基于径向基函数网络的高速列车参数设计与优化

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1、藏志ｔｓｆｅａ瓷＾議鋪－密级：公开国内图书分类号：ＴＨ引国际图书分类号：（＞１＼西南交通大学研究生学位论文慕于径向基函数网络的高逮列车参数设计与优化年级２００９姓名张慧云申请学化类型工程硕女工巧领域名称机械工程指导教师张剑割教授邹光勇高工２０巧年１１月１０日Ｃ－ｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＨ３｜Ｕ：．Ｄ．Ｃ６２１ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＴｈｅｓｉｓ－ＳＰＥＥ

2、ＤＡＲＡＭＥＴＥＲＴＨＥ描ＧＨＴＲＡＩＮＰＤＥＳＩＧＮＡＮＤＯＰＴＩＭＡＺＡＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＲＡＤＩＡＬＲＡＷＳＦＵＮＣＴＩＯＮＧｒａｄｅ：２００９Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＺｈａｎｇＨｕｉｙｘｍＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＭｅｃｈａｎｉｃａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＺｈａｎｇＪｉａｎＮｏｖ２０１５，西南交通大学学位论文版权使用授巧书、本学位

3、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。向国家有关部口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Ｗ将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．保密□，在年解密后适用本授权书；＂２．不保密ＳＫ使用本授权书。请在＂＂（Ｗ上方框内打Ｖ）学位论文作者签名：ｇ扶瓷＾指导老师签名；＾分Ｉ？Ｉ巧ｌｏＵ．曰期；曰期：西南交通大学硕±学位论文主要工作（贡献）声明

4、本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：（１）提出了采用拉Ｔ超立方试验方法作为取样策略，径向基函数神经网络作为高速列车代理模型函数，多目标智能优化算法对髙速列车代理模型进行优化求解的方法，使。得高速列车整机设计和优化的结合成为可能，提高了设计效率（２）提出了采用改进的正则化径向基函数神经网络构建高速列车代理模型，将基于灵敏度分析之后的１６个设计变量作为输入变量，比起ＢＰ神经网络构建的２９个整体设计变量的代理模型，更容易保证代理模型的泛化精度。（３）采用粒子群算法对高速列车关键参数进行多目标优化建

5、模和寻优，得到了最优解集，并和差分智能算法比较，经过分析得出，差分进化智能算法在此多目标求解中，速度快、得到的全优解集多，找到５组全优解，但是解的质量不如粒子群智能算法高。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，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：：日期Ｗｒ．＂．乂西南交通

6、大学硕±研究生学位论文第页摘要，高速列车在我国及世界各国蓬勃发展，近年来，由于它的安全性与舒适性已经一一成为人们出行优先选择的交通工具之，因此从定程度上说高速列车技术的发展与一个国家交通实力的象征，应用己经成为。高速列车属于复杂的机电产品设计的过程。非常复杂，代理模型技术在复杂机电的设计中使用越来越广泛本论文根据前期学者的研究成果，将ＣＲＨ某型车的１６个关键参数作为设计变量，高速列车的横向平稳性、垂向平稳性、脱轨系数、轮重减载率、轮轴横向力、倾覆系数和临界速度７个主要性能指标为输出变量１６。

7、采用拉Ｔ超立方试验设计方法对个１设计变量进行取样，得到００个水平的试验样本点，采用ＳＩＭＰＡＣＫ仿真软件建模，并一进行仿真分析，得到７个性能指掠的输出响应值。将输入和输出值进行归化处理，基于径向基函数，用其中的９５个样本点建立代理模型，其余的５个样本点作为验证预测样本，反复训练，对测试样本进行验证，构建出精度符合要求的基于径向基函数的代理模型。高速列车的设计优化包含７个子目标，属于多目标设计优化。首先采用多目标粒一子群优化算法对高速列车代理模型进行优化，最终得到系列较好的解，选出２６组在ＳＩＭ

8、ＰＡＣＫ软件中进行仿真验证，得到２组７个性能指标都优于ＣＲＨ某型车原始设计的全优解，根据差分进化的机理在。然后采用差分进化算法对代理模型进行优化ＭＡ化ＡＢ中编制了程序，通过随机产化初始种群、初始非支配解，然后通过交叉、变异和选择竞争等操作，化成２００组ｐａｒｅｔｏ解，选出６０组