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摘要:
针对现有列车检修模式存在欠维修或过维修的不足,综合考虑列车运行安全性、经济性和高效性,提出一种基于GA-BP神经网络的列车关键部件不完全维修模型.首先,引入役龄回退因子,采用故障小修、预防性维修和更换维修相结合的维修策略;然后,以单位时间维修费用最小为目标函数,列车运行可靠度和周期内预防性维修次数为决策变量;最后,以某市地铁1号线列车车门部件为验证对象,结合GA-BP神经网络,对未来可靠度进行预测并验证准确性,预测结果作为模型决策变量寻优约束条件,获得最佳维修时间间隔.仿真结果表明:相比于现有检修模式,基于GA-BP神经网络的不完全预防性维修模型日均维修费用可节约24.07%,可靠度提高约3.4%,维修次数减少50%.研究结果可为地铁列车检修模式优化提供理论和实践参考.
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文献信息
篇名 基于GA-BP神经网络的列车关键部件预防性维修优化模型及应用
来源期刊 铁道科学与工程学报 学科
关键词 列车 GA-BP神经网络 威布尔分布 不完全维修 可靠度
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 高速铁路技术与智慧交通|High-speed Rail Technology and Intelligent Transportation
研究方向 页码范围 1382-1391
页数 10页 分类号 U279.4
字数 语种 中文
DOI 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200761
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研究主题发展历程
节点文献
列车
GA-BP神经网络
威布尔分布
不完全维修
可靠度
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道科学与工程学报
月刊
1672-7029
43-1423/U
大16开
长沙市韶山南路22号
42-59
1979
chi
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