现如今货运重载仍是铁路运输的主导方向,货运列车作为铁路运输的主要工具,其制动系统性能对重载运输的发展而言是一个十分严峻的考验。传统的制动系统的试验必须通过线路试验和定置试验来完成,耗费时间的同时也需要很多经费,结果却往往差强人意。因此,搭建适应性更强的制动系统试验平台非常必要。本文依据完全气体状态方程和质量流量方程,将制动系统的各个工况的作用过程看作气室之间的等温充放气过程,建立各工况下制动系统动作时气体流动状态模型。对已有模型的参数重点分析,利用神经网络算法对其进行预测,并将预测后的参数数据应用于试验过程中,对比其数据与原始数据的差距。最后在已开发完成的单车制动系统模拟试验装置的基础上提出小编组货车制动系统仿真试验平台的方案和基本设想。首先,论文对120型分配阀的结构和工作原理、气室之间压力平衡关系、气体流动特性以及各元件之间关系等进行了分析研究,并依据气体流动理论对各阶段的制动作用过程进行解析归纳。其次,在流体力学及气压平衡理论的基础上,建立货车制动系统各缸室的数学模型,模拟包括初充气工况、常用制动工况和加速缓解工况三大模块,分析各个工况下气室间充放气的流体特性,并详细分析模型的两个重要参数,着重对有效节流系数提出两个实施方案供后续工作参考,为建立120型空气控制阀的数学模型奠定基础。在上文的分析基础上提出基于BP神经网络算法的有效节流系数的预测模型,通过对大量试验数据的不断测试学习,建立基于神经网络的预测模型,来预测不同工况下各个车辆位置的节流系数值,根据预测模型的试验数据与原始数据的对比得出结论。最后,针对小编组车的货运列车制动仿真试验平台的设计,着重介绍所建立试验平台的上位机软件平台。