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有砟梯式轨枕轨道减振性能的理论分析与试验研究 被引量:4
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作者 马蒙 刘维宁 +2 位作者 刘卫丰 李玉路 金浩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期62-66,共5页
为实验室铺设有砟、无砟两种梯式轨枕轨道,用自由落锤激励装置对两种梯轨减振性能进行对比研究。建立有砟梯轨、有砟普通轨道的数值模型,利用试验测试结果对模型进行验证。通过在模型中施加货运列车荷载对比两种有砟轨道减振性能。结果... 为实验室铺设有砟、无砟两种梯式轨枕轨道,用自由落锤激励装置对两种梯轨减振性能进行对比研究。建立有砟梯轨、有砟普通轨道的数值模型,利用试验测试结果对模型进行验证。通过在模型中施加货运列车荷载对比两种有砟轨道减振性能。结果表明,有砟梯轨减振性能不及浮置式梯轨,在低频段有一定减振能力,20 Hz以下振动经道砟平均衰减25 d B,对控制重载货运列车环境振动具备潜在优势;梯式轨枕对分散列车冲击振动、降低时域内峰值有明显优势。 展开更多
关键词 梯式轨枕轨道 道砟 振动试验 减振轨道 数值分析
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蚁群算法耦合LS-DYNA梯式轨枕轨道动力特性优化 被引量:12
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作者 金浩 刘维宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期24-28,共5页
为研究枕下减振垫材料密度和弹性模量对梯式轨枕轨道动力特性的影响,提出连续函数蚁群算法耦合LS-DYNA动力有限元程序的方法。首先利用连续函数蚁群算法程序,优化设计变量;其次,调用LS-DYNA动力有限元程序,对优化参数后的有限元模型进... 为研究枕下减振垫材料密度和弹性模量对梯式轨枕轨道动力特性的影响,提出连续函数蚁群算法耦合LS-DYNA动力有限元程序的方法。首先利用连续函数蚁群算法程序,优化设计变量;其次,调用LS-DYNA动力有限元程序,对优化参数后的有限元模型进行计算;最后,将LS-DYNA动力有限元程序计算得到的结果反馈给连续函数蚁群算法程序。利用该方法,研究得出:在可取的材料参数范围之内,梯式轨枕轨道枕下减振垫最佳材料密度为620 kg/m3,最佳弹性模量为6.25×106N/m2。将优化后的枕下减振垫用于地铁运营线,基底台座1~80 Hz频段加权VLz减小6.5 dB。因此认为,连续函数蚁群算法耦合LS-DYNA方法优化梯式轨枕轨道动力特性有效。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续函数 梯式轨枕轨道 有限元分析 枕下减振垫 优化
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基于功率流法梯式轨枕轨道减振性能研究 被引量:4
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作者 金浩 刘维宁 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2012年第3期165-170,共6页
为研究梯式轨枕轨道的减振性能,将梯式轨枕轨道系统简化为四端网络。利用功率流法,分析纵向轨枕截面宽、高以及枕下弹性垫板动刚度、材料损耗因子对梯式轨枕轨道系统减振性能的影响。分析表明:枕下弹性垫板动刚度增大,使得传递到整体道... 为研究梯式轨枕轨道的减振性能,将梯式轨枕轨道系统简化为四端网络。利用功率流法,分析纵向轨枕截面宽、高以及枕下弹性垫板动刚度、材料损耗因子对梯式轨枕轨道系统减振性能的影响。分析表明:枕下弹性垫板动刚度增大,使得传递到整体道床的总功率流增大,同时纵向轨枕的自振频率也增大;枕下弹性垫板材料损耗因子、纵向轨枕横截面宽、高的增大,都能使传递到整体道床的总功率流减少,同时纵向轨枕截面宽、高的增大降低了纵向轨枕自振频率。因此,应尽量增大纵向轨枕截面面积和枕下弹性垫板材料损耗因子以及减小枕下弹性垫板动刚度,从而获得更好的减振效果。 展开更多
关键词 功率流 四端网络 梯式轨枕轨道 减振
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基于蚁群算法梯式轨枕轨道减振优化研究 被引量:1
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作者 金浩 刘维宁 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期2751-2756,共6页
为提高梯式轨枕轨道综合减振效果,分别将钢轨振动位移和传递到基础的总功率流作为目标函数,枕下弹性垫板动刚度、材料损耗因子、块数以及纵向轨枕横截面面积作为优化变量,使用多元连续函数蚁群算法进行优化研究。结果表明:要减少钢轨的... 为提高梯式轨枕轨道综合减振效果,分别将钢轨振动位移和传递到基础的总功率流作为目标函数,枕下弹性垫板动刚度、材料损耗因子、块数以及纵向轨枕横截面面积作为优化变量,使用多元连续函数蚁群算法进行优化研究。结果表明:要减少钢轨的振动位移,需要增大枕下弹性垫板动刚度、纵向轨枕的横截面面积以及枕下弹性垫板的块数,同时减小枕下弹性垫板的材料损耗因子;要减小传递到基础的总功率流,则需要减小枕下弹性垫板的动刚度和枕下弹性垫板的块数,同时增大枕下弹性垫板的材料损耗因子以及纵向轨枕的横截面面积。使用统一目标函数法将多目标函数简化为单目标函数,得到最优化结果,和目前梯式轨枕轨道使用的参数相比,钢轨振动位移优化率达50.9%,传递到基础的总功率流优化率达47.6%。 展开更多
关键词 蚁群算法 梯式轨枕轨道 减振 优化 功率流
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