封指数值分布区间确定当前搜索区间的第一搜索点和第二搜索点；
7.基于线性假定压力传递模型计算第一搜索点对应的第一车厢内部计算压力数据序列，并计算第二搜索点对应的第二车厢内部计算压力数据序列；
8.计算第一车厢内部计算压力数据序列与车厢内部实测压力数据序列之间的第一相似度指标，以及第二车厢内部计算压力数据序列与车厢内部实测压力数据序列之间的第二相似度指标；
9.根据所述第一相似度指标和所述第二相似度指标的大小关系更新搜索区间；
10.在当前计算精度未达到设定计算精度的情况下，以更新之后的搜索区间重新确定第一搜索点和第二搜索点，并进行再次搜索，其中所述当前计算精度是根据当前搜索区间长度确定的；此计算过程所述当前计算精度以最新搜索区间长度衡量，即在最新搜索区间的区间长度小于设计计算精度时，视为计算精度符合预设精度要求。
11.在当前计算精度达到所要求动态密封指数计算精度时，输出当前列车车厢动态密
封指数的最终的最优计算结果。
12.可选地，所述设定的预估动态密封指数值分布区间的最小值为0，最大值为200。
13.可选地，所述根据设定的预估动态密封指数值分布区间确定当前搜索区间的第一搜索点和第二搜索点，包括：
14.对当前搜索区间进行三段分割得到第一搜索点和第二搜索点，其中，第一搜索点满足如下关系式：
15.τ
mid
＝(τ
max
+τ
min
)/2.0；
16.其中，τ
min
为设定的预估动态密封指数值分布区间的最小值，τ
max
为设定的预估动态密封指数值分布区间的最大值，τ
mid
为当前搜索区间的第一搜索点；
17.第二搜索点满足如下关系式：
18.τ
midmid
＝(τ
max
+τ
mid
)/2.0；
19.其中，τ
midmid
为当前搜索区间的第二搜索点。
20.可选地，所述计算第一搜索点对应的第一车厢内部计算压力数据序列，并计算第二搜索点对应的第二车厢内部计算压力数据序列，满足如下关系式：
21.基于已有实测外部压力数据序列pe(t)，过对该微分方程进行数值求解，分别计算动态密封指数τ为τ
mid
和τ
midmid
时所对应的内部压力的时间序列pi(t)；
[0022][0023]
其中，pe(t)表示已有实测外部压力数据序列，τ表示动态密封指数，τ为τ
mid
或τ
midmid
，pi(t)为基于实测外压数据序列所得的计算内部压力数据序列，t表示压力采集过程所对应的离散物理时间序列。
[0024]
可选地，所述根据所述第一相似度指标和所述第二相似度指标的大小关系更新搜索区间，包括：
[0025]
若所述第一相似度指标小于或者等于所述第二相似度指标，则将当前搜索区间的右端点收缩至第二搜索点处；反之，若第一相似度指标大于所述第二相似度指标，将当前搜索区间的左端点收缩至第一搜索点处。
[0026]
可选地，当前列车车厢动态密封指数的最终的最优计算结果满足如下关系式，其中τ
min_final
和τ
max_final
分别表示达到预期动态密封指数计算精度要求的最终搜索区间的最小和最大值：
[0027]
τ
final
＝(τ
max_final
+τ
min_final
)/2.0。
[0028]
第二方面，本技术一种列车动态密封指数计算系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
[0029]
第三方面，本技术一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法步骤。
[0030]
有益效果：
[0031]
本发明提供的列车动态密封指数计算方法，采用三分搜索算法思路在预估动态密封指数分布区间内搜索寻找最优列车动态密封指数。这样，由于采用具有对数阶时间复杂度的三分搜索算法替代现有计算方法中的具有线性阶时间复杂度的遍历搜索方法，使得对
列车动态密封指数的计算耗时明显减少、减少效率显著提高，并且得助于对数阶时间复杂度的三分搜索算法的计算耗时随着搜索区间尺度规模的增大变化不明显的特征，实现了高计算效率与高计算精度的共存。
附图说明
[0032]
图1为本发明所选实施例的一种列车动态密封指数计算方法地流程图；
[0033]
图2为本发明所选实施例的待分析列车车厢外部压力和内部压力实测数据序列；
[0034]
图3为本发明所选实施例中所有搜索点的相似度指标在搜索区间上的分布图。
具体实施方式
[0035]
下面对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036]
除非另作定义，本发明中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也相应地改变。
[0037]
请参见图1，本技术提供一种列车动态密封指数计算方法，包括：
[0038]
根据设定的预估动态密封指数值分布区间确定当前搜索区间的第一搜索点和第二搜索点；
[0039]
基于线性假定压力传递模型计算第一搜索点对应的第一车厢内部计算压力数据序列，并计算第二搜索点对应的第二车厢内部计算压力数据序列；
[0040]
计算第一车厢内部计算压力数据序列与车厢内部实测压力数据序列之间的第一相似度指标，以及第二车厢内部计算压力数据序列与车厢内部实测压力数据序列之间的第二相似度指标；
[0041]
根据第一相似度指标和第二相似度指标的大小关系更新搜索区间；
[0042]
在当前计算精度未达到设定计算精度的情况下，以更新之后的搜索区间重新确定第一搜索点和第二搜索点，并进行再次搜索，其中当前计算精度是根据当前搜索区间长度确定的；
[0043]
在当前计算精度达到所要求动态密封指数计算精度时，输出当前列车车厢动态密封指数的最终的最优计算结果。
[0044]
在本实施例中，默认设定的预估分布区间为[0,200]，设置分布区间为这个范围，这样，全面涵盖了当前运行列车车厢实际动态密封指数的分布区间范围，同时本实例中将预期动态密封指数计算精度指定为0.1。
