本發(fā)明涉及軌道交通領(lǐng)域，具體來(lái)說(shuō)，尤其涉及一種數(shù)字軌道膠輪列車轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)尋優(yōu)設(shè)計(jì)方法。

背景技術(shù)：

1、膠輪列車區(qū)別于傳統(tǒng)軌道車輛鋼軌導(dǎo)向方式，采用橡膠輪胎與地面接觸，通過(guò)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)自導(dǎo)向功能，配合自動(dòng)駕駛技術(shù)可實(shí)現(xiàn)在虛擬軌道上運(yùn)行；數(shù)字軌道膠輪列車作為膠輪制式列車，具有自轉(zhuǎn)向特性；其轉(zhuǎn)向功能由底架的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)；數(shù)軌列車由2輛動(dòng)力車和1輛拖車組成，動(dòng)車設(shè)置3根車軸，拖車設(shè)置2根車軸，共計(jì)8根車軸需要轉(zhuǎn)向協(xié)調(diào)配合。

2、目前該類車輛轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)主要參考單節(jié)重載車輛設(shè)計(jì)方法，由于傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)未能充分考慮列車編組模式、轉(zhuǎn)向控制邏輯、車輪幾何定位尺寸、列車懸掛特性以及行駛線路條件等多個(gè)因素，導(dǎo)致傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念并不適合應(yīng)用于數(shù)字軌道膠輪列車的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)。

3、由于設(shè)計(jì)未考慮數(shù)軌列車的特殊性，所以設(shè)計(jì)得到的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)會(huì)引起列車輪胎的異常磨耗、司機(jī)轉(zhuǎn)向操縱不便、桿系受力不均衡，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)發(fā)生機(jī)構(gòu)干涉的現(xiàn)象。

4、針對(duì)相關(guān)技術(shù)中的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服以上問(wèn)題，本發(fā)明旨在提出一種數(shù)字軌道膠輪列車轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)尋優(yōu)設(shè)計(jì)方法，目的在于解決由于傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)未能充分考慮列車編組模式、轉(zhuǎn)向控制邏輯、車輪幾何定位尺寸、列車懸掛特性以及行駛線路條件等多個(gè)因素，導(dǎo)致傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念并不適合應(yīng)用于數(shù)字軌道膠輪列車的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的問(wèn)題。

2、為此，本發(fā)明采用的具體技術(shù)方案如下：

3、一種數(shù)字軌道膠輪列車轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)尋優(yōu)設(shè)計(jì)方法，該數(shù)字軌道膠輪列車轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)尋優(yōu)設(shè)計(jì)方法包括以下步驟：

4、s1、基于數(shù)軌車輛的結(jié)構(gòu)特征，設(shè)定實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀態(tài)下的數(shù)軌列車轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的邊界條件，并構(gòu)建包含動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)和受力均衡的數(shù)學(xué)模型；

5、s2、根據(jù)數(shù)字軌道膠輪列車各項(xiàng)約束條件，設(shè)立用于評(píng)估轉(zhuǎn)向性能的目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)應(yīng)用多目標(biāo)智能優(yōu)化算法，根據(jù)數(shù)學(xué)模型解析并求解得到轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案；

6、s3、利用優(yōu)化設(shè)計(jì)方案進(jìn)行轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的性能預(yù)測(cè)，并通過(guò)與初始設(shè)計(jì)方案進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，基于對(duì)比驗(yàn)證結(jié)果，得到適用于數(shù)字軌道膠輪列車中轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。

7、可選地，基于數(shù)軌車輛的結(jié)構(gòu)特征，設(shè)定實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀態(tài)下的數(shù)軌列車轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的邊界條件，并構(gòu)建包含動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)和受力均衡的數(shù)學(xué)模型包括以下步驟：

8、s11、收集并分析數(shù)軌車輛的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，基于分析結(jié)果獲取車輛在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中的各種狀態(tài)，并確定各種狀態(tài)中影響轉(zhuǎn)向性能的關(guān)鍵因素；

9、s12、基于影響轉(zhuǎn)向性能的關(guān)鍵因素，設(shè)定轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)在實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀態(tài)下需滿足的邊界條件；

10、s13、根據(jù)數(shù)字軌道膠輪列車的已知量與設(shè)計(jì)變量，建立包含轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)和受力均衡的數(shù)學(xué)模型。

