基于车辆轨道动力特性的轨道基础沉降智能识别方法
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-25页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-15页 |
| ·土质路基上无砟轨道的基础沉降变形问题 | 第10-12页 |
| ·现有检测方法的应用 | 第12-14页 |
| ·智能识别的目的及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-22页 |
| ·路基不均匀沉降对无砟轨道影响的研究现状 | 第15-17页 |
| ·轨道基础沉降监测与识别的研究现状 | 第17-21页 |
| ·神经网络智能识别的应用现状 | 第21-22页 |
| ·主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·创新点 | 第23-25页 |
| 2 路基-轨道-车辆有限元模型的建立 | 第25-33页 |
| ·高速车辆力学模型 | 第25-28页 |
| ·板式无砟轨道力学模型 | 第28-29页 |
| ·轮轨接触模型 | 第29-30页 |
| ·轮轨法向接触力的计算 | 第29-30页 |
| ·轮轨切向接触力的计算 | 第30页 |
| ·路基有限元模型 | 第30页 |
| ·轨下基础不平顺模型 | 第30-31页 |
| ·轨道不平顺模型 | 第31-32页 |
| ·车辆-轨道-路基完整模型 | 第32-33页 |
| 3 模型计算结果 | 第33-46页 |
| ·未沉降时车辆-轨道动力特性 | 第33-36页 |
| ·未沉降时车辆动力特性 | 第33-34页 |
| ·未沉降时轨道动力特性 | 第34-36页 |
| ·路基沉降时车辆-轨道动力特性 | 第36-44页 |
| ·沉降弦长及幅值的影响 | 第36-44页 |
| ·列车车速的影响 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 4 智能识别系统建立的理论基础 | 第46-56页 |
| ·智能识别系统的建立依据及意义 | 第46-47页 |
| ·神经网络概述 | 第47-49页 |
| ·原理 | 第47-48页 |
| ·特点 | 第48-49页 |
| ·GRNN神经网络 | 第49-50页 |
| ·GRNN网络结构 | 第49-50页 |
| ·GRNN网络特点分析 | 第50页 |
| ·BP神经网络 | 第50-54页 |
| ·BP网络结构 | 第50-52页 |
| ·BP网络原理 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络的性能 | 第53-54页 |
| ·RBF神经网络 | 第54-55页 |
| ·RBF神经网络的结构 | 第54页 |
| ·RBF神经网络的性能 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 5 路基沉降智能识别系统的设计 | 第56-78页 |
| ·基于GRNN神经网络的识别系统 | 第56-66页 |
| ·基于GRNN的识别系统一 | 第57-60页 |
| ·基于GRNN的识别系统二 | 第60-63页 |
| ·基于GRNN的识别系统三 | 第63-66页 |
| ·基于BP神经网络的识别系统 | 第66-70页 |
| ·基于RBF神经网络的识别系统 | 第70-74页 |
| ·小结 | 第74-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 附录A | 第82-86页 |
| 附录B | 第86-88页 |
| 附录C | 第88-90页 |
| 作者简历 | 第90-94页 |
| 学位论文数据集 | 第94页 |
