基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輪軌力測(cè)量技術(shù)的研究.pdf

1、輪軌接觸關(guān)系是軌道交通中的重要研究課題之一。隨著列車(chē)運(yùn)行速度提高，輪軌相互作用更加激烈，輪軌載荷也更加復(fù)雜。輪軌力的準(zhǔn)確測(cè)量對(duì)于研究車(chē)輛系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)性與安全性具有重要意義。目前測(cè)量輪軌力應(yīng)用最廣泛的方法是采用測(cè)力輪對(duì)作為力的傳感器，在車(chē)輪輻板按一定方式組成橋路，通過(guò)標(biāo)定試驗(yàn)獲橋路輸出與輪軌力之間的關(guān)系。
　　本文利用有限元仿真技術(shù)，對(duì)CHR2動(dòng)車(chē)組拖車(chē)輪對(duì)進(jìn)行仿真，模擬輪對(duì)在垂向及橫向輪軌力作用下的響應(yīng)情況，找出橫垂向力相互影響較

2、小的位置，將其確定為測(cè)力輪對(duì)的貼片位置。根據(jù)仿真結(jié)果，進(jìn)行測(cè)力輪對(duì)的制作，并在標(biāo)定試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行垂向力及橫向力標(biāo)定試驗(yàn)，得到相應(yīng)的載荷標(biāo)定系數(shù)。
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的魯棒性和容錯(cuò)能力，同時(shí)具有強(qiáng)大的自學(xué)能力及并行處理能力，其仿真速度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)建模方法。因此在工程領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、非線(xiàn)性系統(tǒng)建模與控制。本文以精確預(yù)測(cè)輪軌力為目的，主要討論了基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪軌力研究方法。
　　本文以CRH

3、2型車(chē)輪對(duì)為研究對(duì)象，介紹了測(cè)力輪對(duì)連續(xù)測(cè)量理論，結(jié)合有限元方法、遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析了測(cè)力輪對(duì)靜態(tài)標(biāo)定試驗(yàn)中橋路輸出和輪軌力的關(guān)系。本文建立了橫垂向橋解耦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以不同工況的測(cè)力輪對(duì)標(biāo)定試驗(yàn)數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)樣本。通過(guò)多次訓(xùn)練學(xué)習(xí)，對(duì)比普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差值，得到GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差值更小、預(yù)測(cè)性更好;對(duì)比GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輪軌力預(yù)測(cè)結(jié)果和通過(guò)標(biāo)定系數(shù)獲得的輪軌力，得到GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輪軌