【摘 要】
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针对传统有限元分析方法对机车车辆结构耐撞性计算效率低的问题,在已有仿真分析数据基础上,引入机器学习方法,对车辆关键结构的耐撞性以及碰撞安全性进行分析预测.首先,建立基于神经网络的数据挖掘模型,在此基础上构建车辆关键结构的碰撞响应预测方法;其次,通过试验验证了防爬吸能装置有限元模型的正确性,以此模型为基础获得不同壁厚防爬吸能装置的碰撞响应仿真数据;然后,以吸能装置壁厚作为模型输入,不同壁厚所对应的位移、速度、界面力和内能等碰撞响应作为模型输出,将有限元仿真数据用于模型训练,优化后的数据挖掘模型的拟合优度在0
【机 构】
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中南大学交通运输工程学院,中车青岛四方机车车辆股份有限公司,郑州铁路职业技术学院河南省轨道交通智能安全工程技术研究中心,西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2016YFB1200404),四川省科技计划(2019YJ0216)。
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针对传统有限元分析方法对机车车辆结构耐撞性计算效率低的问题,在已有仿真分析数据基础上,引入机器学习方法,对车辆关键结构的耐撞性以及碰撞安全性进行分析预测.首先,建立基于神经网络的数据挖掘模型,在此基础上构建车辆关键结构的碰撞响应预测方法;其次,通过试验验证了防爬吸能装置有限元模型的正确性,以此模型为基础获得不同壁厚防爬吸能装置的碰撞响应仿真数据;然后,以吸能装置壁厚作为模型输入,不同壁厚所对应的位移、速度、界面力和内能等碰撞响应作为模型输出,将有限元仿真数据用于模型训练,优化后的数据挖掘模型的拟合优度在0
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