CN112836294B - 一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种车辆‑轨道耦合动力学模型修正方法。该方法包括：建立车辆‑轨道耦合空间动力学模型，并对模型施加不平顺激励；根据选取的优化目标和现场实测结果建立模型修正的多目标函数；进行灵敏度分析，选取模型的多个材料参数，将其输入到前述的动力学模型中，计算多目标函数，挑选出对多目标函数影响较大的材料参数；根据挑选出的材料参数对模型进行修正，利用修正后的模型对车辆‑轨道耦合系统进行动力仿真研究。本发明的方法能够基于现场测试结果，选取动态响应作为修正目标，采用灵敏度分析和模型修正技术对仿真模型进行修正，可明显提高仿真结果的准确度，实现车辆‑轨道耦合系统动态响应的精准化仿真。

Description

一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法

技术领域

本发明涉及轨道工程技术和模型修正领域，具体涉及一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法。

背景技术

轨道交通近几年来在我国得到迅速发展，高铁、地铁运营里程不断增加，重载铁路轴重不断增大，相应地，快速发展造成的轨道结构问题也越来越受到相关学者及运营部门的重视。

出于对轨道交通运营安全性考虑，目前进行轨道结构动态测试实施困难、测试方法繁琐且复杂，故多采用仿真模型对车辆-轨道耦合系统进行动态响应分析及振动机理等问题的研究工作，但是在建模过程中材料参数的取值存在一定缺陷，例如悬挂系统和扣件的刚度、阻尼多为实验室静态测试结果，与实际运营时动态刚度、阻尼相差较大；并且轨道板、底座板等均为钢筋混凝土材料，其材料密度、弹性模量等参数离散性大，而建模时选取的参数多为理论值或经验值，使得实际材料参数与模型中的取值偏差较大。最终将会直接导致仿真结果与现场实测结果存在偏差，造成仿真结果准确率低且根据其进行的相关研究成果的可信度存在一定问题。

综合来看，现有的车辆-轨道耦合动力学模型的材料参数确定存在一定的缺陷，尤其是一些关键参数多依赖经验、理论或实验室静态测试。因此，有必要采用模型修正方法对车辆-轨道耦合动力学模型进行模型修正，以实现仿真结果与实测结果的高度一致，为车辆-轨道耦合系统动力学特性及振动机理研究提供参考依据，进一步提高相关仿真研究成果的可信度，促进我国轨道交通的稳步发展。

发明内容

本发明的实施例提供了一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法，以实现车辆-轨道耦合系统动态响应的精准化仿真。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法，包括：

建立车辆-轨道耦合空间动力学模型；

对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励；

根据选取的优化目标和现场实测结果建立所述车辆-轨道耦合空间动力学模型的多目标函数；

选取所述车辆-轨道耦合空间动力学模型的多个材料参数，将选取的各个材料参数输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述多目标函数，得到各材料参数对多目标函数的影响程度，挑选出对多目标函数影响较大的材料参数；

根据挑选出的材料参数对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型进行修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究。

优选地，所述的建立车辆-轨道耦合空间动力学模型，包括：

根据车辆的实际尺寸和参数建立车辆模型，其中车体、转向架及轮对均视为刚体，考虑车辆的一、二系悬挂系统，抗侧滚扭杆以及抗蛇行减振器等部件的作用，悬挂系统通过弹簧-阻尼单元进行模拟。

根据轨道的实际尺寸建立轨道模型，钢轨、轨道板、填充层及底座板均采用实体单元进行模拟，扣件采用三向弹簧-阻尼单元进行模拟，轨道两端采用对称约束，底座板底面采用接地弹簧与大地相连；

根据所述车辆模型和所述轨道模型构建车辆-轨道耦合空间动力学模型，所述车辆模型和所述轨道模型通过轮轨相互作用，实现二者耦合。

优选地，所述车辆模型和所述轨道模型通过轮轨相互作用，包括：

所述车辆模型和所述轨道模型通过轮轨上的接触点接触，根据Hertz接触、Kalker蠕滑理论及非线性修正方法求解所述接触点上的接触力。

优选地，所述对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励，包括：

采用MATLAB程序将不平顺谱转换为按里程分布的不平顺数据，基于所述不平顺数据采用Python语言编写不平顺施加指令，将所述不平顺施加指令输入到ABAQUS指令行，完成对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励。