11、可選地，數(shù)學(xué)模型的表達(dá)式為：

12、

13、式中，β1表示一軸內(nèi)輪轉(zhuǎn)角；f表示縱向布置的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)角關(guān)系方程；g1表示第一軸內(nèi)外轉(zhuǎn)角關(guān)系方程；g2表示第二軸內(nèi)外轉(zhuǎn)角關(guān)系方程；n1表示一軸內(nèi)側(cè)轉(zhuǎn)向節(jié)固連的等效擺桿臂；w01表示一軸搖桿初始角；n2表示二軸內(nèi)側(cè)轉(zhuǎn)向節(jié)固連的等效擺桿臂長(zhǎng)；w02表示二軸搖桿初始角；m1表示一軸臂長(zhǎng)；γ1表示一軸底角；m2表示二軸臂長(zhǎng)；γ2表示二軸底角；β2表示二軸內(nèi)輪轉(zhuǎn)角；x表示設(shè)計(jì)變量。

14、可選地，根據(jù)數(shù)字軌道膠輪列車各項(xiàng)約束條件，設(shè)立用于評(píng)估轉(zhuǎn)向性能的目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)應(yīng)用多目標(biāo)智能優(yōu)化算法，根據(jù)數(shù)學(xué)模型解析并求解得到轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案包括以下步驟：

15、s21、根據(jù)預(yù)先定義的約束條件，設(shè)立用于評(píng)估轉(zhuǎn)向性能的目標(biāo)函數(shù)；

16、s22、根據(jù)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程、優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)及轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)約束條件，利用遺傳算法對(duì)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中的轉(zhuǎn)角誤差加權(quán)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；

17、s23、采用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中各桿系尺寸參數(shù)，得到轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的最優(yōu)設(shè)計(jì)數(shù)值。

18、可選地，預(yù)先定義的約束條件包括臂長(zhǎng)約束、底角約束、機(jī)構(gòu)傳動(dòng)角約束及路面引起的干涉量約束。

19、可選地，目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式為：

20、

21、式中，edis表示目標(biāo)函數(shù)的離散化表達(dá)式；w表示加權(quán)函數(shù)；x表示設(shè)計(jì)變量；β2max表示待優(yōu)化轉(zhuǎn)角轉(zhuǎn)動(dòng)上限角度；β20表示待優(yōu)化轉(zhuǎn)角轉(zhuǎn)動(dòng)下限角度；n表示離散化計(jì)算方法的離散區(qū)間數(shù)目；f表示轉(zhuǎn)角誤差函數(shù)；β2表示二軸內(nèi)輪轉(zhuǎn)角；β2i表示第i個(gè)待優(yōu)化轉(zhuǎn)角轉(zhuǎn)動(dòng)下限角度；β2n表示第n個(gè)待優(yōu)化轉(zhuǎn)角轉(zhuǎn)動(dòng)下限角度。

22、可選地，根據(jù)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程、優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)及轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)約束條件，利用遺傳算法對(duì)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中的轉(zhuǎn)角誤差加權(quán)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化包括以下步驟：

23、s221、確定適應(yīng)度函數(shù)以評(píng)估轉(zhuǎn)角誤差，結(jié)合實(shí)際與理論轉(zhuǎn)角之間的差異，并引入加權(quán)因子以反映不同轉(zhuǎn)向條件的重要性；

24、s222、在轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)的目標(biāo)搜索空間中，隨機(jī)生成初始種群中每個(gè)個(gè)體的參數(shù)，每個(gè)個(gè)體代表一組轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)；

25、s223、在初始種群中，對(duì)每個(gè)個(gè)體執(zhí)行遺傳操作；

26、s224、基于遺傳操作的執(zhí)行結(jié)果，評(píng)估新一代個(gè)體的適應(yīng)度，并選擇適應(yīng)度最高的個(gè)體繼續(xù)優(yōu)化；

27、s225、重復(fù)執(zhí)行s223-s224的步驟，直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或適應(yīng)度閾值；

28、s226、提取具有適應(yīng)度最高的個(gè)體作為最終的優(yōu)化結(jié)果，得到最優(yōu)的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)。

29、可選地，采用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中各桿系尺寸參數(shù)，得到轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的最優(yōu)設(shè)計(jì)數(shù)值包括以下步驟：

