重载铁路曲线钢轨非对称廓形优化
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容及思路 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第14-16页 |
| 第二章 钢轨磨耗计算模型 | 第16-29页 |
| 2.1 轮轨耦合动力学模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 车辆模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 轨道模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 轮轨接触点探测 | 第18页 |
| 2.2 轮轨接触力学理论 | 第18-23页 |
| 2.2.1 接触参数设置 | 第19页 |
| 2.2.2 法向力和切向力的对比分析 | 第19-23页 |
| 2.3 列车模型 | 第23-28页 |
| 2.3.1 列车动力学模型验证 | 第24-25页 |
| 2.3.2 钢轨磨耗的影响分析 | 第25-26页 |
| 2.3.3 接触点分布密度 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 钢轨廓形优化的要素分析 | 第29-46页 |
| 3.1 曲线钢轨廓形优化判据 | 第29-33页 |
| 3.1.1 优化曲线线形条件 | 第29页 |
| 3.1.2 设计磨耗周期 | 第29-30页 |
| 3.1.3 磨耗量的计算 | 第30-32页 |
| 3.1.4 廓形优化评价方法 | 第32-33页 |
| 3.2 影响磨耗量计算的因素分析 | 第33-45页 |
| 3.2.1 车轮廓形对钢轨磨耗的影响 | 第34-41页 |
| 3.2.2 速度对钢轨磨耗的影响 | 第41-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于BP神经网络的钢轨廓形优化模型的建立 | 第46-67页 |
| 4.1 基于LM算法改进的BP神经网络 | 第46-50页 |
| 4.1.1 BP神经网络学习规则 | 第46-48页 |
| 4.1.2 LM算法优化的BP神经网络 | 第48-50页 |
| 4.2 实现优化模型的条件 | 第50-61页 |
| 4.2.1 基于圆弧参数的自变量选取 | 第51-58页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第58页 |
| 4.2.3 基于金属损失速率的因变量计算 | 第58-61页 |
| 4.3 优化模型的实现 | 第61-65页 |
| 4.3.1 输入输出数据的归一化处理 | 第61-62页 |
| 4.3.2 BP神经网络模型参数的确定 | 第62-63页 |
| 4.3.3 优化模型误差分析 | 第63-65页 |
| 4.4 模型评价 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 曲线钢轨廓形优化模型求解 | 第67-83页 |
| 5.1 基于遗传算法的钢轨廓形优化模型的求解 | 第67-74页 |
| 5.1.1 求解钢轨廓形优化模型的基本原理 | 第67-69页 |
| 5.1.2 钢轨廓形优化模型的求解 | 第69-74页 |
| 5.2 优化廓形的磨耗分析 | 第74-80页 |
| 5.3 动力学性能分析 | 第80-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 结论与展望 | 第83-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第90-91页 |
| 附录 钢轨廓形样本数据 | 第91-93页 |
