【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铁路客车，尤其涉及基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法。
技术介绍
1、铁路客车作为旅客运输的核心技术设备，在保障运营性能、安全性与可靠性方面扮演着至关重要的角色。为维护其最佳性能状态，铁路客车必须经过定期的检修与维护工作。在这一过程中，确保客车车体的准确落成至关重要，因为车体的平衡直接影响到行车的安全性和乘坐的舒适性。根据中国铁路总公司颁布的《铁路客车段修规程》，客车整车落成过程中对一系和二系弹簧、车钩高度等均有严格的规定。由于转向架生产厂家众多、生产批次不同等因素，以及客车在长期服役过程中零部件(如弹簧和车轮)因材料疲劳、应力松弛或磨损而产生的性能衰减，使得客车车体的质量分布、弹簧高度、车钩高度及旁承间隙等方面存在变异，从而影响段修落车过程的效率和质量。
2、在传统的铁路客车整车落成流程中，落车后需对多个部位进行人工测量，以此调整垫片的厚度，这一流程往往需要反复抬升和落车多次(通常为3到5次)才能达到标准要求。鉴于铁路客车的体积和重量，重复进行抬升与落车操作不仅耗时费力，还大幅降低了生产效率，并增加了作业的安全隐患。
3、为解决上述问题，公开文献《客车段修车体一次落成关键技术研究》提出了一种基于整车超静定平衡模型的数值计算方法，旨在提前确定落车过程中所需的加垫厚度及数量，以实现客车车体一次性落成。该技术方案通过构建并求解动力学方程，针对超静定问题提出了解决方案。然而，该方法在实际应用中存在一定局限性，特别是应用于长期运营后出现疲劳和微小形变的客车车体及构架时，由于模型将车体及构架
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的不足之处，本专利技术旨在提供一种在其基础上发展的、具有误差消除和迭代更新能力且简便有效的铁路客车整车落成方法。
2、本专利技术公开的技术方案包括：
3、基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，包括步骤：
4、获取待落成的铁路客车整车的配属物料参数；所述配属物料参数包括：车体各部分质量、车体分布载荷、弹簧阻尼参数和车轮参数；
5、构建待落成的铁路客车整车的超静定平衡模型，并基于显式动力学积分方法和所述配属物料参数求解，获得所述超静定平衡模型的位移响应；根据所述位移响应和铁路客车整车落成要求计算第一理论加垫参数；
6、构建全连接前馈神经网络，获取与所述待落成的铁路客车同型号的铁路客车历史整车落成调试数据，分为训练集和测试集完成对所述全连接前馈神经网络的训练；将所述配属物料参数输入所述全连接前馈神经网络，获得第二理论加垫参数；
7、构建线性回归模型θ＝w1·θ1+w2·θ2+b，将所述第一理论加垫参数θ1和所述第二理论加垫参数θ2结合后输出为待加垫参数θ，其中，w1和w2分别为第一理论加垫参数和第二理论加垫参数的权重且w1+w2＝1，b为偏置项；
8、根据所述待加垫参数指导所述待落成的铁路客车整车进行落成。
9、在一些较优的实施例中，基于显式动力学积分方法和所述配属物料参数求解待落成的铁路客车整车的超静定平衡模型包括步骤：
10、构建待落成的铁路客车整车的动力学方程：
11、其中，[m]、[c]、[k]分别为待落成的铁路客车整车的车体各部分质量矩阵、弹簧阻尼矩阵和车体各部分刚度矩阵，分别为加速度、速度和位移矢量，{p}为车体分布载荷矢量；
12、分别构建基于线性积分和积分控制参数α及β的速度及位移xt+δt的差分表达式如下：
13、
14、
15、将所述差分表达式代入所述待落成的铁路客车整车的动力学方程，得到所述超静定平衡模型的位移响应，即待落成的铁路客车整车在t+δt时刻的速度及位移xt+δt。
16、在一些较优的实施例中，为了使待落成的铁路客车整车的动力学方程的计算结果是无条件稳定的，设定积分控制参数α≥1/2，β≥(α+1/2)2/4。
17、在一些较优的实施例中，获取与所述待落成的铁路客车同型号的铁路客车历史整车落成调试数据后，还包括预处理步骤：
18、所述历史落成调试数据包括若干型号的铁路客车整车历史落成调试时的配属物料参数、试落成次数和每次试落成的实际加垫参数；
