高速列车悬挂系统参数多目标优化

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1、万方数据北京交通大学硕士专业学位论文目录3．2CRH2拖车多体受力分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯363．2．1C附j2拖车物理结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．363．2．2CRH2拖车多刚体动力学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．383-3动力学建模参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯403．4建模与验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯423．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯474基于多目标优化理论的高速列车悬挂参数设计问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯484．1优化设计基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯484．2多目标问题优化设计传统方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯494．2．1多目标优化基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯504．2．2多目标优化的归一化求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯504．3多目标优化的非归一化求解方法一areto遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯554．3．1Pareto最优⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．554．3．2NSGA．II遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．564．4高速列车悬挂参数设计问题描述为多目标优化问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯594．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯615基于ISight的车辆悬挂参数一动力学性能代理模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯625．1代理模型技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．一625．1．1代理模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯：=625．1．2试验设计理论与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯625．1．3近似建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯665．2高速列车悬挂参数与各动力学指标问关系的代理模型建立⋯⋯⋯⋯705．2．1试验设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯705．2．2近似拟合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72

4、5+2．3误差分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯735．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．776轨道车辆动力学多目标优化设计的Pareto方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯786．1基于ISight软件的Pareto多目标优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯786．2基于NSGA．II遗传算法的动力学性能多目标折衷优化⋯⋯⋯⋯⋯．．806．2．1非线性临界速度．Elkins磨耗数折衷优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯826．2．2非线性临界速度．脱轨系数折衷优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯906．2．3非线性临界速度．Elkins磨耗数一脱轨系数综合折衷

5、优化⋯⋯⋯⋯98万方数据北京交通大学硕士专业学位论文目录6．3基于优化结论的高速列车悬挂系统优化建议方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1086．4优化计算效率的提升⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．116．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1127结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯113参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．115附录A⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．119附录B⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．128作者简历及攻读硕士学

6、位期间取得的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯130独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯131学位论文数据集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132万方数据北京交通大学硕士专业学位论文绪论1．1研究背景及意义1绪论1．1．1高速铁路和高速列车发展高速铁路克服了普通铁路速度较低的不足，是解决大量旅客快速输送问题的最有效途径，已经成为世界各国铁路普遍发展的趋势。高速铁路在各项技术经济指标中具有明显的优势，主要体现在以下方面：输送能力大，能满足最小行车间隔时间4min及以下，按扣除维修时间4h算，则每日可开行280对列车，如每列车平

7、均定员800人，则年均单向输送能力可达8．2x108人，相比于四车道高速公路客运专线8．76×107人、航空运输专用跑道1．8x107人具有明显优势；速度快，旅行时间短，以北京至上海为例，高速铁路直达列车全程旅行时间(包含住处至车站、候车检票等全部时间)约5～6小时，与民航客机相当；安全性好，铁路、公路、民航运输每百万人公里的伤亡人数之比大约为1：24：0．8；受气候变化影响小，正点率高，可全天候运行，在大风情况下仍可降级运行而无需彻底停运，而机场和高速公路在浓雾、暴雨和冰雪等恶劣天气下则必须关闭停运；舒适度高，旅行方便，运行平稳，振动摇摆幅度小，每