为了提高高速车辆-道岔复杂动力学响应的仿真计算效率和计算精度,构建了基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的动力学响应预测模型。首先,利用刚柔耦合动力学模型,生成不同水平不平顺状态下的轮轨垂向力样本。然后,将水平...为了提高高速车辆-道岔复杂动力学响应的仿真计算效率和计算精度,构建了基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的动力学响应预测模型。首先,利用刚柔耦合动力学模型,生成不同水平不平顺状态下的轮轨垂向力样本。然后,将水平不平顺幅值作为模型输入,轮轨垂向力作为输出,引入dropout参数,训练LSTM网络并采用均方误差和决定系数来评价模型性能。最后,基于计算结果分析轮重减载率和统计超限概率。结果表明:本文搭建的LSTM网络在训练轮次达到5000次后,均方误差基本稳定在0.00267,测试集的决定系数为0.903,模型具有较高的可靠性,可用于预测不平顺状态下的车辆-道岔动力学响应;与传统动力学模型计算相比,LSTM模型计算效率提高了约26倍,大幅提高了计算效率且计算精度达到要求;水平不平顺幅值达到6 mm时,超限概率达到了9.08%,超过了容许阈值。展开更多
文摘为提升超导电动悬浮列车(EDS)在侧向通过道岔时的速度,本文基于多体动力学理论与运动微分方程,建立超导EDS磁浮列车-道岔耦合动力学模型.首先,通过分析不同道岔梁长度对车辆动力响应的影响,确定最优道岔梁长度,并设计相应的磁浮单开道岔线形;在此基础上,进一步研究不同侧向过岔速度下的动力学响应特性,明确满足乘客舒适度和行车安全性的侧向过岔速度临界值.研究表明:较短的道岔梁长度与较低的通过速度可扩大系统稳定区域,减少悬浮和导向间隙波动,提升乘坐舒适度和行车平稳性;列车以100 km/h的速度侧向通过道岔梁长度为8 m的道岔线形,动力响应最佳,满足乘客舒适度要求,侧向过岔速度可达130 km/h,比现有磁浮列车的最高速度提升了85%;随着侧向过岔速度的增加,道岔线形对磁悬浮列车行车安全性和乘坐舒适度的影响愈加显著,车辆动力响应更加明显,侧向安全过岔速度的临界值为150 km/h.
文摘为了提高高速车辆-道岔复杂动力学响应的仿真计算效率和计算精度,构建了基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的动力学响应预测模型。首先,利用刚柔耦合动力学模型,生成不同水平不平顺状态下的轮轨垂向力样本。然后,将水平不平顺幅值作为模型输入,轮轨垂向力作为输出,引入dropout参数,训练LSTM网络并采用均方误差和决定系数来评价模型性能。最后,基于计算结果分析轮重减载率和统计超限概率。结果表明:本文搭建的LSTM网络在训练轮次达到5000次后,均方误差基本稳定在0.00267,测试集的决定系数为0.903,模型具有较高的可靠性,可用于预测不平顺状态下的车辆-道岔动力学响应;与传统动力学模型计算相比,LSTM模型计算效率提高了约26倍,大幅提高了计算效率且计算精度达到要求;水平不平顺幅值达到6 mm时,超限概率达到了9.08%,超过了容许阈值。
