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小結高鐵懸掛系統的研制

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小結高鐵懸掛系統的研制

1懸掛系統的參數化

在建立一系懸掛系統的參數化模型方面,采用單向力代替一系減振器,建立狀態變量ps-c表示減振器的阻尼系數,采用式(2)的形式表示阻尼力的大小.由于一系彈簧具有3個方向的剛度,因此需要采用三向力的形式進行替代,建立狀態變量ps-kx、ps-ky和ps-kz分別表示彈簧在縱向、橫向和垂向上的剛度系數,采用式(1)的形式表示彈簧力的大小.類似地,對一系和二系懸掛的其他彈簧和阻尼器進行參數化改造,建立狀態變量ss-kx、ss-ky和ss-kz分別表示二系彈簧在縱向、橫向和垂向上的剛度系數,ss-c表示垂向減振器,sld表示橫向減振器,syd表示抗蛇形減振器.模型驗證在對高速鐵道車輛懸掛系統進行參數化處理后,需采用ADAMS-Matlab聯合仿真的方法才能真正實現參數化建模和仿真.以懸掛系統狀態變量為輸入信號,以用戶關心的鐵道車輛測量值為輸出信號,將ADAMS模型以.mdl格式導出到Matlab環境中進行仿真.圖2為ADAMS-Matlab聯合仿真模型結構,圖中后轉向架懸掛參數與前轉向架相同,測量得到的輪軌間作用力包括輪軌間垂向和橫向作用力.為了驗證參數化模型的正確性,需要對比參數化處理前、后模型的仿真結果,將參數化處理后的模型懸掛系統參數設置為如表1所示的數值,即與參數化處理前的模型設置相同.如果參數化后模型的仿真值與原模型結果一致,就說明參數化模型的正確性.設計了3種軌道條件對模型進行仿真分析:只考慮沖擊激勵時的直線光滑軌道、考慮德國高干擾譜軌道不平順時的直線軌道和曲線光滑軌道.參數化模型的仿真采用ADAMS-Matlab聯合仿真的方法進行,參數化前的模型在ADAMS環境下進行仿真.種軌道條件下參數化模型的驗證效果,以車體橫向加速度值為對比對象.從中可以明顯看出,在3種不同軌道激勵和線路狀況情況下,對懸掛系統進行參數化處理后的模型仿真曲線與參數化前的仿真結果基本吻合,這就證明了參數化模型的正確性和有效性,為下一步的多目標優化處理打下基礎.

