[学位论文].铁道车辆系统随机稳定性及随机分叉研究_[西南交通大学]

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1、[优质毕业论文社区]优质论文硕博学位论文[优质毕业论文社区]万方数据国内图书分类号:国际图书分类号:U270.1,U271.91629西南交通大学博士研究生学位论文正姓申请学位级别:博士专指导老师:曾塞塾攮二零一六年三月[优质毕业论文社区]万方数据ClassifiedIndex:U270.1,U271.91U.D.C:629SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationSTUDYONSTOCHASTICSTABILITYANDSTOCHASTICBIFURCATIONFORRAILWAYVEHICLEGrade:2010Cand

2、idate:ZhangBoAcademicDegreeAppliedfor:Ph.DoctorSpeciality:VehicleOperationEngineeringSupervisor:Prof.ZengJingMarch,2016[优质毕业论文社区]万方数据西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保

3、密口,在——年解密后适用本授权书;2.不保密回,适用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:枷;方-日期:加【‘年ci月f1:1指导教师签名:日期:≯名年7月J日[优质毕业论文社区]万方数据西南交通大学博士学位论文创新性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均己在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下:(1)研究了轮对系统随机稳定性和随机分叉,定义了随机极限环和随

4、机分叉图,对比了随机分叉和Hopf分叉的差异,分析了随机D.分叉和P.分叉的联系,提出了全局随机临界速度的概念。(3.4—3.6)(2)设计了高维FPK方程的数值求解方法,采用交替隐式差分格式解决了高维差分方程构造的难点,同时采用多重网格法提高计算效率,有效解决了高维FPK方程求解的难题,实现了高维系统随机分叉的数值求解。(4.1—4.3)(3)提出了基于时间序列的最大Lyapunov指数数值计算方法,在小数据量法的基础上结合c—c法进行改进,有效解决了高维系统最大Lyapunov指数的计算难题。(5.3,5.4)(4)基于最大Lyapunov指数数值计算方法,结合二分法设计了全局随

5、机临界速度的数值方法,利用Simpack仿真进行了整车仿真验证。提出了新的失稳判定方法,并结合线路试验数据进行了试验验证。(5.4.15.5)学位论文作者签名:弘;彦日期:z口f‘.',I[优质毕业论文社区]万方数据西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要铁道车辆系统的蛇行运动稳定性是轮轨系统本身的固有属性,随着运行速度的提高其研究变得尤为重要。到目前为止,人们对车辆稳定性研究比较多的仍然是确定性非线性系统,但实际车辆运行时受到随机噪声的扰动是不可避免的,确定性系统模型只是实际系统的理想化。因此,随机系统对自然规律的描述更为本质和真实,随着车辆速度的提高,要求对车辆模型的描述越来越精

6、确,随机因素的影响就更加1i能轻易被忽视。深入地认识车辆非线性随机振动的运动机理,掌握其内在规律,对车辆安全运行具有重要的科学意义和实际指导价值。基于上述背景,本文尝试研究铁道车辆随机稳定性和随机分又问题,采用理论推导结合数值分析的手段,从简单轮对系统入手,逐步深入到更复杂的转向架甚至整车系统,具体的研究内容主要包括以下几个方面:f1)考虑随机参激,分别建立了Hamilton体系卜^悬挂轮对和转向架系统的n6随机微分方程组。同时,运用随机平均法把轮对系统It6随机微分方程组降维为支配一维能量扩散过程的平均lt6随机微分方程,实现了多维空间域向一维能量域的转化,为轮对随机系统的随机稳定

7、性研究提供了基础。(2)基于一维扩散过程奇异边界理论,研究了轮对系统随机稳定性,得到了轮对随机系统的全局稳定性条件,研究结果表明奇点和奇异边界对随机微分方程的扩散过程解的样本稳定性以及不变测度的形式和存在性均有着决定性的影响。(3)根据轮对系统随机平均n6随机微分方程,推导了最大Lyaptmov指数解析式,研究了轮对系统随机D一分叉,并得到了D一分叉临界条件;同时导出平均It6随机微分方程支配的FPK方程,求解得到系统响应的平稳概率密度,根据概率密度的形状

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