| 基于神经网络的轨道车辆振动预测 |
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| 引用本文： | 耿松,柴晓冬,郑树彬.基于神经网络的轨道车辆振动预测[J].应用声学,2014,22(11):3525-35273535. |
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| 作者姓名： | 耿松 柴晓冬 郑树彬 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海 201620,上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海 201620,上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海 201620 |
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| 基金项目： | 上海市自然科学基金(12ZR1412300)；上海工程科技大学2012年度研究生科研创新专项项目(A-0903-13-01124)。 |
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| 摘 要： | 车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触品质的重要参数；基于NARX神经网络,结合车辆动力学模型,构建了轨道不平顺激励下的车辆振动加速度神经网络预测模型；为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数；基于车辆系统SIMPACK模型仿真数据的验证结果表明,模型输出与目标输出具有较高的相关性以及较小的均方根误差值,模型能够较好的预测出车体振动加速度的变化趋势；最后采用实测数据进一步验证了模型的预测性能,证明了构建的神经网络模型可以准确预测车体振动加速度输出,并有良好的泛化效果。
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| 关 键 词： | 神经网络 动力学模型 轨道不平顺 车体振动加速度 |
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