【摘 要】
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我国高速列车运营过程中偶有发生的低频晃车与高频抖车等动力学问题,严重降低了乘坐舒适性和运行安全性,多数情况是由于轮轨匹配不良导致了蛇行运动稳定性不足。限于车辆系统的强非线性,高速列车固有的蛇行运动特征及其与轮轨匹配的关系均尚不明朗。为此,本文采用随机模拟法开展某高速列车拖车非线性动力学数值仿真,得到广域轮轨匹配关系下的蛇行运动特征分布规律;以轮轨接触参数为特征,采用机器学习对蛇行运动状态进行辨识,
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我国高速列车运营过程中偶有发生的低频晃车与高频抖车等动力学问题,严重降低了乘坐舒适性和运行安全性,多数情况是由于轮轨匹配不良导致了蛇行运动稳定性不足。限于车辆系统的强非线性,高速列车固有的蛇行运动特征及其与轮轨匹配的关系均尚不明朗。为此,本文采用随机模拟法开展某高速列车拖车非线性动力学数值仿真,得到广域轮轨匹配关系下的蛇行运动特征分布规律;以轮轨接触参数为特征,采用机器学习对蛇行运动状态进行辨识,寻找轮轨接触与蛇行运动之间的关系。具体研究内容如下:（1）采用小波分析结合短时能量异常检测方法,对存在畸变区域或异常点的实测轮轨廓形进行分析,可以准确定位和剔除轮轨廓形中的异常点。对比了等间距、等弧长两种廓形离散方法对车辆小半径曲线通过性能、蛇行运动稳定性的影响,为避免廓形二次采样对动力学仿真造成干扰,建议采用0.5 mm的等弧长离散方法。（2）研究了滑移小波降噪算法和样条拟合算法对实测轮轨廓形的平滑效果、轮轨接触几何参数及车辆蛇行运动的影响。小波降噪算法可自适应地去除廓形中的噪声,且处理后的廓形更加贴合原始廓形;样条拟合参数的选取较为困难,选取不当会对原始廓形欠拟合或过拟合。合理的廓形平滑处理算法可修正轮轨接触点位置、平滑廓形曲率、减小等效锥度偏差,提高车辆动力学仿真精度和效率,蛇行运动的计算结果也更符合实际运行情况。（3）研究了高速列车蛇行分岔图和蛇行频率的一种快速近似算法,通过滑移窗口剔除异常值来获得包络线,从而近似计算蛇行运动分岔图和临界速度;通过零点法计算蛇行运动频率。算法对典型工况处理的鲁棒性较好,计算得到的蛇行运动分岔图和频率曲线较为光滑,符合工程应用的要求。（4）采用降速法计算某高速列车在广域随机轮轨匹配下的蛇行运动响应,大量动力学仿真结果表明该车固有的蛇行运动主要包括两类:一类是车辆在较低的速度下就开始发生蛇行运动,轮对横移幅值相对较大,蛇行频率较低;一类是车辆在较高的速度下才开始蛇行运动,轮对横移幅值较小,蛇行频率较高。前者主要是由于等效锥度小于正常运用范围导致,当等效锥度低于或接近0时,轮对平衡位置容易偏离轨道中心线;后者主要是由于车轮磨耗导致等效锥度过大引起的,轮对横移曲线容易出现毛刺、峰值点附近局部凹凸现象,以及在高速下发生拟周期和混沌等复杂蛇行运动。（5）根据临界速度将所分析车辆的蛇行运动划分为“未发生蛇行”、“低频蛇行”、“高频小幅蛇行”三类,以轮轨接触几何参数、车线运营参数为特征,基于机器学习对蛇行运动状态进行辨识,三种蛇行运动类别的F1值分别为0.96、0.78、0.91;通过分析集成学习算法的特征贡献度可知,轮对横移量1 mm处的等效锥度对所分析车辆的蛇行运动影响最大。
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