[發(fā)明專利]一種車輛-軌道耦合動力學(xué)模型修正方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110065947.0
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112836294B
• 公開（公告）日: 2023-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高亮;姜涵文;趙聞強;蔡小培;馬超智;安博倫
• 申請（專利權(quán)）人: 北京交通大學(xué)
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/23;G06F119/14
• 代理公司: 北京市商泰律師事務(wù)所 11255
• 代理人: 黃曉軍

1.一種車輛-軌道耦合動力學(xué)模型修正方法，其特征在于，包括：

建立車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型；

對所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型施加不平順激勵；

根據(jù)選取的優(yōu)化目標(biāo)和現(xiàn)場實測結(jié)果建立所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型的多目標(biāo)函數(shù)；

選取所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型的多個材料參數(shù)，將選取的各個材料參數(shù)輸入到施加了不平順激勵的車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型中，計算所述多目標(biāo)函數(shù)，得到各材料參數(shù)對多目標(biāo)函數(shù)的影響程度，挑選出對多目標(biāo)函數(shù)有影響的材料參數(shù)；

根據(jù)挑選出的材料參數(shù)對所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型進行修正，利用修正后的車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型對車輛-軌道耦合系統(tǒng)進行動力仿真研究；

所述的建立車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型，包括：

根據(jù)車輛的實際尺寸和參數(shù)建立車輛模型，其中車體、轉(zhuǎn)向架及輪對均視為剛體，考慮車輛的一、二系懸掛系統(tǒng)，抗側(cè)滾扭桿以及抗蛇行減振器部件的作用，懸掛系統(tǒng)通過彈簧-阻尼單元進行模擬；

根據(jù)軌道的實際尺寸建立軌道模型，鋼軌、軌道板、填充層及底座板均采用實體單元進行模擬，扣件采用三向彈簧-阻尼單元進行模擬，軌道兩端采用對稱約束，底座板底面采用接地彈簧與大地相連；

根據(jù)所述車輛模型和所述軌道模型構(gòu)建車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型，所述車輛模型和所述軌道模型通過輪軌相互作用，實現(xiàn)二者耦合；

所述對所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型施加不平順激勵，包括：

采用MATLAB程序?qū)⒉黄巾樧V轉(zhuǎn)換為按里程分布的不平順數(shù)據(jù)，基于所述不平順數(shù)據(jù)采用Python語言編寫不平順施加指令，將所述不平順施加指令輸入到ABAQUS指令行，完成對所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型施加不平順激勵；

所述的根據(jù)選取的優(yōu)化目標(biāo)和現(xiàn)場實測結(jié)果建立多目標(biāo)函數(shù)，包括：

根據(jù)選取的優(yōu)化目標(biāo)和現(xiàn)場實測結(jié)果建立如下多目標(biāo)函數(shù)：

其中，i為修正的材料參數(shù)數(shù)目，k為采樣時間點數(shù)，r_i(t_k)為現(xiàn)場實測結(jié)果，R_i(t_k)為仿真結(jié)果，||·||為歐式范數(shù)，

r_i(t_k)和R_i(t_k)可用下式表示：

其中x(t_k)為輸入向量，α＝{α₁,α₂,…,α_n}^T為現(xiàn)場實測參數(shù)向量，A＝{A₁,A₂,…,A_n}^T為仿真模型參數(shù)向量；

所述的將選取的各個材料參數(shù)輸入到施加了不平順激勵的車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型中，計算所述多目標(biāo)函數(shù)，得到各材料參數(shù)對多目標(biāo)函數(shù)的影響程度，挑選出對多目標(biāo)函數(shù)影響較大的材料參數(shù)，包括：

將選取的各個材料參數(shù)輸入到施加了不平順激勵的車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型中，計算所述多目標(biāo)函數(shù)，進行靈敏度分析，將樣本變化量對目標(biāo)函數(shù)變化量進行求導(dǎo)，進行歸一化處理后得到各參數(shù)對多目標(biāo)函數(shù)的影響程度，挑選出對多目標(biāo)函數(shù)影響較大的材料參數(shù)；

所述的根據(jù)挑選出的材料參數(shù)對所述車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型進行修正，利用修正后的車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型對車輛-軌道耦合系統(tǒng)進行動力仿真研究，包括：

采用多島遺傳算法對靈敏度分析中選取的材料參數(shù)進行全局尋優(yōu)，使得所述多目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值，得到優(yōu)化后的材料參數(shù)；

所述材料參數(shù)的全局尋優(yōu)過程用下式表示：

Find?A＝{A₁,A₂,...,A_n}^T∈Φ

Minimize?Ψ₁(A)，Ψ₂(A)

其中Ф是n維可行解空間，用下式表示：

其中α_i^min和α_i^max指的是第i個材料參數(shù)的上下限；

根據(jù)優(yōu)化后的材料參數(shù)對車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型進行修正，利用修正后的車輛-軌道耦合空間動力學(xué)模型對車輛-軌道耦合系統(tǒng)進行動力仿真研究。