| 基于递阶神经网络的轨道车辆振动状态预测 |
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| 引用本文： | 耿松,柴晓冬,郑树彬.基于递阶神经网络的轨道车辆振动状态预测[J].城市轨道交通研究,2015(12):94-98. |
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| 作者姓名： | 耿松 柴晓冬 郑树彬 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学城市轨道交通学院,201620,上海 |
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| 摘 要： | 车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触性能的重要参数。运用机器学习方法,结合车辆动力学模型,构建了轨道输入参数对车辆振动反映的神经网络预测模型。通过SIMPACK动力学仿真软件获得模型的输入与输出,为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数。仿真结果表明,该模型可以准确预测出在不同轨道不平顺激励下的车体振动加速度。
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| 关 键 词： | 神经网络 轨道不平顺 车体振动加速度 仿真预测 |
Prediction of Rail Transit Vehicle Vibration State Based on Hierarchical Neural Network |
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| Keywords: | neural network track irregularity vehicle vibration acceleration simulation prediction |
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