基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接优化问题,提出一种结合人工神经网络和遗传算法的优化方法.通过MATLAB提供的神经网络工具箱,将S型正切函数当成输入层神经元传递函数,将S型对数函数当成输出层神经元传递函数,将正交实验中的样本数据当成训练样本,通过三层人工神经网络对螺杆连接有限元分析的实验样本进行学习与训练,为后续轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接优化提供基础.对轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接设计进行调整,将最大应力与构件质量当成优化目标,通过加权组合的方式把两个目标函数转换成一个,对解空间的解数据进行编码处理,描述成遗传空间的基因串结构数据,通过适应度函数完成解的优劣性的评价,在获取最高适应度个体的情况下结束计算,将其当成最优解输出.经验证,所提方法可有效增强轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接强度,同时减少重量,增强了结构的整体性能.
推荐文章
轨道交通车辆牵引制动试验系统的研制
轨道交通车辆
牵引
制动
试验
轨道交通车辆电气牵引技术探析
电气牵引技术
轨道交通车辆
电气牵引系统
牵引风险
轨道交通车辆试验标准体系研究
轨道交通车辆
试验
标准体系
轨道交通车辆全寿命周期检修需求设计
轨道交通
检修需求
直接维修成本
服务可靠性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接优化研究
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 交通车辆 闸调器 螺杆连接 优化
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 设计与制造
研究方向 页码范围 70-74
页数 5页 分类号 TH132
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.12.070
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (167)
共引文献  (57)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1962(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1975(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2012(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2013(16)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(16)
2014(26)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(26)
2015(32)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(26)
2016(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2017(6)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(1)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
交通车辆
闸调器
螺杆连接
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
总被引数(次)
30777
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导