2懸掛系統參數的多目標優化

在相同線路狀況和軌道激勵下,以不同速度進行仿真時,可以得出運行速度與輪對蛇行運動幅值的關系曲線隨著運行速度的增大,輪對蛇行運動幅值逐漸增大,當速度增大到140m/s時,蛇行運動幅值增大到5mm左右,此時輪軌間的間隙達到最大值,即發生了蛇行失穩現象.由此可見,可采用蛇行運動幅值的大小評價運動穩定性圖4輪對蛇行運動幅值與運行速度的關系Fig.的好壞.本文多目標優化的目標函數設置如下:運動穩定性:隨機激勵下直線軌道上輪對橫移量的均方根值;運行平穩性:隨機激勵下直線軌道上車體橫向加速度均方根值;3)曲線通過性:在光滑無激擾的曲線軌道上車輛的脫軌系數和輪重減載率.仿真線路的設計按照先直線后曲線的原則,直線段采用德國高干擾譜軌道隨機激勵,用于蛇行運動幅值和車體橫向加速度的測量.曲線段采用光滑軌道,用于脫軌系數和輪重減載率的計算.其余動力學指標,如臨界速度、橫向平穩性指標、輪軸橫向力和輪軌垂向力可用作對多目標優化結果的檢驗.考慮到鐵道車輛安全性能的重要性,設置必要的懲罰系數,當安全性指標超過規定的限值時(脫軌系數和輪重減載率均設置為,目標函數的值將乘以懲罰系數.將滿足安全性指標小于0.8的所有非劣解作為Pareto解.為了選擇優化變量,需要分析每一個參數對車輛動力學性能的影響.為了方便對比,每個參數分別取原數據值的考察4種動力學性能的變化,繪制參數值變化率-動力學性能曲線.為13個懸掛參數的變化對車體橫向加速度均方根值的影響情況.綜合考慮懸掛參數的影響,等8個參數作為關鍵懸掛參數,作為優化變量進行多目標優化.而其余5個參數對橫向動力學性能的影響較小,可取為原參數.采用Matlab中遺傳算法多目標優化工具箱對懸掛系統多目標優化問題進行求解.滿足安全性指標條件的非劣解有很多組,因此需要進行進一步篩選.目前對Pareto解的進一步擇優一般根據個人偏好,主觀性很強,且多個子目標之間很難判斷哪組參數最優.本文提出一種平均值篩選法,用于Pareto解的進一步擇優.矩陣X每一行為一組解,共有m組非劣解.矩陣Y每一行為一組目標函數值,共有p組目標函數值.將p組目標函數值按列求平均值,得到一組含有q個值的向量.將矩陣A中的行向量按以下條件進行篩選.中的元素均小于或等于中對應的元素Y''''時,可認為滿足要求,取為一次擇優解.依此類推,得到一次最優解矩陣,Pareto解組成新的矩陣A''''.采用平均值篩選法進行2次擇優處理后,得到如表2所示的非劣解.考慮到在使用過程中懸掛系統的性能會逐漸衰退,嚴重時可降低30%左右.另外,在制造和安裝時也會帶來一定的誤差,因此需要對懸掛參數進行容差分析,以保證懸掛系統的魯棒性能.分別考慮當懸掛參數值為原參數的時的車輛動力學性能.經過仿真分析,可繪制出各參數對車輛系統動力學性能的敏感性,所示.對比各組非劣解的敏感性時,同一直線上各離散點越集中,各組參數的變化對動力學的影響越不敏感,系統魯棒性越好.而考慮動力學性能好壞時,則各組參數的值越小越好.綜合分析,選擇第2組參數作為最終的優化結果.

3優化結果驗證

采用橫向平穩性指標、非線性臨界速度、輪軸橫向力和輪軌垂向力等動力學指標對多目標優化結果進行驗證.橫向平穩性指標根據鐵道車輛以200km/h速度勻速行駛在德國高干擾譜軌道激勵下的車體橫向加速度值進行計算.非線性臨界速度采用速度分級法計算獲得.輪軸橫向力和輪軌垂向力指標根據鐵道車輛在曲線無激擾軌道上仿真計算獲得.懸掛優化后的模型非線性臨界速度顯著增加,同時曲線通過時的輪軸橫向力和輪軌垂向力指標也明顯降低.只有橫向平穩性指標稍稍增大,但仍能保持優良的乘坐舒適性能.由此可以驗證優化結果的有效性.

4結論

本文采用單向力元和3維力元的形式取代懸掛系統中的阻尼器和彈簧系統,然后利用ADAMS-Matlab聯合仿真的方法實現模型懸掛系統的參數化建模.在此基礎上,采用多目標優化技術對懸掛系統關鍵參數進行優化,以保證鐵道車輛的運動穩定性、運行平穩性和曲線通過性能.在對多目標優化結果進行選擇時,提出一種平均值篩選法,并考慮到車輛懸掛系統在使用過程中出現的性能衰退現象以及制造、安裝誤差等因素,引入了容差設計的理念,使最優參數的選擇更加客觀、合理.經過優化處理后,模型的運動穩定性和曲線通過性能得到顯著提高,而運行平穩性仍能保證在優良的工作狀態.

作者:廖英英劉永強楊紹普單位:石家莊鐵道大學土木工程學院

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