基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法及系统

摘要

本发明提供一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法及系统，该方法包括：获取列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息；基于所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息，调用ATO算法库，获得所述ATO算法库返回的牵引制动级位信息；基于所述牵引制动级位信息，确定列车运行加速度；基于所述列车运行加速度，更新所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息。该方法通过调用ATO算法库中实际使用的ATO控车算法，计算列车运行的牵引制动级位等信息，为动力学仿真模型提供相关线路条件下真实的ATO控车输出参数，提高动力学仿真模型的真实性与精确性，有效提高牵引计算工作的可靠性。

说明书

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法及系统。

背景技术

轨道交通系统发展迅速，具有技术复杂和周期长的特点，多个项目的并行开展，对集成项目的效率提出了更高的要求。在项目设计阶段，如何从经济合理的角度确定设计规模，控制以最小的投入得到最大的回报，存在线路、车辆、信号等专业之间相互制约的复杂关系。通过在项目设计阶段执行牵引计算工作，从经济运行的角度，确定最为合理的技术参数，可以有效地指导线路、车辆、信号等专业。

牵引计算以动力学仿真为基础，根据线路条件、列车性能、设备设施配置、信号控制方式等信息，计算列车运行间隔、速度、时分、能耗等指标参数，指导线路、车辆、信号等专业。

目前，主要通过设置模拟参数或依据经验值对牵引计算进行动力学仿真，该类仿真方法得到的牵引计算结果准确度较低，与实际情况不符，无法用于线路、车辆、信号等专业的指导。

发明内容

本发明提供一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法及系统，用以解决现有技术中动力学仿真得到列车牵引计算结果准确度较低的缺陷。

本发明提供一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，包括：

获取列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息；

基于所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息，调用ATO算法库，获得所述ATO算法库返回的牵引制动级位信息；

基于所述牵引制动级位信息，确定列车运行加速度；

基于所述列车运行加速度，更新所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息。

根据本发明提供的一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，所述基于所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息，调用ATO算法库，获得所述ATO算法库返回的牵引制动级位信息，包括：

对所述ATO算法库的ATO算法的数据和计算流程执行解耦操作，得到基础数据模型，所述基础数据模型包括列车速度与位置数据模型、线路数据模型、车辆参数模型和配置参数模型；

调用所述列车速度与位置数据模型和线路数据模型，对所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息执行动态赋值操作，得到列车运行数据；

调用所述车辆参数模型和所述配置参数模型，得到列车固有参数；

基于所述列车运行数据和所述列车固有参数，确定所述牵引制动级位信息。

根据本发明提供的一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，所述基于所述列车运行数据和所述列车固有参数，确定所述牵引制动级位信息，包括：

基于所述列车运行数据和所述列车固有参数，调用所述ATO算法库中对应的计算流程，确定所述牵引制动级位信息，所述ATO算法库的计算流程通过策略模式进行封装。

根据本发明提供的一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，所述基于所述牵引制动级位信息，确定列车运行加速度，包括：

基于所述牵引制动级位信息，确定牵引加速度和制动加速度；

获取阻力加速度，所述阻力加速度基于列车运行阻力确定；

基于所述牵引加速度、所述制动加速度和所述阻力加速度，确定所述列车运行加速度。

根据本发明提供的一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，在所述基于所述列车运行加速度，更新所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息之后，所述方法还包括：

将更新的所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息封装至所述ATO算法库的基础数据模型。

本发明还提供一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真系统，包括：

ATO算法库；

动力学仿真模型，所述动力学仿真模型与所述ATO算法库相连，所述动力学仿真模型包括车地信模型和车辆动力学模型；

所述车地信模型用于输出列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息至所述车辆动力学模型；

所述车辆动力学模型用于基于所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息，调用所述ATO算法库，输出列车运行加速度至所述车地信模型，以供所述车地信模型更新并输出所述列车速度信息、所述列车位置信息和所述列车线路信息。

根据本发明提供的一种基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真系统，还包括：

数据库，所述数据库与所述动力学仿真模型相连，所述数据库用于存储线路设备数据、信号参数、车辆参数和运营参数。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器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程序时实现如上述任一种所述基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于 ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法。

本发明提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法及系统，通过调用ATO算法库中实际使用的ATO控车算法，计算列车运行的牵引制动级位等信息，为动力学仿真模型提供相关线路条件下真实的ATO控车输出参数，提高动力学仿真模型的真实性与精确性，有效提高牵引计算工作的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法的流程示意图；

图2是本发明提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真系统的结构示意图；

图3是本发明提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真系统计算的流程示意图之一；

图4是本发明提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真系统计算的流程示意图之二；

图5是本发明提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真系统通信的流程示意图；

图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。

附图标记：

210：数据库；220：动力学仿真模型；221：车地信模型；222：车辆动力学模型；230：ATO算法库。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。

