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  • 简介:为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络(BP)和粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。

  • 标签: 城轨列车 轮对轴箱 故障率预测 BP神经网络 PSO
  • 简介:针对具有大范围运动慢变量和小幅度振荡快变量的强非线性刚-柔耦合多体系统,建立一种刚性杆-弹簧摆模型。给出了该双时间尺度变量系统的无量纲动力学方程,以频率比、摆长比作为控制参数,对系统在不同初始条件下的非线性动力学行为进行了数值模拟和分析。由于快、慢变量之间的相互耦合,动力学方程表现出强非线性的特点,对数值方法提出了更高要求。采用一种高精度的三次Lagrange插值精细积分法进行数值求解,并给出了系统不同的运动状态对应的参数范围。数值分析结果表明,系统变量在不同的控制参数和初始条件下,呈现出了复杂的混沌动力学行为,快变量显示了经由准周期环面破裂分岔通往混沌的途径。

  • 标签: 刚-柔耦合系统 双时间尺度 弹簧摆 插值精细积分法 混沌