优选地，所述的根据选取的优化目标和现场实测结果建立多目标函数，包括：

根据选取的优化目标和现场实测结果建立如下多目标函数：

其中，i为修正的材料参数数目，k为采样时间点数，r_i(t_k)为现场实测结果，R_i(t_k)为仿真结果，||·||为欧式范数。r_i(t_k)和R_i(t_k)可用下式表示：

其中x(t_k)为输入向量，α＝{α₁,α₂,…,α_n}^T为现场实测参数向量，A＝{A₁,A₂,…,A_n}^T为仿真模型参数向量。

优选地，所述的选取所述车辆-轨道耦合空间动力学模型的多个材料参数，包括：

采用拉丁超立方采样方法对备选的材料参数在所给定的取值范围内进行采样。

优选地，所述的将选取的各个材料参数输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述多目标函数，得到各材料参数对多目标函数的影响程度，挑选出对多目标函数影响较大的材料参数，包括：

将选取的各个材料参数输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述多目标函数，进行灵敏度分析，将样本变化量对目标函数变化量进行求导，进行归一化处理后得到各参数对多目标函数的影响程度，挑选出对多目标函数影响较大的材料参数。

优选地，所述的根据挑选出的材料参数对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型进行修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究，包括：

采用多岛遗传算法对灵敏度分析中选取的材料参数进行全局寻优，使得所述多目标函数达到最小值，得到优化后的材料参数；

所述材料参数的全局寻优过程用下式表示：

Find A＝{A₁,A₂,...,A_n}^T∈Φ

MinimizeΨ₁(A)，Ψ₂(A)

其中Ф是n维可行解空间，用下式表示：

其中α_i ^min和α_i ^max指的是第i个材料参数的上下限；

根据优化后的材料参数对车辆-轨道耦合空间动力学模型进行修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例提供的车辆-轨道耦合动力学模型修正方法能够基于现场测试结果，选取动态响应作为修正目标，采用灵敏度分析和模型修正技术对仿真模型进行修正，可明显提高仿真结果的准确度，实现车辆-轨道耦合系统动态响应的精准化仿真。该方法为车辆-轨道耦合系统动力学特性及振动机理研究提供参考依据，在车辆-轨道耦合动力学仿真研究领域具有较高的应用价值。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所述的车辆-轨道耦合动力学模型修正方法的流程示意图。

图2为本发明实施例所述的车辆模型的拓扑图。

图3为本发明实施例所述的轨道模型示意图。

图4为本发明实施例所述的轨道不平顺谱示意图。

图5为本发明实施例所述的灵敏度分析的流程示意图。

图6为本发明实施例所述的灵敏度分析Pareto图。

图7为本发明实施例所述的多岛遗传算法迁移操作示意图。

图8为本发明实施例所述的模型修正前后仿真结果与现场实测结果对比图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

本发明实施例提供的一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法的处理流程如图1所示，该方法应用ABAQUS软件建立车辆-轨道耦合空间动力学模型，并对模型施加轨道不平顺激励，车辆采用地铁B型列车，轨道采用无砟轨道，其轨道型式与开展现场测试的地铁线路的轨道型式相同。车辆模型主要包括车体、转向架和轮对，并充分考虑车辆的一、二系悬挂系统，抗侧滚扭杆以及抗蛇行减振器等部件的作用；轨道模型包括钢轨、扣件、轨枕、轨道板、底座板等主体及细部结构建模。采用MATLAB编写多目标函数计算程序，并自编接口程序调用ABAQUS和MATLAB共同完成灵敏度分析及模型修正过程。

该方法的实施过程包括：

步骤S10、根据车辆的实际尺寸和参数建立如图2所示的车辆模型，其中车体、转向架及轮对均视为刚体，充分考虑车辆的一、二系悬挂系统，抗侧滚扭杆以及抗蛇行减振器等部件的作用，悬挂系统通过弹簧-阻尼单元进行模拟。车辆、转向架及轮对考虑纵、横、垂、点头、摇头、侧滚六个自由度。

根据实际尺寸建立如图3所示的轨道模型，其中钢轨、轨枕、轨道板及底座板均采用实体单元进行模拟，网格划分尺寸根据扣件间距、计算精度等要求确定。其中扣件采用三向弹簧-阻尼单元进行模拟，纵、横、垂三向阻尼及刚度；轨道两端采用对称约束，底座板底面采用接地弹簧与大地相连。

