中央高校基本科研业务费专项资金(2012YJS072)
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
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- 相关机构：北京交通大学中国铁道科学研究院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金博士研究生创新基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程理学一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 蚁群算法耦合LS-DYNA梯式轨枕轨道动力特性优化被引量：12
- 2013年
- 为研究枕下减振垫材料密度和弹性模量对梯式轨枕轨道动力特性的影响,提出连续函数蚁群算法耦合LS-DYNA动力有限元程序的方法。首先利用连续函数蚁群算法程序,优化设计变量;其次,调用LS-DYNA动力有限元程序,对优化参数后的有限元模型进行计算;最后,将LS-DYNA动力有限元程序计算得到的结果反馈给连续函数蚁群算法程序。利用该方法,研究得出:在可取的材料参数范围之内,梯式轨枕轨道枕下减振垫最佳材料密度为620 kg/m3,最佳弹性模量为6.25×106N/m2。将优化后的枕下减振垫用于地铁运营线,基底台座1～80 Hz频段加权VLz减小6.5 dB。因此认为,连续函数蚁群算法耦合LS-DYNA方法优化梯式轨枕轨道动力特性有效。
- 金浩刘维宁
- 关键词：蚁群算法连续函数有限元分析
- 梯式轨枕轨道模态试验分析被引量：7
- 2013年
- 梯式轨枕轨道已成为控制地铁列车振动的有效措施之一,但枕下减振垫板的铺设形式如何影响梯式轨枕轨道的动力性能尚没有展开系统研究。该文通过多输入多输出模态测试方法,分析了枕下减振垫板的三种铺设方式对梯式轨枕轨道动力特性的影响。分析得出:现有的枕下减振垫板铺设方式,具有最小的一阶自振频率33Hz。单侧铺设10块枕下减振垫板的梯式轨枕轨道,具有最大的一阶阻尼比4.2%。三种枕下减振垫板铺设方式,梯式轨枕轨道前6阶阻尼比都具有先减小后增大的规律,一阶振型都沿轨道中心线对称。单侧铺设5块和7块枕下减振垫板的梯式轨枕轨道,二阶振型都沿轨道中心线反对称,和单侧铺设10块枕下减振垫板的梯式轨枕轨道正相反。分析结果为梯式轨枕轨道的工程应用提供了参考。
- 金浩刘维宁王文斌
- 关键词：模态试验自振频率阻尼比振型
- 基于蚁群算法梯式轨枕轨道减振优化研究被引量：1
- 2012年
- 为提高梯式轨枕轨道综合减振效果,分别将钢轨振动位移和传递到基础的总功率流作为目标函数,枕下弹性垫板动刚度、材料损耗因子、块数以及纵向轨枕横截面面积作为优化变量,使用多元连续函数蚁群算法进行优化研究。结果表明:要减少钢轨的振动位移,需要增大枕下弹性垫板动刚度、纵向轨枕的横截面面积以及枕下弹性垫板的块数,同时减小枕下弹性垫板的材料损耗因子;要减小传递到基础的总功率流,则需要减小枕下弹性垫板的动刚度和枕下弹性垫板的块数,同时增大枕下弹性垫板的材料损耗因子以及纵向轨枕的横截面面积。使用统一目标函数法将多目标函数简化为单目标函数,得到最优化结果,和目前梯式轨枕轨道使用的参数相比,钢轨振动位移优化率达50.9%,传递到基础的总功率流优化率达47.6%。
- 金浩刘维宁
- 关键词：蚁群算法减振功率流
- 多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法被引量：1
- 2012年
- 受自然界蚂蚁的觅食—返巢生物学特征启发,同时深入了解蚂蚁信息素成分,提出了一种能够解决函数多目标优化问题的改进蚁群算法——多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法(MO-FHACO)。该算法与传统蚁群算法相比,将信息素分为蚁巢信息素和食物信息素,并根据不同信息素设立了不同的释放和寻优机制。通过BNH和TNK问题验证,MO-FHACO算法在Pareto最优前端连续的情况下具有极佳的多目标优化能力;在Pa-reto最优前端不连续的情况下,也能得到较多且散布性较好的Pareto最优解。因此,MO-FHACO算法是一种有效的函数多目标优化算法。
- 金浩刘维宁
- 关键词：蚁群算法连续函数多目标优化