[0045]
根据当前搜索区间长度确定当前计算精度时，此计算过程的当前计算精度以最新搜索区间长度衡量，即在最新搜索区间的区间长度小于设计计算精度时，视为计算精度符
合预设精度要求。例如，若当前搜索区间长度小于设定计算精度，则表明当前计算精度已达到动态密封指数预期计算精度要求，可输出动态密封指数的最终计算结果；反之，若当前搜索区间长度不小于设定计算精度，则表明当前计算精度仍未达到预期计算精度要求，继续在更新后的搜索区间上，重复展开新的搜索过程。
[0046]
上述的列车动态密封指数计算方法，采用三分搜索算法思路在预估动态密封指数分布区间内搜索寻找最优列车动态密封指数。这样，由于采用具有对数阶时间复杂度的三分搜索算法替代现有计算方法中的具有线性阶时间复杂度的遍历搜索方法，使得对列车动态密封指数的计算耗时明显减少、减少效率显著提高，并且得助于对数阶时间复杂度的三分搜索算法的计算耗时随着搜索区间尺度规模的增大变化不明显的特征，实现了高计算效率与高计算精度的共存。
[0047]
其中，所述根据设定的预估动态密封指数值分布区间确定当前搜索区间的第一搜索点和第二搜索点，包括：
[0048]
对当前搜索区间进行三段分割得到第一搜索点和第二搜索点，其中，第一搜索点满足如下关系式：
[0049]
τ
mid
＝(τ
max
+τ
min
)/2.0；
[0050]
其中，τ
min
为设定的预估动态密封指数值分布区间的最小值(区间左端点)，τ
max
为设定的预估动态密封指数值分布区间的最大值(区间右端点)，τ
mid
为当前搜索区间的第一搜索点；
[0051]
第二搜索点满足如下关系式：
[0052]
τ
midmid
＝(τ
max
+τ
mid
)/2.0；
[0053]
其中，τ
midmid
为当前搜索区间的第二搜索点。
[0054]
其中，所述计算第一搜索点对应的第一车厢内部计算压力数据序列，并计算第二搜索点对应的第二车厢内部计算压力数据序列，满足如下关系式：
[0055]
基于已有实测外部压力数据序列pe(t)，过对该微分方程进行数值求解，分别计算动态密封指数τ为τmid和τmidmid时所对应的内部压力的时间序列pi(t)。
[0056][0057]
其中，pe(t)表示已有实测外部压力数据序列，τ表示动态密封指数，τ为τ
mid
或τ
midmid
，pi(t)为基于实测外压数据序列所得的计算内部压力数据序列，t表示压力采集过程所对应的离散物理时间序列。
[0058]
可选地，所述根据所述第一相似度指标和所述第二相似度指标的大小关系更新搜索区间，包括：
[0059]
若所述第一相似度指标小于或者等于所述第二相似度指标，则将当前搜索区间的右端点收缩至第二搜索点处；反之，若第一相似度指标大于所述第二相似度指标，将当前搜索区间的左端点收缩至第一搜索点处。
[0060]
本实例中采用dtw(动态时间规整)算法确定第一车厢内部计算压力序列与车厢内部实测压力序列的差异指标dmid(第一相似度指标)和第二车厢内部计算压力序列与车厢内部实测压力序列的差异指标dmidmid(第二相似度指标)，通过对比dmid和dmidmid相对大小来确定第一搜索点和第二搜索点与列车车厢真实动态密封指数的相似程度。
[0061]
具体而言，在第一相似度指标小于或等于第二相似度指标时，将当前搜索区间的右端点搜索至第二搜索点处，反之，搜索区间左端点搜索至第一搜索点处，以实现对搜索区间的更新。
[0062]
判断当前更新的搜索区间长度(当前计算精度)是否达到预期的计算精度0.1，若达到该预期计算精度要求(即当前更新搜索区间长度小于0.1)，则将当前更新的搜索区间中点输出为动态密封指数最终计算结果；反之，若未达到该预期计算精度要求(即当前更新搜索区间长度不小于0.1)，以更新的搜索区间为新的搜索区间，以再次执行搜索步骤。
[0063]
其中，当前列车车厢动态密封指数的最终的最优计算结果满足如下关系式，其中τ
min_final
和τ
max_final
分别表示达到预期动态密封指数计算精度要求的最终搜索区间的最小和最大值(即左、右端点)：
[0064]
τ
final
＝(τ
max_final
+τ
min_final
)/2.0。
[0065]
在一完整示例中，针对列车通过总长超25km的特长隧道群的特殊工况，计算算法在初始搜索区间[0,200]的基础上，进行了17次区间更新如表1所示，经过共17次的区间搜索计算，确定了动态密封指数的最终计算结果为79.2，其中，获取待分析列车车厢的外部压力和内部压力实测数据序列，如图2所示，图3为所有被搜索点的相似度指标(归一化dtw距离＝dtw距离值/dtw距离最大值)在搜索区间的分布情况，进一步确定了计算结果的可靠性。
[0066]
本发明中的动态密封指数计算方法对实施例进行计算的整个过程计算耗时仅2.8s，相比传统动态密封指数计算方法，计算效率有了极大提升。
[0067]
表1 17次的区间搜索计算数据表
[0068][0069][0070]
本技术还提供一种列车动态密封指数计算系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。该列车动态密封指数计算系统可以实现上述的列车动态密封指数计算方法的各个实施例，且能达到相同的有益效果，此处，不做赘述。
[0071]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法步骤。该可读存储介质可以实现上述的列车动态密封指数计算方法的各个实施例，且能达到相同的有益效果，此处，不做赘述。
[0072]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。