【摘 要】
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轨道几何与车辆响应之间存在复杂的非线性关系。为了有效表征二者的关联关系,实现基于轨道几何的车辆响应准确预测,选取我国某高速铁路的轨道检测数据作为数据源,以高低、轨
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所; 北京交通大学土木建筑工程学院;
【基金项目】
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中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2018YJ146);中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(J2019G010)
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轨道几何与车辆响应之间存在复杂的非线性关系。为了有效表征二者的关联关系,实现基于轨道几何的车辆响应准确预测,选取我国某高速铁路的轨道检测数据作为数据源,以高低、轨向、水平为输入,车体垂向、横向加速度为输出,提出基于轨道几何和长短时记忆网络(LSTM)的车辆响应预测模型,并与传统的BP神经网络模型作对比。该模型能够有效拟合输入输出之间的对应关系,对任意长度数据进行动态逐点预测;不需要人工提取数据特征,实现了"端对端"的快速预测。分析结果显示:对于车体垂向加速度,LSTM模型预测值与实测值的平均绝对误差、均方根误差和相关系数分别为0.007、0.009、0.859,各项指标均明显优于BP神经网络;预测的功率谱密度与实测值吻合度较高,能够有效预测10Hz以下的车体垂向振动,而且对于由简支梁跨度和轨道板长度引起的周期性振动也具有较好的预测能力。对于车体横向加速度,LSTM模型的预测效果一般,仅能够预测1Hz以下的低频振动。
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