基于BP神经网络的转向架斜楔参数优化

斜楔是货车转向架重要的减振元件，基于力学分析推导斜楔参数与斜楔垂向、纵向、横向及抗菱等效作用的解析关系式，根据关系式建立便于优化斜楔参数的斜楔等效模型，在考虑部件柔性的C70E货车刚柔耦合模型中建立斜楔各向等效力元模拟斜楔作用；该斜楔处理方法下货车模型的振动模态特征和临界速度均与实际接近。据此方法，计算266组不同斜楔参数下车体垂向及纵向加速度响应；并利用遗传算法优化的BP神经网络，建立斜楔参数与车体加速度的关系模型。以此为基础，运用遗传算法寻找使车体加速度最小的斜楔参数。通过建立的货车模型，验证与原始参数相比，优化参数下车身垂向和纵向加速度均有所下降，提升了转向架的减振性能；货车的脱轨系数与轮重减载率也有所下降，提升了货车的运行性能，表明该优化方法对斜楔理论设计有一定的指导作用。