10.3969/j.issn.1001-8360.2023.06.012
基于深度学习的轨道不平顺与车体垂向加速度映射模型
高速列车在长期服役条件下,其车辆悬挂系统等参数与设计值差异较大.多体动力学仿真模型难以模拟真实运营环境,且计算效率较低.为更加准确、快速地评价各种轨道结构以及不平顺激励下车体的垂向振动响应,根据实测轨道不平顺与车体垂向加速度的时空数据传递特征,建立一种卷积长短期记忆组合模型,该模型将轨道不平顺与列车运行速度作为输入,实现对车体垂向加速度的预测.结果表明,卷积长短期记忆模型预测的平均绝对百分比误差值为5.64％,相比动力学仿真模型减少3.57％.在预测一段3 km长线路的垂向车体加速度时,动力学仿真模型需要花费约53 s,而卷积长短期记忆网络只需要花费约1.6 s,预测效率提升33倍.
高速铁路、轨道不平顺、车体垂向加速度、深度学习、卷积长短期记忆组合模型
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U212.31(铁路线路工程)
国家重点研发计划;国家自然科学基金;四川省科技计划
2023-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
106-113
