基于深度学习的轨道不平顺与车体垂向加速度映射模型

何庆; 利璐; 李晨钟; 汪健辉; 王平

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基于深度学习的轨道不平顺与车体垂向加速度映射模型

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摘要

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[WTB4]%[WTBZ],相比动力学仿真模型减少3.57[WTB4]%[WTBZ]。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。

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来源
《铁道学报》 |2023年第6期|106-113|共8页
作者
何庆; 利璐; 李晨钟; 汪健辉; 王平;
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作者单位

西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室;

西南交通大学土木工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计规范、标准;
关键词
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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