根据车辆模型和轨道模型构建车辆-轨道耦合空间动力学模型，车辆模型和轨道模型通过轮轨相互作用，实现二者耦合。车辆模型和轨道模型通过轮轨上的接触点接触，根据Hertz接触、Kalker蠕滑理论及非线性修正方法求解所述接触点上的接触力。

步骤S20、施加的轨道不平顺为现场测试线路实测轨道不平顺谱如图4所示，采用MATLAB程序将不平顺谱转换为按里程分布的不平顺数据，基于所述不平顺数据采用Python语言编写不平顺施加指令，将所述不平顺施加指令输入到ABAQUS指令行，完成对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励。

步骤S30、为了真实反映运营线路的钢轨加速度情况，对所述车辆-轨道耦合空间模型施加实测不平顺激励，并考虑到钢轨加速度是轮轨振动、噪声的主要反映，故本发明实施例以钢轨加速度为优化目标，根据选取的优化目标和现场实测结果建立如下多目标函数：

其中，i为修正的材料参数数目，k为采样时间点数，r_i(t_k)为现场实测的钢轨加速度，R_i(t_k)为仿真得到的钢轨加速度，||·||为欧式范数。r_i(t_k)和R_i(t_k)可用下式表示：

其中x(t_k)为输入向量，α＝{α₁,α₂,…,α_n}^T为现场实测参数向量，A＝{A₁,A₂,…,A_n}^T为仿真模型参数向量。

上述多目标函数采用MATLAB软件编写计算程序，可以提取ABAQUS计算结果后自动计算多目标函数并输出。

步骤S40、采用拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling，LHS)技术对备选材料参数在所给定的取值范围内进行采样，备选材料参数及其符号表示如表1所示，该方法能以较少的样本便可均匀铺满整个空间，并且能更好地拟合非线性响应。

表1：备选材料参数符号表示

步骤S50、将选取的材料样本输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述的多目标函数，进行灵敏度分析，将样本变化量对目标函数变化量进行求导，进行归一化处理后即可得到各参数对多目标函数的影响程度。

绘制出Pareto图，根据Pareto图选取出影响较大的材料参数。具体的材料参数的灵敏度分析的流程示意图如图5所示。实施例进行灵敏度分析之后绘制的Pareto图如图6所示，从图6中可以看出，扣件刚度k_f对两多目标函数影响都是最大，并且影响程度有正有负，若影响程度为正则表明随该参数增大多目标函数也随之增大，影响程度为负则表明随该参数增大多目标函数随之减小。经过系统分析最终选定k_f、E_rail、E_slab和ρ_base四个参数作为模型修正过程的待修正变量。

然后，采用多岛遗传算法(multi-islands genetic algorithms，MIGA)对灵敏度分析中选取的材料参数进行全局寻优，使得所述多目标函数达到最小值，得到优化后的材料参数。多岛遗传算法能够有效避免早熟和局部极小值情况以得到全局最优解。多岛遗传算法特点在于把求解空间分成多个“岛”，“岛”内独立进行遗传操作，当达到迁移间隔时便进行终止条件检查，若不满足终止条件则进行迁移操作如图7所示，然后再进行选择、交叉、变异等遗传操作直至达到终止条件。

本发明的模型修正过程本质上是一个非线性优化问题，寻优过程可用下式表示：

Find A＝{A₁,A₂,...,A_n}^T∈Φ

MinimizeΨ₁(A)，Ψ₂(A)

其中Ф是n维可行解空间，可用下式表示：

其中α_i ^min和α_i ^max指的是第i个材料参数的上下限。

最后，根据优化后的材料参数对车辆-轨道耦合空间动力学模型进行模型修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究。

本实施例经过模型修正后，绘制了修正前后车辆-轨道耦合动力学模型计算的钢轨加速度与现场实测结果对比图如图8所示，从图8中可以看出经过模型修正之后，修正后的钢轨加速度的时间分布及峰值大小与实测结果高度一致，吻合度较修正前的仿真结果大幅度提升。模型修正前后的多目标函数对比如表2所示，从表中可以看出修正后模型的多目标函数计算值较修正前均有所降低，说明修正后的车辆-轨道耦合动力学模型仿真结果更加吻合现场实测结果。