在本发明实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

牵引计算以动力学仿真为基础，根据线路条件、列车性能、设备设施配置、信号控制方式等信息，计算列车运行间隔、速度、时分、能耗等指标参数，指导线路、车辆、信号等专业。

目前，主要通过设置模拟参数或依据经验值对牵引计算进行动力学仿真，该类仿真方法得到的牵引计算结果准确度较低，与实际情况不符，无法用于线路、车辆、信号等专业的指导。

下面结合图1至图5描述本发明实施例的基于ATO算法库230 的列车牵引计算动力学仿真方法，该方法可以应用于列车牵引计算的动力学仿真模型220进行仿真。

动力学仿真模型220包括车地信模型221和车辆动力学模型222。

车地信模型221基于车辆、地面设备和信号系统之间的通信、控制关系建立，车辆动力学模型222基于列车运行过程的牵引力、制动力及运行阻力等动力学关系建立。

车地信模型221可以根据列车位置计算移动授权，并将列车位置、移动授权等信息发送至车辆动力学模型222。

车辆动力学模型222可以调用ATO算法库230，获得牵引制动级位，进而计算列车运行加速度、速度、位置位移等信息。

ATO算法库230提供有相应的ATO算法，可以通过列车速度、列车位置、移动授权等信息，计算相应的牵引制动级位，以供车辆动力学模型222的相关计算使用。

需要说明的是，可以将线路设备数据、信号参数、车辆参数和运营参数等数据进行整理，统一存储于数据库210中，以供动力学仿真模型220的车地信模型221和车辆动力学模型222使用。

如图1所示，本发明实施例的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真方法包括步骤110至步骤140。

步骤110、获取列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

在该步骤中，可以通过车地信模型221计算列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，并将列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息输出至车辆动力学模型222。

在实际执行中，车地信模型221通过车辆动力学模型222返回的加速度等动力学参数，以及数据库210提供的线路设备数据、信号参数、车辆参数和运营参数，实时计算列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

在该实施例中，列车速度信息为列车当前的速度信息，列车位置信息包括车头车尾轨道区段位置、移动授权(Movement Authority，MA) 位置等信息，列车线路信息包括轨道区段坡度、限速、停车点等信息。

其中，移动授权是列车按照给定的运行方向，被授权进入和通过一个特征的轨道区段，可以维持安全的列车间隔。

步骤120、基于列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，调用ATO算法库230，获得ATO算法库230返回的牵引制动级位信息

在该步骤中，可以通过车辆动力学模型222调用ATO算法库230，对列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息等数据进行相应的计算，获得牵引制动级位信息。

在实际执行中，车地信模型221将计算的列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息不断地输出给车辆动力学模型222，车辆动力学模型222动态调用ATO算法库230，得到ATO算法库230返回的牵引制动级位信息。

在该实施例中，ATO算法库230返回的牵引制动级位信息是根据列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，通过相应ATO算法计算得到的牵引级位和制动级位的期望值。

需要说明的是，在本发明实施例中，ATO算法库230的算法均为控车过程中实际使用的ATO算法，可以为车辆动力学模型222提供相关线路条件下的真实ATO控车输出参数。

在该实施例中，ATO算法库230可以向车辆动力学模型222返回牵引制动级位信息，还可以提供ATO推荐速度、ATO报警速度、紧急制动速度。

步骤130、基于牵引制动级位信息，确定列车运行加速度。

在该步骤中，车辆动力学模型222根据ATO算法库230返回的牵引制动级位信息，计算列车运行加速度，并将列车运行加速度发送至车地信模型221。

可以理解的是，加速度是反映物体受力和物体运动间联系的重要参数，车辆动力学模型222计算的列车运行加速度用于描述列车受力和列车运动之间联系，是列车牵引计算中的重要参数。

步骤140、基于列车运行加速度，更新列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

在该步骤中，车地信模型221接收到车辆动力学模型222计算的列车运行加速度后，可以根据列车运行时间，计算列车运行位移，对列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息进行更新。

在该实施例中，车地信模型221可以将更新的列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息输出至车辆动力学模型222，以供车辆动力学模型222调用ATO算法库230，进行动力学分析。

下面介绍一个具体的实施例。

如图3所示，数据库210中存储有线路设备数据、信号参数、车辆参数和运营参数，为动力学仿真模型220提供计算需要的数据。

在动力学仿真模型220中，车地信模型221和车辆动力模型之间进行通信，车地信模型221计算列车位置、移动授权等信息发送至车辆动力学模型222，车辆动力学模型222动态调用ATO算法库230，获得牵引制动级位，返回相应的加速度给车地信模型221。

