CAJ | 학술논문

在列车运行过程中测量轮轨力可以实时揭示轮轨间的动态相互作用状态。利用测力轮对直接测量轮轨作用力虽检测精度高，但制造和维修成本也高。本文提出了一种基于极端学习机的轮轨力预测技术，该技术与基于传统神经网络学习算法的预测方法相比，具有快速、稳定、准确的特点。分析结果表明，使用该方法以车辆加速度和轨道不平顺作为输入，预测的轮轨作用力与仿真结果的相关系数达到0.8以上，能满足工程应用要求。
재열차운행과정중측량륜궤력가이실시게시륜궤간적동태상호작용상태。이용측력륜대직접측량륜궤작용력수검측정도고，단제조화유수성본야고。본문제출료일충기우겁단학습궤적륜궤력예측기술，해기술여기우전통신경망락학습산법적예측방법상비，구유쾌속、은정、준학적특점。분석결과표명，사용해방법이차량가속도화궤도불평순작위수입，예측적륜궤작용력여방진결과적상관계수체도0.8이상，능만족공정응용요구。