基于模糊聚类的高表征度地铁构架应力谱编制方法

摘要：

针对目前地铁构架应力谱编制中应力分级划分不合理导致评估结果与实际疲劳损伤存在较大差异的问题,研究基于模糊聚类的高表征度地铁构架应力谱编制方法.首先,采用模糊聚类分析方法,对不同应力循环造成的损伤进行聚类;然后,根据不同特征应力造成的损伤隶属度进行级数确定,对由于低中应力区的应力大小和次数变化较大,使得相邻应力级平顺性较差的问题,采用神经网络曲线拟合进行平滑处理,而对由于高应力区存在次数为零的应力级,且整体次数较少,使得数据本身的数理统计规律性较弱的问题,则采用二维核密度估计进行非参数统计;最后,基于损伤一致性原则,对分类结果中各级等效应力进行优化,完成高表征度应力谱的编制.以某地铁转向架构架制动吊座与横梁连接处测试数据为例,与传统雨流计数编谱方法对比,验证本文方法.结果表明:采用模糊聚类和应力分区统计的编谱方法,不仅可以准确反映应力的分布规律,真实表征应力作用所产生的疲劳特性,而且外推结果可有效克服有限数据样本采集不足引起的误差,有效模拟了结构实际受载状况,提高了所编制应力谱在构架疲劳分析方面的准确性,并可为其他应力谱编制提供参考.

关键词：应力谱、疲劳损伤、模糊聚类、神经网络、二维核密度估计、雨流计数

所属期刊栏目：43

分类号：U270.3(车辆工程)

资助基金：甘肃省科技计划项目;北京交通大学轨道车辆结构可靠性与运用检测技术教育部工程研究中心开放课题;兰州交通大学-天津大学联合创新基金资助项目;兰州交通大学天佑创新团队项目

在线出版日期：2022-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：102-110