[发明专利]一种基于神经网络模型的高速铁路钢轨廓形优化设计方法有效
| 申请号： | 202110076379.4 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112836272B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 高亮;姜涵文;安博伦;马超智;钟阳龙;蔡小培;赵闻强 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N3/0499;G06N3/084;G06N3/086 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络模型的高速铁路钢轨廓形优化设计方法。包括：根据高速铁路钢轨的接触位置得到钢轨廓形优化区域，确定钢轨廓形优化目标函数和钢轨廓形优化区域的约束条件，根据钢轨廓形优化区域中的待优化点和约束条件生成备选钢轨廓形，计算待优化点的钢轨磨耗得到钢轨磨耗目标函数；根据备选钢轨廓形的坐标和钢轨磨耗目标函数生成输入及输出数据集，使用输入与输出数据集训练神经网络；基于遗传算法搭建钢轨廓形优化模型，通过训练好的神经网络计算遗传算法中的适应度函数值，输出各个待优化点的坐标值，形成优化后的钢轨廓形。本发明通过全局寻优得到的优化后的钢轨型面，能够明显减小轮轨磨耗，使轮轨磨耗区域分布更加均匀。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模型 高速铁路 钢轨 优化 设计 方法 | ||
【主权项】：
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