车辆动力学模型222在调用ATO算法库230时，可以依据列车速度与位置数据、线路数据、车辆参数(例如，列车长度、编组等参数)、车辆牵引/制动加速度参数配置、车辆EB(紧急制动)计算模型参数配置以及其余配置参数，进行计算，得到期望的牵引/制动级位。

动力学仿真模型220输出仿真计算过程中的列车运行时间的间隔信息、移动授权信息、列车位置、速度、加速度以及列车运行基本曲线等信息，为项目设计阶段的牵引计算工作提供数据。

根据本发明实施例提供的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真方法，通过调用ATO算法库230中实际使用的ATO控车算法，计算列车运行的牵引制动级位等信息，为动力学仿真模型220 提供相关线路条件下真实的ATO控车输出参数，提高动力学仿真模型220的真实性与精确性，有效提高牵引计算工作的可靠性。

在一些实施例中，步骤120包括：

对ATO算法库230中ATO算法的数据和计算流程执行解耦操作，得到基础数据模型，基础数据模型包括列车速度与位置数据模型、线路数据模型、车辆参数模型和配置参数模型；

调用列车速度与位置数据模型和线路数据模型，对列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息执行动态赋值操作，得到列车运行数据；

调用车辆参数模型和配置参数模型，得到列车固有参数；

基于列车运行数据和列车固有参数，确定牵引制动级位信息。

在该实施例中，将ATO算法库230中ATO算法所需的数据和计算流程解耦，按照ATO算法所需的数据类型和数据的用途将数据划分为四类基础数据模型。

四类基础数据模型分别为列车速度与位置数据模型、线路数据模型、车辆参数模型和配置参数模型。

需要说明的是，列车速度与位置数据模型和线路数据模型中的数据属于周期变化的数据，由车地信模型221实际计算，车辆动力学模型222实时提供，周期调用ATO算法库230，进行动态赋值。

在该实施例中，ATO算法库230中列车速度与位置数据模型和线路数据模型的数据动态赋值的周期，与动力学仿真模型220提供列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息的周期相匹配。

可以理解的是，车辆参数模型和配置参数模型中的数据都是列车固有参数，不会发生周期性地变化，在ATO算法库230初始化时，进行初始化赋值即可。

在该实施例中，根据动态赋值的列车运行数据和初始化赋值的列车固有参数，调用相应的ATO控车算法的计算流程，获得牵引制动级位信息、ATO推荐速度、ATO报警速度、紧急制动速度等信息。

在一些实施例中，基于列车运行数据和列车固有参数，调用ATO 算法库230中对应的计算流程，确定牵引制动级位信息，ATO算法库 230的计算流程通过策略模式进行封装。

其中，策略模式是指将可变的部分从程序中抽象成接口，在该接口下分别封装一系列算法，将每个算法封装到具体共同接口的独立的类中，从而使得它们可以相互替换，使得算法在不影响到客户端的情况下发生变化。

在该实施例中，ATO算法库230的计算流程通过策略模式进行封装，车辆动力学模型222封装ATO算法库230的基础数据结构，根据列车运行数据和列车固有参数，可以由车辆动力学模型222动态选择ATO算法库230中对应的ATO控车算法的计算流程进行计算。

需要说明的是，在本发明实施例中，ATO算法库230的数据和算法计算流程实现解耦，数据封装为算法的基础数据模型，根据列车速度与位置数据、线路数据、车辆参数和配置参数进行动态计算与配置，动态选择策略模式封装的ATO控车算法的计算流程进行计算，有效提升计算速度和计算准确度。

下面介绍一个具体的实施例。

如图4所示，车地信模型221实时计算列车速度与位置数据、线路数据等周期性变化的动态数据，并输出给车辆动力学模型222。

车辆动力学模型222调用ATO算法库230，列车速度与位置数据模型和线路数据模型对列车速度与位置数据、线路数据进行动态赋值，得到列车运行数据。

在车辆动力学模型222调用ATO算法库230，ATO算法库230 的车辆参数模型和配置参数模型初始化赋值得到列车固有参数。

车辆动力学模型222调用ATO算法库230中算法1、算法2等 ATO控车算法的计算流程，将计算得到的牵引/制动级位、ATO推荐速度、ATO报警速度、紧急制动速度等信息发送给车辆动力学模型 222。

在一些实施例中，步骤130包括：

基于牵引制动级位信息，确定牵引加速度和制动加速度；

获取阻力加速度，阻力加速度基于列车运行阻力确定；

基于牵引加速度、制动加速度和阻力加速度，确定列车运行加速度。

在实际执行中，列车在轨道上的运行受到牵引力、制动力和运行阻力的影响，其中，运行阻力包括基本阻力和附加阻力，基本阻力是指列车在空旷地段沿平直轨道运行时所遇到的阻力，是在列车在运行过程中任何情况下都存在的阻力，附加阻力主要有坡度附加阻力、曲线附加阻力和隧道附加阻力等。

在该实施例中，可以由车辆动力学模型222根据列车运行的线路特定，分析列车运行阻力，计算得到阻力加速度。

牵引力和制动力对应的牵引加速度和制动加速度，可以根据ATO 算法库230输出的牵引制动级位信息，查询车辆的牵引制动性能参数获得。

在该实施例中，基于牵引加速度、制动加速度和阻力加速度，可以得到用于列车运行模拟的总的列车运行加速度。

在实际执行中，列车运行加速度的计算公式为：

a＝(a

其中，a为列车运行加速度，a

在该实施例中，旋转质量系数是指列车回转动能的折算质量与列车总质量的比值。

下面介绍一个具体的实施例。

如图5所示，由车地信模型221根据车辆动力学模型222返回的列车运行加速度a计算列车位置、列车速度和移动授权等信息输出至车辆动力学模型222。

在该实施例中，车地信模型221根据s＝s

车辆动力学模型222封装ATO算法库230的基础数据结构，动态选择ATO算法库230中对应的ATO控车算法的计算流程进行计算，获得牵引制动级位、ATO推荐速度、ATO报警速度、紧急制动速度等信息，计算列车运行加速度返回给车地信模型221。

在一些实施例中，在步骤140之后，基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真方法还包括：

将更新的列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息封装至 ATO算法库230的基础数据模型。

在该实施例中，车地信模型221利用车辆动力学模型222计算出的列车运行加速度计算列车速度信息、列车当前位置、移动授权等列车位置信息和移动授权范围内的列车线路信息(例如，轨道区段属性、限速、坡度和停车点)，并将这些数据封装为ATO算法基础数据模型，转发至车辆动力学模型222，由车辆动力学模型222调用ATO算法库 230时使用。

下面对本发明实施例提供的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真系统进行描述，下文描述的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真系统应用上文描述的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真方法进行仿真。

如图2所示，本发明实施例提供的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真系统包括ATO算法库230和动力学仿真模型220。

动力学仿真模型220与ATO算法库230相连，动力学仿真模型 220包括车地信模型221和车辆动力学模型222。

车地信模型221基于车辆、地面设备和信号系统之间的通信、控制关系建立，车辆动力学模型222基于列车运行过程的牵引力、制动力及运行阻力等动力学关系建立。

车地信模型221用于输出列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息至车辆动力学模型222；

车辆动力学模型222用于基于列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，调用ATO算法库230，输出列车运行加速度至车地信模型221，以供车地信模型221更新并输出列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

在该实施例中，车地信模型221可以根据列车位置计算移动授权，并将列车位置、移动授权等信息发送至车辆动力学模型222，动力学仿真模型220中车地信模型221和车辆动力学模型222单独设置，将列车位置计算与列车动力学计算解耦，两者协作运行，共同实现列车的运动仿真。

ATO算法库230提供有相应的ATO算法，可以通过列车速度、列车位置、移动授权等信息，计算相应的牵引制动级位，以供车辆动力学模型222的相关计算使用。

在本发明实施例中，ATO算法库230的算法均为控车过程中实际使用的ATO算法，可以为车辆动力学模型222提供相关线路条件下的真实ATO控车输出参数。

根据本发明实施例提供的基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真系统，通过调用ATO算法库230中实际使用的ATO控车算法，计算列车运行的牵引制动级位等信息，为动力学仿真模型220 提供相关线路条件下真实的ATO控车输出参数，提高动力学仿真模型220的真实性与精确性，有效提高牵引计算工作的可靠性。

在一些实施例中，基于ATO算法库230的列车牵引计算动力学仿真系统还包括：

数据库210，数据库210与动力学仿真模型220相连，数据库210 用于存储线路设备数据、信号参数、车辆参数和运营参数。

其中，线路设备数据包括线路中设备图元、拓扑关系等数据，信号参数主要指ATP或ATO等信号系统的参数，车辆参数包括车辆属性、牵引制动性能、反应时间等参数。

图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，该方法包括：获取列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息；基于列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，调用ATO算法库，获得ATO算法库返回的牵引制动级位信息；基于牵引制动级位信息，确定列车运行加速度；基于列车运行加速度，更新列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，该方法包括：获取列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息；基于列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，调用ATO算法库，获得 ATO算法库返回的牵引制动级位信息；基于牵引制动级位信息，确定列车运行加速度；基于列车运行加速度，更新列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于ATO算法库的列车牵引计算动力学仿真方法，该方法包括：获取列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息；基于列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息，调用ATO算法库，获得ATO算法库返回的牵引制动级位信息；基于牵引制动级位信息，确定列车运行加速度；基于列车运行加速度，更新列车速度信息、列车位置信息和列车线路信息。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。