基于神经网络RBF的接触网可靠性分析

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将人工神经网络理论和JC算法与有限元分析相结合应用于铁路接触网系统可靠性研究(简称为FE-RBF-JC法),建立了腕臂系统可靠度计算的数学模型,利用有限元计算方法得到一组结构的基本输入变量及输出的响应数据,采用径向基神经网络RBF进行训练的基础上建立结构的输入-输出函数关系,在该模型上,用JC方法进行腕臂系统可靠度仿真计算。研究表明,该方法精度高、简便易行,为复杂的铁路系统可靠性研究提供了一条新的途径。 The artificial neural network theory, the JC algorithm and the finite element analysis are applied to the reliability analysis of the railway catenary system (FE-RBF-JC method for short), and the mathematical model for calculating the reliability of the wrist arm system is established. The finite element method Methods The basic input variables of a set of structures and the output response data are obtained. Based on the RBF RBF training, the structure of the input-output function is established. On this model, JC method is used to determine the reliability of wrist arm system Simulation calculation. The research shows that this method has the advantages of high precision and simplicity, which provides a new way for the study of complex railway system reliability.
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