30、s231、在定義的搜索空間中隨機(jī)初始化粒子的位置和速度，每個(gè)粒子代表一組桿系尺寸參數(shù)；

31、s232、設(shè)立適應(yīng)度函數(shù)以評(píng)估每個(gè)粒子代表的設(shè)計(jì)方案的性能；

32、s233、綜合個(gè)體歷史最優(yōu)位置和全局歷史最優(yōu)位置的信息，利用改進(jìn)的速度更新公式計(jì)算每個(gè)粒子的新速度；

33、s234、對(duì)每個(gè)粒子更新后的位置，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行適應(yīng)度值計(jì)算；

34、s235、對(duì)于每個(gè)粒子，若粒子的新位置的適應(yīng)度值優(yōu)于其歷史最優(yōu)適應(yīng)度值，則更新其歷史最優(yōu)位置，若任何粒子的新位置適應(yīng)度值超過(guò)當(dāng)前全局最優(yōu)適應(yīng)度值，則更新全局最優(yōu)位置；

35、s236、檢查是否達(dá)到最大迭代次數(shù)或其他預(yù)定義的停止條件；若達(dá)到最大迭代次數(shù)或其他預(yù)定義的停止條件，則執(zhí)行s237的步驟；若未達(dá)到最大迭代次數(shù)或其他預(yù)定義的停止條件，返回s233的步驟；

36、s237、輸出具有最高適應(yīng)度值的粒子位置，作為轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的最優(yōu)桿系尺寸設(shè)計(jì)數(shù)值。

37、可選地，利用改進(jìn)的速度更新公式計(jì)算每個(gè)粒子的新速度的表達(dá)式為：

38、

39、式中，vij(t+1)表示下次迭代計(jì)算時(shí)，粒子的移動(dòng)速度；vij(t)表示本次計(jì)算粒子的移動(dòng)速度；c1、c2及c3表示加速常量；r1、r2及r3表示兩個(gè)相互獨(dú)立的取值范圍在的隨機(jī)數(shù)；pbestij表示個(gè)體歷史最優(yōu)位置；xij(t)表示；gbestj表示全局歷史最優(yōu)位置。

40、可選地，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行適應(yīng)度值計(jì)算的表達(dá)式為：

41、

42、式中，e表示轉(zhuǎn)角誤差函數(shù)的積分表達(dá)式；表示在設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)角最小到最大范圍內(nèi)對(duì)誤差函數(shù)進(jìn)行積分；ft(β2)表示縱向轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)理論轉(zhuǎn)角；f(x,β2)表示基于優(yōu)化參數(shù)計(jì)算的縱向轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)角；g1t(β1)表示一軸轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)理論轉(zhuǎn)角；g1(x,β1)表示基于優(yōu)化參數(shù)計(jì)算的一軸轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)角；d表示積分符號(hào)；β2表示轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)角數(shù)值；g2t(β2)表示二軸轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)理論轉(zhuǎn)角；g2(x,β2)表示基于優(yōu)化參數(shù)計(jì)算的二軸轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)角；f(x,β2)表示總的轉(zhuǎn)角誤差函數(shù)。

43、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)具有以下有益效果：本發(fā)明結(jié)合了動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)和受力均衡的數(shù)學(xué)模型及多目標(biāo)智能優(yōu)化算法，優(yōu)化轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)，集成了遺傳算法和粒子群算法，以適應(yīng)不同設(shè)計(jì)需求，同時(shí)提高設(shè)計(jì)的精確度和效率，確保通過(guò)綜合評(píng)估和反復(fù)迭代，得到性能最優(yōu)且符合實(shí)際應(yīng)用需求的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)方案，有效處理復(fù)雜的設(shè)計(jì)變量和多樣的運(yùn)營(yíng)條件；不僅考慮了數(shù)軌車輛的結(jié)構(gòu)特征和實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀態(tài)下的邊界條件，還通過(guò)構(gòu)建包含動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)和受力均衡的數(shù)學(xué)模型，確保了設(shè)計(jì)方案的科學(xué)性和實(shí)用性，結(jié)合遺傳算法和改進(jìn)粒子群算法，能夠全面探索設(shè)計(jì)空間，精確地優(yōu)化轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中的各桿系尺寸參數(shù)，從而顯著提高轉(zhuǎn)向性能；此外，通過(guò)設(shè)立適應(yīng)度函數(shù)和加權(quán)因子，能夠靈活應(yīng)對(duì)不同轉(zhuǎn)向條件的重要性，使設(shè)計(jì)方案更具針對(duì)性。