Введение
1. Системы автоматизированного проектирования железных дорог. Анализ существующего опыта 9
1.1. Информационные технологии. Основные понятия и определения 9
1.2. Автоматизированное проектирование. Основные понятия и архитектура систем
1.2.1. Модель процесса проектирования 14
1.2.2. Компоненты и архитектура САПР 18
1.3. Системы автоматизированного проектирования железных дорог. Перспективы развития 23
1.3.1. GeoniCS ЖЕЛДОР 27
1.3.2. Топоматик Robur - Железные дороги (Robur-rail)
1.3.3. IndorCAD/Rail 34
1.3.4. Credo 35
1.3.5. AutoCAD Civil 3D 37
1.4. Моделирование рельефа местности в системах автоматизированного проектирования железных дорог 41
1.4.1. Модели рельефа на основе триангуляции 43
1.5. Постановка задачи исследования 47
2; Цифровое нематематическое моделирование рельефа местности 48
2.1. Методы построения цифровых моделей рельефа 48
2.2. Задачи цифрового моделирования рельефа местности 50
2.3. Виды цифровых моделей рельефа 51
2.4. Триангуляционные модели рельефа местности. Достоинства и недостатки 61
2.6. Математические модели рельефа 63
2.7. Моделирование рельефа местности методом конечных элементов 67
2.8. Проблема использования» моделей рельефа для линейно-протяженных объектов 69
2.9. Выводы по второй главе 71
3. Математическое моделирование рельефа местности на стадии разработки инвестиционных проектов 73
3.1. Назначение вариантов направления проектируемой линии, ее основных технических параметров и трассирование железной дороги 73
3.2. Традиционная технология трассирования з
3.3. Триангуляционное моделирование в режиме реального времени 78
3.4. Стохастическое моделирование 80
3.5. Программная реализация стохастической и триангуляционной модели...82
3.6. Применение нейронных сетей в моделировании рельефа местности
3.6.1. Введение в искусственные нейронные сети 88
3.6.2. Моделирование рельефа местности на основе нейронных сетей радиальных базисных функций 90
3.6.3. Алгоритм обучения РБФ сети 92
3.6.2. Проблемы применения метода и пути их решения 95
3.7. Выводы по третьей главе 98
4. Моделирование рельефа местности на основе нейронных сетей РБФ в составе программы обоснования инвестиций Invest 100
4.1. Общее описание 100
4.2. Алгоритм работы комплекса CMR 101
4.3. Программная реализация
4.3.1. Задание (импорт) входных данных 104
4.3.2. Создание/Загрузка модели РБФ 106
4.3.3. Контроль модели РБФ 106
4.3.4. Создание модели Invest 108
4.4. Оценка скоростных характеристик предложенной модели в сравнении с триангуляционным методом 108
4.5. Практическое применение предложенного метода моделирования рельефа ПО
4.6. Выводы по четвертой главе 112
5. Общие выводы и предложения 114
Список использованных источников
