近些年來,中國(guó)高速鐵路發(fā)展迅速,也推動(dòng)了中國(guó)高速列車裝備技術(shù)的發(fā)展。中國(guó)高速動(dòng)車組性能和技術(shù)水平與國(guó)際先進(jìn)水平之間的差距一直在縮小,全球軌道交通行業(yè)已經(jīng)把軌道交通RAMS工程技術(shù)當(dāng)作常用的系統(tǒng)分析技術(shù)。英國(guó)、日本、德國(guó)、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家已成功地實(shí)施了鐵路列車設(shè)備的RAMS項(xiàng)目,中國(guó)對(duì)RAMS的研究起步較晚,在軌道交通領(lǐng)域運(yùn)用RAMS方法正處于嘗試階段,因此,用RAMS工程方法進(jìn)行動(dòng)車組車載設(shè)備研究具有工程實(shí)踐意義。本文的工作是將RAMS理論引入動(dòng)車組系統(tǒng)進(jìn)行研究,初步構(gòu)建了動(dòng)車組車載設(shè)備RAMS理論分析體系,相關(guān)研究?jī)?nèi)容及主要結(jié)論如下:（1）統(tǒng)計(jì)動(dòng)車組易產(chǎn)生故障的零部件,并建立可信性模型,結(jié)合可信性指標(biāo),建立基于粒子群算法的支持向量機(jī)尋優(yōu)分類模型,通過計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)劃分動(dòng)車組各零部件,再根據(jù)隸屬函數(shù)理論建立隸屬指標(biāo)體系,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)危害度值最終確定本文所要研究的動(dòng)車組系統(tǒng)及其零部件。（2）對(duì)動(dòng)車組各系統(tǒng)下零部件的結(jié)構(gòu)及功能進(jìn)行分析,并利用故障樹分析法深入挖掘動(dòng)車組各系統(tǒng)故障模式,將故障模式關(guān)系圖用樹狀圖形式形象表示出來,通過最小割集法確定動(dòng)車組各系統(tǒng)的薄弱部件。建立數(shù)學(xué)模型對(duì)動(dòng)車組各系統(tǒng)進(jìn)行... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－〗可信性指標(biāo)要素??２．?２．?２

函數(shù)決定［５１］。粒子移動(dòng)方向和移動(dòng)距離由粒子的速度決定，速度根據(jù)本身及其它粒子??的移動(dòng)經(jīng)驗(yàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)可解空間中個(gè)體的尋優(yōu)。利用ＰＳＯ算法進(jìn)行ＳＶＭ尋??優(yōu)分類流程圖如下圖２－３所示：??＿｜?｜—＿ｊ?＾?否???ＳＶＶｔ丨＿產(chǎn)１生?暫?■＾戈?誠(chéng)產(chǎn)?ｉ＋篇—?個(gè)＇＾?｜??＝?初始丨Ｕ?個(gè)體赍Ｓ?和群＾??ｆ?和速ｇｆ休極置Ｊ?ｇｇ值更乂ｎ果??化?ｄ?值新?Ｐ?新?、??圖２－３粒子群尋優(yōu)算法流程圖??２．?３．?４基于粒子群尋優(yōu)算法的ＳＶＭ分類??根據(jù)對(duì)各指標(biāo)的描述，對(duì)動(dòng)車組各車載設(shè)備進(jìn)行權(quán)重分配。通過Ｍａｔｌａｂ編寫ＳＶＭ??仿真程序，設(shè)定訓(xùn)練集，選取測(cè)試集，經(jīng)過系統(tǒng)調(diào)試，仿真進(jìn)程圖如下圖２－４所示：??適應(yīng)虎曲線（，數(shù)ｃ１＝１．５，ｃ２＝１．５，終止代致＝１００＞??ｔＯＯｐ——．?？?．?￣￣＞?．?，?？?■?￣——??９５?－?－??９０?－?－??ｍ??Ｉ??ｓｓ?＊?，??８０?－?－??■ｙＣ?Ｉ?Ｉ?ｆ?Ｉ?Ｉ?ｆ?Ｉ?Ｉ?曹?Ｉ??＇０?１０?２Ｇ?？０?４０?ｆｎ?５０?７０?８Ｑ?ＳＯ?１００??，?進(jìn)化代麫??圖２－４適應(yīng)度曲線圖??

＇?低???圖２－２?ＳＶＭ系統(tǒng)分類流程圖??２．?３．?３算法模型??粒子群優(yōu)化算法是一種群體智能優(yōu)化算法，在算法中的每個(gè)粒子都代表所要分析??的問題的一個(gè)潛在可能，每個(gè)粒子分別有一個(gè)適應(yīng)度值所對(duì)應(yīng)，該適應(yīng)度值由適應(yīng)度??函數(shù)決定［５１］。粒子移動(dòng)方向和移動(dòng)距離由粒子的速度決定，速度根據(jù)本身及其它粒子??的移動(dòng)經(jīng)驗(yàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)可解空間中個(gè)體的尋優(yōu)。利用ＰＳＯ算法進(jìn)行ＳＶＭ尋??優(yōu)分類流程圖如下圖２－３所示：??＿｜?｜—＿ｊ?＾?否???ＳＶＶｔ丨＿產(chǎn)１生?暫?■＾戈?誠(chéng)產(chǎn)?ｉ＋篇—?個(gè)＇＾?｜??＝?初始丨Ｕ?個(gè)體赍Ｓ?和群＾??ｆ?和速ｇｆ休極置Ｊ?ｇｇ值更乂ｎ果??化?ｄ?值新?Ｐ?新?、??圖２－３粒子群尋優(yōu)算法流程圖??２．?３．?４基于粒子群尋優(yōu)算法的ＳＶＭ分類??根據(jù)對(duì)各指標(biāo)的描述，對(duì)動(dòng)車組各車載設(shè)備進(jìn)行權(quán)重分配。通過Ｍａｔｌａｂ編寫ＳＶＭ??仿真程序，設(shè)定訓(xùn)練集，選取測(cè)試集，經(jīng)過系統(tǒng)調(diào)試，仿真進(jìn)程圖如下圖２－４所示：??適應(yīng)虎曲線（，數(shù)ｃ１＝１．５，ｃ２＝１．５，終止代致＝１００＞??ｔＯＯｐ——．?？?．?￣￣＞?．?

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
[1]基于改進(jìn)最小二乘SVM的城市軌道交通客流量預(yù)測(cè)研究[D]. 張凱.蘭州交通大學(xué) 2018
[2]高速鐵路動(dòng)車組故障關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的研究[D]. 郭玉霞.北京交通大學(xué) 2018
[3]高速鐵路福斯羅W300-1型扣件系統(tǒng)RAMS分析研究[D]. 錢程.西南交通大學(xué) 2017
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本文編號(hào)：3304232