Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Optimal control systems for rolling stock

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F23%3A00369789" target="_blank" >RIV/68407700:21340/23:00369789 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21720/23:00369789

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Optimal control systems for rolling stock

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this article, we will focus on mathematic approaches to optimal control systems for rolling stock. We will discuss several formulations of optimal control problems for trains and trams. We will then look into optimising the energy consumption under various constraining conditions, including the available power and force, time schedule, and speed limits. We will present the tram optimal energy control using reinforcement learning and the advantages of this machine learning approach for vehicle optimization in stochastic environments, e.g. in the city. Simulation results will be presented.

  • Název v anglickém jazyce

    Optimal control systems for rolling stock

  • Popis výsledku anglicky

    In this article, we will focus on mathematic approaches to optimal control systems for rolling stock. We will discuss several formulations of optimal control problems for trains and trams. We will then look into optimising the energy consumption under various constraining conditions, including the available power and force, time schedule, and speed limits. We will present the tram optimal energy control using reinforcement learning and the advantages of this machine learning approach for vehicle optimization in stochastic environments, e.g. in the city. Simulation results will be presented.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    SPMS 2022/23 Stochastic and Physical Monitoring Systems, Proceedings of the international conferences

  • ISBN

    978-80-01-07250-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    53-63

  • Název nakladatele

    České vysoké učení technické v Praze

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Sloup v Čechách

  • Datum konání akce

    26. 6. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku