CN107042833B - 用于优化铁路车辆的乘客舒适性的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了用于优化铁路车辆的乘客舒适性的方法。车辆包括由一个调整参数集进行参数化的至少一个主动悬置系统。将铁路轨道划分成多个段。针对每一段，该方法包括用于对调整参数集进行优化的优化活动使得在第一优化活动期间当主动悬置系统每次通过所述段的上方时，预先确定该次通过所特定的第一调整参数集并且将该第一调整参数集应用于主动悬置系统，并且计算舒适质量指数，然后应用元启发式算法来确定第二调整参数集以及在接下来的每次优化活动期间当悬置系统每次通过所述段的上方时，将由先前的优化活动所确定的多个调整参数集中的一个调整参数集应用于悬置系统并且计算舒适质量指数然后应用元启发式算法来确定新的调整参数集。

Description

用于优化铁路车辆的乘客舒适性的方法
技术领域
本发明涉及一种针对铁路轨道上行驶的铁路车辆的舒适性的优化方法，该优化方法持续地贯穿于设备的使用寿命。
背景技术
铁路车辆的舒适性特别地取决于三个主要变量，即，车辆的速度、铁路轨道的状况以及车辆所承受的装载量。
为了改善这种舒适性，铁路车辆通常包括插入在车轮与车身之间的至少一个悬置系统。
“悬置系统”表示一组元件，它们有助于对车身相对于用于承载该车身的转向架的底盘的相对移动进行控制，且有助于对转向架的底盘相对于这些转向架的轴的相对移动进行控制。这些元件针对列车或电车轨道组中的一个车辆到另一个车辆而言，可以看成是独立的。
更具体地，存在具有恒定刚度的悬置系统，这些刚度被选择成使得悬置系统在那种包括对舒适性不利的奇异点的轨道区段上是高效的。然而，这种刚度并不适合于其它轨道区段，并且因此可能在这些其它轨道区段上是不舒适的。这些刚度的不适合性使得乘客不舒适并且产生了对于设备(轨道、转向架以及车身结构)的疲劳寿命有害的机械应力。
还存在所谓的“主动”悬置系统，其可以对刚度进行控制，以适应车辆的各种行驶条件。然而，这种悬置系统的控制通常是初级的，例如，仅根据车辆的速度来进行控制。
发明内容
本发明的目的尤其在于通过提出一种用于对铁路车辆的舒适性进行优化的方法来改善上述状况，该方法能够持续地优化主动悬置系统。
为此，本发明的目的尤其是提出一种用于对铁路轨道上行驶的铁路车辆的舒适性进行优化的方法，所述铁路车辆包括通过一个调整参数集进行参数化的至少一个主动悬置系统，其特征在于：
-将铁路轨道划分成多个段；
-对于每一段，所述方法包括用于对所述调整参数集进行优化的活动，使得：
·在第一优化活动期间，当所述悬置系统每次通过所述段的上方时，预先确定该次通过所特定的第一调整参数集并且将该次通过所特定的所述第一调整参数集应用于所述悬置系统，并且计算舒适质量指数，然后应用元启发式算法来确定第二调整参数集，
·在接下来的每次优化活动期间，当所述悬置系统每次通过所述段的上方时，将由先前的优化活动所确定的多个调整参数集中的一个调整参数集应用于所述悬置系统，并且计算舒适质量指数，然后应用所述元启发式算法来确定新的调整参数集。
根据本发明的方法提供了对悬置系统的所有调整参数进行优化的可能性。
应当注意的是，这些调整参数不能通过取决于输入变量的简单计算来进行推断，考虑到输入变量多种多样(特别是轨道随时间的变化性、车辆的有效装载量、瞬时速度、车轮的磨损等)，这样的计算过于复杂。
因此，本发明意在通过借助于元启发式算法来确定在每个活动中所使用的调整参数来执行优化活动，以确定经优化的调整参数。
在此，“优化活动”表示：当以给定速度范围或装载量范围在给定段上行驶时，与悬置调整参数集相关的舒适数据的充分累积。这种数据的累积为上述算法提供了能推理出在理论上更有利于舒适性的参数集的可能性，所述参数集将在随后的活动期间被评估。
通过足够次数的迭代优化活动，调整参数向最佳值收敛，并且例如被输入到数据库中。因此，该数据库可以经由算法指示对于给定变量的最优调整参数。数据库保留经测试的调整参数集以及最佳调整参数集的历史，因此，根据本发明的方法是“机器学习”类型。
出于单独考虑或者根据任何技术上可设想的组合，根据本发明的方法还可以包括以下特征中的一个或多个。
-按照相应的预定安全间隔选择第一参数集中的参数。
-随机确定第一参数集中的参数。
-元启发式算法是遗传算法。
-将铁路轨道划分成段是自适应的，这些段具有不同的长度，且是根据铁路轨道的奇异点建立的。
-优化活动对于在同一铁路轨道上行驶的多个车辆而言是通用的，然后车辆能够共用与每个优化活动相关的数据。
本发明还涉及一种用于控制铁路车辆的舒适性的装置，用于应用如前所述的舒适性优化方法，其特征在于，所述装置包括：
-可通过一个参数集进行调整的至少一个主动悬置系统，
-用于控制所述悬置系统的所述参数集的控制系统，
-用于评估所述铁路车辆的舒适性的评估装置，以及
-能够通过执行多个优化活动来确定经优化的参数集的优化装置。
出于单独考虑或者根据所有技术上可设想的组合，根据本发明的装置还可以包括以下特征中的一个或多个。
-优化装置包括能够在每一次优化活动时进行更新的数据库，所述数据库用于根据轨道段、车辆的速度和车辆的装载量来指示所述一个参数集。
-优化装置包括用于生成由元启发式算法进行优化的参数集的生成装置，该生成装置能够通过将元启发式算法应用于先前优化活动期间所确定的一个参数集来生成一个经优化的参数集。
附图说明
通过阅读下面的描述，将更好地理解本发明，该描述仅作为示例给出并且参考单个附图进行，该附图示意性地示出了根据本发明的示例性实施例的优化装置，以及所述优化装置的用于应用根据本发明的方法的组件之间的交互作用。
附图示出了铁路轨道上行驶的铁路车辆12的舒适性优化装置10。
具体实施方式
铁路轨道事先被划分成连续的段。为此，可以想到几种用于划分铁路轨道的方法。
例如，可以简单地将铁路轨道划分成具有相等长度的段。
可替代地，可以根据轨道部分上的最大行驶速度将铁路轨道划分成不同的轨道部分，然后将每个轨道部分划分成该轨道部分所特定的、具有恒定划分间距的段。
还可以提供自适应划分形成不同长度的段。这些不同长度的段是在先前通过轨道的上方期间根据轨道的已知或检测到的奇异点而建立的。因此，具有对舒适度不利的奇异点的段可能较短，而不具有任何明显奇异点的段可能较长。
段的长度可以是任何长度。然而，段越短，则因优化带来的舒适度越高，因为这样能够更快地适应轨道的特异性。
在每种情况下，将轨道的划分成段都被记录在数据库14中，数据库14优选地加载在车辆12上，或者可替代地远程地存储在控制站中。
车辆12包括用于确定输入变量的装置16，这些输入变量是车辆在轨道上的位置P、车辆的速度V以及车辆的装载量C。这些输入变量会对车辆12中的乘客所感觉到的舒适性造成影响。
难以量化的其他变量，例如车身-转向架链节上的机械应力，也可能会影响这种舒适性。
位置P例如通过常规卫星导航设备(GPS)来确定。该位置P通过对应表18提供了根据由GPS确定的位置P来确定车辆12在哪个轨道段T上的可能性。
车辆的速度V是通过常规速度测量装置(例如，那些常规的、被装载在铁路车辆上的速度测量装置)来确定的。
最后，装载量C是通过常规的装载量测量装置来测量的。
车辆12还包括多个设备20，所述多个装置20包括至少一个主动悬置系统22。
悬置系统22是“主动”类型的，即，悬置系统22的特征，特别是其阻尼厚度是可以通过一组调整参数(或一个调整参数集)进行调节的。
悬置系统22特别地包括特别是具有可变粘度和可变撕裂的主动阻尼器、可能主动的抗倾斜杆、有利地是可移动压载物、主动行程限制基台等。上述调整参数集包括对构成悬置系统22的这些元件有影响的所有参数。
例如，参数包括阻尼器粘度值、阻尼器撕裂值、抗侧倾刚度值、基台的自由行程等。
所述多个设备20还包括传感器24，该传感器24提供了对铁路车辆12的舒适性进行估算的可能性。例如，传感器24包括例如用于测量三个空间方向(特别是纵向、横向和高度)上的加速度的加速度计。实际上，例如加速度太高是不舒适的根源。
车辆12还包括机载硬件设备26。
硬件设备26包括用于控制悬置系统22的控制装置28。这些控制装置28能够将预先确定的一个调整参数集应用于悬置系统22。
硬件设备26还包括：被连接至传感器24的采集链30，该采集链30用于采集由这些传感器24测量的值；用于对例如允许低通频率滤除加速度的信号进行调节的调节装置32；以及缓冲记录装置34，该缓冲记录装置34用于记录由传感器根据所覆盖的段T而测量的值。
最后，优化装置10包括例如被安装在硬件设备26上的软件部分36。更具体地，优化装置10包括用于应用软件部分36的计算机系统。
软件部分36包括用于对调整参数进行优化的优化模块44。
该优化模块44特别地包括前面所提到的数据库14。
该数据库14包括对应表18，该对应表18提供了当确定装置16提供了车辆12的位置P时，指示该车辆12在哪个段T的可能性。
数据库14还包括参数表38，该参数表38能够根据速度V的范围、装载量C的范围以及段T提供一组调整参数。
软件部分36还包括用于通过元启发式算法生成经优化的参数集的生成装置40。
软件部分36还包括用于根据由记录装置34所提供的数据来计算舒适质量指数IQ的计算装置42。
本发明旨在改善与车辆的移动有关的舒适性，特别是改善由于通过车辆的悬置系统(弹簧、阻尼器、防侧倾杆)传递寄生力的轨道缺陷造成的舒适性。舒适质量指数IQ根据通过传感器24测量的、乘客所能够感受到的车身内的三维加速度来计算。
标准提供了根据车身所受到的加速度的测量值来评估舒适度的可能性。该舒适度记为Nmv。舒适度Nmv越低，则感知到越舒适。
下面将对用于计算舒适度Nvm的示例性实施例进行描述。该计算方法被标准化。
舒适质量指数IQ是根据舒适度Nvm构建。舒适质量指数IQ用于评估具有主动阻尼器的车辆的构造的质量，因此，主动阻尼器可以根据刚度(撕裂)进行调整。因此，如果舒适质量指数IQ的值高，则该舒适质量指数IQ越好。
舒适度Nmv和舒适质量指数IQ按照以下计算步骤进行计算：
-传感器24对给定段上的加速度进行测量，
-通过信号调节装置32将频率低通滤波器应用于加速度。低通滤波器例如是根据标准EN 12299的Wd类型；
-计算均方根值Rms(也称为有效值Aeff)：
Figure BDA0001222134520000061
其中，Aeff是周期T内计算的有效值，
T是计算平均值的持续时间。例如，T＝5秒，
Figure BDA0001222134520000062
是由“Wd”滤波器所滤除的时间加速度信号。
-选择对应于第95个百分位数的RMS值：这里的问题是选择x、y和z上覆盖95％的滤波加速度水平的加速度值。
-计算所覆盖段上的舒适度Nmv：
Figure BDA0001222134520000071
根据优化需求构建质量指标(舒适度)：
IQ＝1/Nmv2
其中，Nmv是个体的舒适度，因此具有一组给定的参数。
现在将在根据本发明的优化方法的范围内对优化装置10的操作进行描述。
如前所述，优化方法包括：预先将铁路轨道划分成段，以及在数据库14中存储这些段的特性。例如，对段进行编号，并且数据库14包括针对每个段号的该段的输入公里数和输出公里数。因此，通过卫星引导系统获得的车辆12的位置P使得能够容易地确定出该车辆12所在的段的段号。
对于每一段T，该方法包括用于对调整参数集进行优化的活动。对于段T的“优化活动”对应于如下情况下该段上的舒适数据的充分累积：当列车以给定速度范围和装载量范围在给定段上行驶，并且采用不同的悬置调节参数集时。
在第一优化活动期间，当悬置系统22每次通过该段上方时，对第一调整参数集进行预先定义。因此，在第一优化活动期间，定义了多个第一参数集。
每组参数(参数集)是随机或任意定义的。有利地，在预定的安全间隔内，对第一参数集的每个参数进行选择。本领域技术人员能够对安全间隔进行定义，在该安全间隔之外的参数将无法获得令人满意的舒适性。
当到达段T时，相应的第一参数集被传送到控制装置28，控制装置28将这组参数应用于悬置系统22。
在该段T上，对速度V和装载量C进行测量，然后对速度V和装载量C在速度和装载量的离散空间中进行分级别，将这些离散值提供给数据库14。因此，速度等级V、装载量等级C以及第一参数集被输入到数据库14中，特别是被输入到参数表38中。
计算装置42然后基于由传感器24所提供的测量值来计算舒适质量指数IQ。该舒适质量指数IQ取决于悬置系统22的参数化。因此，舒适质量指数IQ也输入到参数表38中，同时与第一参数集以及速度等级、装载量等级对相关联。
针对悬置系统22预定次数的通过段T来实现第一优化活动，这些通过段T中的每次通过段T与相应的第一参数集相关联，并且优选地是不同的。
例如，当铁路车辆12同一天期间在轨道上行驶多次时，第一优化活动包括在这一天期间车辆12每次通过段T时应用相应的第一参数集。
可替代地，优化活动对于在同一铁路轨道上行驶的几个车辆12而言是通用的。然后这些车辆12可以共享与每次活动有关的数据。从而通过组效应来提高优化率。
然后，该方法包括在该第一优化活动期间由生成装置40将元启发式算法应用于第一参数集，以便确定第二调整参数集。该元启发式算法考虑了所计算的舒适质量指数IQ，以便根据所述舒适质量指数IQ推断似乎最适合于改善段T上的舒适度的参数。本领域技术人员将能够选择合适的元启发式算法。
元启发式算法例如是遗传算法。遗传算法的一般原理本身是已知的。从初始群体开始，对个体进行评价，然后通过选择、杂交和突变来进行优化，以获得新的优化群体。因此，根据对个体的评价来进行新的迭代。
这样的第一优化活动针对每个三元组——段T、速度等级V、装载量等级C来实现。
应当注意的是，当确定车辆12在前一段时，确定要被应用于段T上的一组参数，以便一旦车辆12进入段T时就能够参数化悬置系统22。
现在将对元启发式算法，特别是遗传算法的示例进行描述。
遗传算法是一种特殊类型的元启发式算法。将持续地应用遗传算法，以便使得车辆适应其环境，即，用于最优地调整悬置参数集，以使得相关段上的舒适性最大化。
实际上，一代是评估参数集的足够大的样本，其将是用于生成待测试的参数集的第二样本的基础。因此，优化是有顺序的。因此，样本可以在物理上包括通过具有不同参数集的段的同一列车或者具有不同参数集的相同列车，这是在相同线路上行驶的列车组(例如，TGV)的情况。线路上列车越多，则收敛得越快。
步骤1：选择对系统对所提出的优化问题的响应有影响的参数。
在该步骤1期间，对希望修改/优化的参数进行定义。敏感性研究提供了定义哪些阻尼器对舒适度最有效的可能性。对与列车安全性兼容的参数的变化范围进行定义。
步骤2：N个个体的初始种群(随机)。
种群(N组参数的集)被定义为形成第一代。种群的大小N是优化选择，并且没有必要与正在使用的列车的数量有任何关系。种群也被称为“一代”。个体对应于一组最佳的参数。考虑到步骤1，每组参数都具有随机定义的参数。每个参数被编码为实数，以避免转换时间。
步骤3：对每个个体的适应能力(质量指数)进行评估
针对问题(每个列车通过该段并且加速度被记录)对每个个体(参数集)进行评估。据此推断出质量指数IQ。
所适应的个体越多(舒适度越好)，质量指数越高。
如果必须遵守最大舒适度质量指数IQ值，则可以使用罚金或奖金。以下步骤将更有可能选择能获得奖金的参数集。这个操作给我们提供了对于以下步骤通过适应性顺序对个体进行分类的可能性。
一旦这一代的N个个体都被测试和评估，我们将进行下一步骤。
步骤4：选择最佳适应的双亲。
然后，选择随后将使用的N个个体。在步骤3中所提出的个体在统计学上更有可能根据下面将描述的轮盘赌方法来进行选择。获得由能够较好的适应从而提供较好的解决方案(较好的质量指数IQ)的N个个体(参数集)组成的中间群体。个体可以在该中间群体中表示多次。
步骤5：通过杂交来进行繁殖。
杂交是提供了探索参数的变化空间的可能性的操作。在该操作期间，双亲的参数彼此结合，以便于形成具有来自双亲双方的特征的后代。通过这种选择过程，随着世代中的一代代的进步，逐渐适应的个体被杂交。因此，在杂交育种结束时，更可能获得更好的个体。
每对个体(参数集)生成两个孩子个体(随着时间的推移保留了大小为N的群体)。
随后将对用于杂交育种的方法进行描述。
步骤6：突变
该突变是参数的随机修改(但是受到步骤1中定义的限制)，以便扩宽搜索空间并避免过快的向最优收敛，过快的向最优收敛会存在出现局部最优的风险。数学上，突变确保可以获得全局最优。
步骤7：新一代
使用这个所获得的新一代参数集，从步骤3再次开始。数学上证明该算法收敛于全局解。然后，所有车辆将具有最佳参数集(阻尼器的调整)，所述最佳参数集为这些车辆向给定段的乘客提供最佳舒适度的可能性。
优化问题可能随时间改变(轨道的磨损、车轮的磨损等)，参数的最佳配置会改变。突变操作使每一代会产生“有点不同的”个体，新一代可以朝着新的最优进行收敛，并且因此随着时间的推移，环境发生变化(到目前位置，环境的变化足够慢，从而使得算法收敛)。
现在将对步骤4中使用的轮盘赌方法进行描述。
该方法包括将每组参数的质量指数IQ相对于质量指数IQ的总和转换成百分比。然后，进行N次抽取，其中，N是组成一代的参数集的数量。在每次抽取时，每组参数将因此具有被选择成与其质量指数IQ的值成比例的可能性。应当注意的是，可以多次选择相同的“良好”参数集，同时永远不会选择“差”参数集。
然而，可能发生相反的情况，即，最佳参数集从未被选择或者在杂交繁殖或突变期间丢失。为了克服这种现象，可以设想在选择处理之后，最差的参数集会立即被上一代参数的最佳集代替。这是一种精英方法。
现在将对步骤5中使用的杂交育种方法进行描述。
确定杂交育种概率Pc，例如Pc＝77％。
针对从通过轮盘赌方法选择得到的中间群体中随机取得的(染色体的)每对参数集，在0与1之间绘制随机数，如果该数大于Pc，则两个个体(参数集)被保留用于杂交育种。针对每个基因(例如，阻尼器参数)，绘制随机数，如果这个随机数超过下面所定义的概率p2，则两个个体之间交换基因，并且一个个体转到以下基因。
Figure BDA0001222134520000111
其中，Num_Genera是当前代的索引。
Nb_Genera是算法中的世代总数。
如果两个双亲都满足强加的约束(即，它们的参数实际上在预定义的间隔中找到)，则F＝1.5-(Num_Genera/Nb_Genera)，否则F＝1。
一旦第一优化活动完成，就执行第二优化活动，在该第二优化活动期间，利用来自第一活动的IQ的评估较早确定的第二参数集是提供给控制装置28的哪些参数，每个第二参数集对应于相应的通过给定段T，该第二参数集用于在通过段T期间对悬置系统22进行调整。
这样的第二活动还针对轨道的每个关于段T、速度等级V、装载量等级C的三元组来执行。
以与早先相同的方式，在到达段T时，相应的第二参数集被传送到控制装置28，控制装置28将该第二参数集应用于悬置系统22。
在该段T上，对速度V和装载量C进行测量，然后将速度V和装载量C提供给数据库14。因此，输入速度V(其速度等级)、装载量C(其装载量等级)以及第二参数集被输入到数据库14中，特别是被输入到参数表38中。
然后，计算装置42基于由传感器24提供的测量值来计算舒适质量指数IQ。舒适质量指数IQ也被输入到参数表38中，同时舒适质量指数IQ与该第二参数集相关联。
第二优化活动针对悬置系统22预定次数的通过段T来执行，这些通过段T中的每次通过段T都与相应的第二参数集相关联并且优选地是不同的。
例如，当铁路车辆12在同一天期间在轨道上行驶多次时，第二优化活动包括在这一天期间车辆12每次通过段T时应用相应的第二参数集。
然后，该方法包括在该第二优化活动期间生成装置40将元启发式算法应用于第二参数集，以便确定第三调整参数集。
然后，在随后的每个优化活动期间，在悬置系统22每次通过段T时，将前述优化活动所确定的调整参数集应用于悬置系统22，并对舒适质量指数IQ进行估算。接下来，应用元启发式算法来确定新的调整参数集。
通过再次迭代优化活动，参数集收敛于优化值。
由此，根据相关输入变量来连续地建立最佳参数的数据库。
应当注意的是，元启发式算法有利地考虑车辆12在通过相关段T期间车辆12的速度以及该车辆12所承受的装载量。
应当注意的是，最佳搜索空间由3个轴组成：段轴、速度V轴以及装载量C轴。为了构造优化，在这3个轴上进行分级别来将空间离散化。可以使用多维数据集查看此空间，每个多维数据集包含优化信息，所述优化信息是参数集和关联的IQ。
显然，通过使用元启发式算法，本发明提供了实现动态多标准优化的可能性。因此，将总是提出接近最佳的一组参数，特别是通过包括在通过遗传算法的优化的一般已知原理中的“突变”机制。尽管系统的可变性(例如，轨道的老化)对应于几何形状的变化，但是在优化活动期间会逐渐地细化所提出的参数集的相关性。由于算法一直运行，因此算法提供了对轨道质量中的这些变化进行跟踪的可能性，并且总是能提出非常接近最优的参数集。
应当注意的是，本发明不限于之前所描述的实施例，而是可以具有多样化的选择。

Claims (9)

1.一种用于对铁路轨道上行驶的铁路车辆(12)的舒适性进行优化的舒适性优化方法，所述铁路车辆包括通过一个调整参数集进行参数化的至少一个主动悬置系统(22)，其特征在于:
-将所述铁路轨道划分成多个段(T)；
-针对每一段(T)，所述方法包括用于对所述调整参数集进行优化的优化活动，使得：
·预先确定第一调整参数集，
·在第一优化活动期间，当所述主动悬置系统(22)每次通过所述段(T)的上方时，将该次通过所特定的第一调整参数集中的一者应用于所述主动悬置系统(22)，并且计算舒适质量指数，然后应用元启发式算法来确定第二调整参数集，
·在接下来的每次优化活动期间，当所述主动悬置系统(22)每次通过所述段(T)的上方时，将由先前的优化活动所确定的多个调整参数集中的一个调整参数集应用于所述悬置系统，并且计算所述舒适质量指数，然后应用所述元启发式算法来确定新的调整参数集，
其中，所述优化活动对于在同一铁路轨道上行驶的独立车辆的车队中的多个车辆是通用的，然后所述多个车辆能够将与每个优化活动相关的数据输入至通用数据库中。
2.根据权利要求1所述的舒适性优化方法，其中，所述第一调整参数集中的调整参数是按照相应的预定安全间隔进行选择的。
3.根据权利要求1或2所述的舒适性优化方法，其中，所述第一调整参数集中的调整参数是随机确定的。
4.根据权利要求1或2所述的舒适性优化方法，其中，所述元启发式算法是遗传算法。
5.根据权利要求3所述的舒适性优化方法，其中，所述元启发式算法是遗传算法。
6.根据权利要求1或2所述的舒适性优化方法，其中，将所述铁路轨道划分成多个段(T)是自适应的，所述多个段(T)具有不同的长度，且是根据所述铁路轨道的奇异点而建立的。
7.一种用于铁路车辆(12)中的舒适性控制装置，其特征在于，所述舒适性控制装置包括：
-能够基于一个调整参数集进行调整的至少一个主动悬置系统(22)，
-用于控制所述主动悬置系统(22)的所述调整参数集的控制系统(28)，
-用于评估所述铁路车辆(12)的舒适性的软件装置(42)，以及
-能够通过执行以下多个优化活动来确定经优化的调整参数集的、包括数据库的优化装置(44)：
在划分成多个段(T)的铁路轨道上，针对每一段(T)，所述优化活动使得：
在第一优化活动期间，当所述主动悬置系统(22)每次通过所述段(T)的上方时，预先确定该次通过所特定的第一调整参数集并且将该次通过所特定的所述第一调整参数集应用于所述主动悬置系统(22)，并且计算舒适质量指数，然后应用元启发式算法来确定第二调整参数集，
在接下来的每次优化活动期间，当所述主动悬置系统(22)每次通过所述段(T)的上方时，将由先前的优化活动所确定的多个调整参数集中的一个调整参数集应用于所述悬置系统，并且计算所述舒适质量指数，然后应用所述元启发式算法来确定新的调整参数集，
其中，所述优化活动对于在同一铁路轨道上行驶的独立车辆的车队中的多个铁路车辆是通用的，然后所述多个铁路车辆能够将与每个优化活动相关的数据输入至通用数据库中、以便能够与所述车队中的多个铁路车辆中的任何铁路车辆共享信息。
8.根据权利要求7所述的舒适性控制装置，其中，所述数据库能够在每个优化活动时进行更新，所述数据库用于根据轨道段(T)、所述车辆(12)的速度(V)和所述车辆(12)的装载量(C)来指示所述调整参数集。
9.根据权利要求7所述舒适性控制装置，其中，所述优化装置(44)包括用于生成由所述元启发式算法进行优化的调整参数集的生成装置(40)，所述生成装置(40)能够通过将所述元启发式算法应用于先前优化活动期间所确定的一个调整参数集来生成一个经优化的调整参数集。
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