19、清洗历史落成调试数据，每次落成调试保留最后一次试落成的实际加垫参数，将清洗后的历史落成调试数据与对应的配属物料参数关联并作为第一样本；
20、对具有相同实际加垫参数的样本的配属物料参数进行预设的参数扰动，以形成新的第二样本；
21、将第一样本和第二样本合并作为训练所述全连接前馈神经网络的样本集。
22、在一些较优的实施例中，所述线性回归模型θ＝w1·θ1+w2·θ2+b的训练方法包括：
23、初始化w1＝1，w2＝b＝0；
24、利用均方误差构建损失函数：其中，n为训练样本集中的样本数量，为训练样本的第一理论加垫参数，θi为训练样本的实际加垫参数；
25、利用梯度下降法对所述线性回归模型进行迭代优化，直至损失函数的值不再下降或达到预设的迭代次数。
26、在一些较优的实施例中，所述加垫参数包括：心盘垫厚度、弹簧垫厚度和旁承垫厚度。
27、在一些较优的实施例中，所述全连接前馈神经网络在输出层之后还包括映射层；
28、所述映射层内置有现场实际的心盘垫厚度、弹簧垫厚度和旁承垫厚度的厚度列表，所述映射层根据所述输出层输出的预测值在所述厚度列表中匹配与所述预测值的差值的绝对值最小的心盘垫厚度、弹簧垫厚度和旁承垫厚度，输出匹配结果作为第二理论加垫参数。
29、有益效果
30、1、落成精度：通过构建超静定平衡模型并利用显式动力学积分方法结合机器学习算法，本专利技术能够更准确地计算出所需的加垫参数，这种精确的计算结果有助于一次性完成铁路客车的整车落成，显著提升落成精度，显著减少重复操作，从而优化落成流程，提高生产和维护效率。
31、2、增强作业安全性：重复的抬升和落车操作不仅耗时费力，还可能带来安全隐患。本专利技术通过减少这类操作，有助于提高作业的安全性，为工作人员创造一个更安全的工作环境。
32、3、适应性强：考虑到铁路客车在长期运营过程中可能会出现的各种物理变化(如弹簧疲劳、车轮磨损等)，本专利技术通过数据分析和机器学习技术，能够适应这些变化，为不同状态的铁路客车提供定制化的落成解决方案。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，基于显式动力学积分方法和所述配属物料参数求解待落成的铁路客车整车的超静定平衡模型包括步骤：
3.如权利要求2所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于：为了使待落成的铁路客车整车的动力学方程的计算结果是无条件稳定的，设定积分控制参数α≥1/2，β≥(α+1/2)2/4。
4.如权利要求1所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，获取与所述待落成的铁路客车同型号的铁路客车历史整车落成调试数据后，还包括预处理步骤：
5.如权利要求4所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，所述线性回归模型θ＝w1·θ1+w2·θ2+b的训练方法包括：
6.如权利要求1所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，所述加垫参数包括：心盘垫厚度、弹簧垫厚度和旁承垫厚度。
7.如权利要求6所述的基于显式
...【技术特征摘要】
1.基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于，基于显式动力学积分方法和所述配属物料参数求解待落成的铁路客车整车的超静定平衡模型包括步骤：
3.如权利要求2所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方法，其特征在于：为了使待落成的铁路客车整车的动力学方程的计算结果是无条件稳定的，设定积分控制参数α≥1/2，β≥(α+1/2)2/4。
4.如权利要求1所述的基于显式动力学积分方法的铁路客车整车落成方...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢萍，陈爽，崔大宾，王小超，赵佳蓉，陈康俊，杨福再，杨宇翔，何艾，
申请(专利权)人：成都工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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