| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究发展现状 | 第12-16页 |
| 1.3 研究的主要内容及方法 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 2 动车组地板减振系统减振阻尼机理的研究 | 第19-31页 |
| 2.1 橡胶减振器减振阻尼机理 | 第19-23页 |
| 2.1.1 隔振减振机理 | 第19-22页 |
| 2.1.2 阻尼减振机理 | 第22-23页 |
| 2.2 动车组橡胶地板减振系统减振阻尼机理 | 第23-29页 |
| 2.2.1 地板减振系统简介 | 第23-25页 |
| 2.2.2 地板减振系统力学模型 | 第25-27页 |
| 2.2.3 地板减振系统减振阻尼性能影响因素 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 地板减振系统减振阻尼性能有限元分析 | 第31-49页 |
| 3.1 ABAQUS有限元软件 | 第31页 |
| 3.2 基于ABAQUS的橡胶地板减振器模态分析 | 第31-39页 |
| 3.2.1 模态分析基本理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于ABAQUS的地板减振器的自由模态分析 | 第32-36页 |
| 3.2.3 基于ABAQUS的地板减振器的约束模态分析 | 第36-39页 |
| 3.3 基于ABAQUS的地板减振系统约束模态分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 模型处理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 定义材料性质以及边界条件 | 第40-41页 |
| 3.3.3 模态分析结果 | 第41-44页 |
| 3.4 基于ABAQUS的地板减振系统谐响应分析 | 第44-46页 |
| 3.4.1 模型处理 | 第44页 |
| 3.4.2 定义分析步 | 第44-45页 |
| 3.4.3 定义载荷、边界条件 | 第45页 |
| 3.4.4 结果分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-49页 |
| 4 地板减振系统减振阻尼性能实验 | 第49-61页 |
| 4.1 地板减振系统物模实验台的设计 | 第49-53页 |
| 4.1.1 实验台的组成 | 第49页 |
| 4.1.2 三轴振动台 | 第49-50页 |
| 4.1.3 数据采集系统 | 第50-52页 |
| 4.1.4 地板减振系统 | 第52页 |
| 4.1.5 减振器安装位置和测点布置 | 第52-53页 |
| 4.1.6 实验原理 | 第53页 |
| 4.2 橡胶地板减振器热空气加速老化实验 | 第53-56页 |
| 4.2.1 实验设备 | 第53-55页 |
| 4.2.2 实验对象 | 第55页 |
| 4.2.3 实验指标 | 第55-56页 |
| 4.2.4 实验方案 | 第56页 |
| 4.3 地板减振系统减振阻尼性能实验 | 第56-59页 |
| 4.3.1 实验设备 | 第56页 |
| 4.3.2 实验对象 | 第56-57页 |
| 4.3.3 实验指标 | 第57页 |
| 4.3.4 实验操作步骤 | 第57页 |
| 4.3.5 实验数据处理 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 地板减振系统减振阻尼性能实验结果分析 | 第61-75页 |
| 5.1 单个橡胶地板减振器老化实验结果分析 | 第61-63页 |
| 5.2 地板减振系统减振性能影响因素单因素分析 | 第63-69页 |
| 5.2.1 载荷对地板减振系统减振性能的影响 | 第63-65页 |
| 5.2.2 老化时间对地板减振系统减振性能的影响 | 第65-67页 |
| 5.2.3 老化温度对地板减振系统减振性能的影响 | 第67-69页 |
| 5.3 地板减振系统减振性能影响因素正交实验 | 第69-72页 |
| 5.3.1 线路测试数据分析 | 第69-70页 |
| 5.3.2 实验条件设置 | 第70页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-75页 |
| 6 基于BP神经网络的地板减振系统减振性能预测模型建立 | 第75-87页 |
| 6.1 BP神经网络 | 第75-79页 |
| 6.1.1 BP神经网络结构概述 | 第75-76页 |
| 6.1.2 BP神经网络计算步骤 | 第76-78页 |
| 6.1.3 改进BP算法 | 第78-79页 |
| 6.2 橡胶地板减振系统减振性能预测模型建立 | 第79-83页 |
| 6.2.1 输入输出参数及基本结构 | 第79-81页 |
| 6.2.2 神经网络函数的选择 | 第81-82页 |
| 6.2.3 其他参数设定 | 第82-83页 |
| 6.3 预测结果分析 | 第83-86页 |
| 6.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 结论与展望 | 第87-89页 |
| 结论 | 第87-88页 |
| 本文创新点 | 第88页 |
| 展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第95-97页 |