表2：修正前后多目标函数对比

从上述计算结果可知，本发明的车辆-轨道耦合动力学模型修正方法，对地铁车辆-轨道耦合动力学模型修正具有良好的适用性。

综上所述，本发明实施例提供的车辆-轨道耦合动力学模型修正方法能够基于现场测试结果，选取动态响应作为修正目标，采用灵敏度分析和模型修正技术对仿真模型进行修正，该方法能够明显提高模型仿真结果的精确度，与实测结果具有极高的吻合度，实现车辆-轨道耦合系统动态响应的精准化仿真。该方法操作简单，可视化效果好，普适性高，可适用于高速铁路、城市轨道交通及重载铁路，为车辆-轨道耦合系统动力学特性及振动机理研究提供参考依据，进一步提高相关仿真研究成果的可信度，在车辆-轨道耦合动力学仿真研究领域具有较高的应用价值。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种车辆-轨道耦合动力学模型修正方法，其特征在于，包括：

建立车辆-轨道耦合空间动力学模型；

对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励；

根据选取的优化目标和现场实测结果建立所述车辆-轨道耦合空间动力学模型的多目标函数；

选取所述车辆-轨道耦合空间动力学模型的多个材料参数，将选取的各个材料参数输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述多目标函数，得到各材料参数对多目标函数的影响程度，挑选出对多目标函数有影响的材料参数；

根据挑选出的材料参数对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型进行修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究；

所述的建立车辆-轨道耦合空间动力学模型，包括：

根据车辆的实际尺寸和参数建立车辆模型，其中车体、转向架及轮对均视为刚体，考虑车辆的一、二系悬挂系统，抗侧滚扭杆以及抗蛇行减振器部件的作用，悬挂系统通过弹簧-阻尼单元进行模拟；

根据轨道的实际尺寸建立轨道模型，钢轨、轨道板、填充层及底座板均采用实体单元进行模拟，扣件采用三向弹簧-阻尼单元进行模拟，轨道两端采用对称约束，底座板底面采用接地弹簧与大地相连；

根据所述车辆模型和所述轨道模型构建车辆-轨道耦合空间动力学模型，所述车辆模型和所述轨道模型通过轮轨相互作用，实现二者耦合；

所述对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励，包括：

采用MATLAB程序将不平顺谱转换为按里程分布的不平顺数据，基于所述不平顺数据采用Python语言编写不平顺施加指令，将所述不平顺施加指令输入到ABAQUS指令行，完成对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型施加不平顺激励；

所述的根据选取的优化目标和现场实测结果建立多目标函数，包括：

根据选取的优化目标和现场实测结果建立如下多目标函数：

其中，i为修正的材料参数数目，k为采样时间点数，r_i(t_k)为现场实测结果，R_i(t_k)为仿真结果，||·||为欧式范数，

r_i(t_k)和R_i(t_k)可用下式表示：

其中x(t_k)为输入向量，α＝{α₁,α₂,…,α_n}^T为现场实测参数向量，A＝{A₁,A₂,…,A_n}^T为仿真模型参数向量；

所述的将选取的各个材料参数输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述多目标函数，得到各材料参数对多目标函数的影响程度，挑选出对多目标函数影响较大的材料参数，包括：

将选取的各个材料参数输入到施加了不平顺激励的车辆-轨道耦合空间动力学模型中，计算所述多目标函数，进行灵敏度分析，将样本变化量对目标函数变化量进行求导，进行归一化处理后得到各参数对多目标函数的影响程度，挑选出对多目标函数影响较大的材料参数；

所述的根据挑选出的材料参数对所述车辆-轨道耦合空间动力学模型进行修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究，包括：

采用多岛遗传算法对灵敏度分析中选取的材料参数进行全局寻优，使得所述多目标函数达到最小值，得到优化后的材料参数；

所述材料参数的全局寻优过程用下式表示：

Find A＝{A₁,A₂,...,A_n}^T∈Φ

Minimize Ψ₁(A)，Ψ₂(A)

其中Ф是n维可行解空间，用下式表示：

其中α_i ^min和α_i ^max指的是第i个材料参数的上下限；

根据优化后的材料参数对车辆-轨道耦合空间动力学模型进行修正，利用修正后的车辆-轨道耦合空间动力学模型对车辆-轨道耦合系统进行动力仿真研究。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆模型和所述轨道模型通过轮轨相互作用，包括：

所述车辆模型和所述轨道模型通过轮轨上的接触点接触，根据Hertz接触、Kalker蠕滑理论及非线性修正方法求解所述接触点上的接触力。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的选取所述车辆-轨道耦合空间动力学模型的多个材料参数，包括：

采用拉丁超立方采样方法对备选的材料参数在所给定的取值范围内进行采样。