【摘 要】
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为探究车辆与轨道参数多目标优化问题,基于RBF(Radial Basis Function)神经网络代理模型对车辆/轨道参数实现多目标优化以改善车辆的动力学性能。通过构建高速列车车辆-轨道
【机 构】
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华东交通大学载运工具与装备教育部重点实验室,中车青岛四方机车车辆股份有限公司,西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51565013)资助
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为探究车辆与轨道参数多目标优化问题,基于RBF(Radial Basis Function)神经网络代理模型对车辆/轨道参数实现多目标优化以改善车辆的动力学性能。通过构建高速列车车辆-轨道耦合动力学仿真模型,借助UM与Isight联合仿真技术分析车辆与轨道参数对动力学性能的灵敏度影响,以灵敏度占比最大的8个参数为设计变量,以动力学性能为响应建立RBF神经网络代理模型,在代理模型的基础上对车辆/轨道参数进行多目标优化。结果表明,车辆与轨道参数在优化后,最优解对脱轨系数的优化率达到13.14%,且对轮重减载率
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