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基于危险点分布比率-SVM分类的轨道不平顺峰值安全域估计 被引量:3
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作者 张媛 秦勇 贾利民 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期4533-4541,共9页
基于数据分类的思想,通过获取仿真数据进行高速铁路轨道不平顺峰值安全域估计,得到不同速度下的不平顺峰值安全域边界。首先,利用Simpack软件建立高速客车车辆动力学仿真模型,以2种不同水平轨道谱的不平顺作为激励,获取高低和轨向不平... 基于数据分类的思想,通过获取仿真数据进行高速铁路轨道不平顺峰值安全域估计,得到不同速度下的不平顺峰值安全域边界。首先,利用Simpack软件建立高速客车车辆动力学仿真模型,以2种不同水平轨道谱的不平顺作为激励,获取高低和轨向不平顺幅值数据以及脱轨系数、轮重减载率和轮轨横向力等安全性指标数据,并依据一定的安全性评判准则将幅值数据标记为"安全"或"危险"2类;其次,鉴于直接利用SVM进行不平顺幅值数据分类困难的情况,提出一种基于危险点分布比率和SVM相结合的分类方法,极大地降低了分类难度,提高了分类效率,获得了最佳分类面;最后,将试验结果与国内外轨道不平顺峰值管理标准进行比较。结果表明:本文提出方法有效,可为高速铁路轨道平顺状态的管理及标准制定提供参考。 展开更多
关键词 轨道不平顺 安全域估计 数据分类 危险点分布比率 SVM
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