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

摘要：

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≯ 月: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.

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

所属期刊栏目：43

分类号：U29(铁路运输管理工程)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）;国家科技支撑计划;国家重点实验室自主课题

在线出版日期：2013-03-15（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：4533-4541