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随着近年来高速铁路的大力发展，列车行驶速度越来越快，对轨道的平顺性要求越来越高，轨道精调是高速列车安全平稳行驶的重要保证。本文针对轨道静态调整阶段，分析了轨道静态调整的流程，主要包括数据测量、数据分析与调整等阶段，以往数据分析与调整阶段由调整人员根据经验进行分析并手动调整，花费时间较多，本文实现了轨道静态调整的自动化调整，并且能够得到最优的调整结果，从而大大提高了轨道精调的效率。主要内容如下：
(1)介绍了无砟轨道精调的相关知识以及本文研究的目的及意义，详细介绍了轨道静态精调现状并对本文用到的优化算法遗传算法的研究现状进行了相关介绍。
(2)对函数插值和曲线拟合理论进行了介绍，并通过实验对几种插值曲线的逼近效果进行了分析，结果表明三次样条插值效果较好；对最小二乘拟合的拟合效果与拟合次数之间的关系做了初步讨论，次数越高，拟合效果越好。
(3)针对轨道精调系统预处理阶段的几个关键环节提出了具体的解决方案，包括趋势线的选定，问题区间的检测、特征提取与分类以及针对不同类别的问题区间设计相应的调整方案。通过研究曲线拟合度、光顺度和拟合次数之间的关系确定了趋势线的阶数，通过使用三次样条插值对原始数据进行预处理优化了问题区间的检测结果。
(4)对遗传算法的基本要素进行了简单的介绍，讨论了基本遗传算法(SGA)的特点和缺点，并介绍了常用改进遗传算法的方法，其中包括自适应的遗传算法(AGA)。在此基础上提出了本文的遗传算法改进方案并通过实验仿真验证了改进方案的良好性能。
(5)建立了轨道精调系统调整方案的数学模型，给出了目标函数的定义，描述了运用遗传算法求最优解的具体实现，并对实验结果进行了分析，结果表明本文设计的轨道精调系统达到了预期目标，求得的最优调整方案比较合理。最后介绍了本系统在高铁轨道精调软件中的应用情况。