基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析

李永华; 徐越; 赵福玉; 吴岳

doi:10.13890/j.issn.1000-128x.2020.03.022

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基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析

研究开发 | 更新时间：2021-12-10

- 基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析
- Structural Reliability Analysis Based on IPSO-SVR for High-speed EMU Motor Hanger
- 机车电传动 2020年第3期页码：104-109
- 作者机构：
  
  1.大连交通大学　机车车辆工程学院，辽宁　大连　116028
  2.南京地铁运营有限责任公司，江苏　南京　210012
  3.北京航天智造科技发展有限公司，北京　100039
- 作者简介：
  
  李永华（1971—），女，博士，教授，主要研究方向为轨道车辆现代化设计方法、车辆结构的疲劳可靠性分析、机械产品数字仿真与优化设计、质量与RAMS工程。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51875073);国家重点研发计划项目(2016YFB1200504);辽宁省教育厅科学研究项目(JDL2019005);辽宁省高等学校创新团队支持计划项目(LT2016010);大连市科技创新基金计划项目(2019J11CY017)
- DOI：10.13890/j.issn.1000-128x.2020.03.022
  中图分类号：
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李永华, 徐越, 赵福玉, 等. 基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析[J]. 机车电传动, 2020,(3):104-109.

Yonghua LI, Yue XU, Fuyu ZHAO, et al. Structural Reliability Analysis Based on IPSO-SVR for High-speed EMU Motor Hanger[J]. Electric Drive for Locomotives, 2020,(3):104-109.
李永华, 徐越, 赵福玉, 等. 基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析[J]. 机车电传动, 2020,(3):104-109. DOI： 10.13890/j.issn.1000-128x.2020.03.022.

Yonghua LI, Yue XU, Fuyu ZHAO, et al. Structural Reliability Analysis Based on IPSO-SVR for High-speed EMU Motor Hanger[J]. Electric Drive for Locomotives, 2020,(3):104-109. DOI： 10.13890/j.issn.1000-128x.2020.03.022.

摘要

针对高速动车组电机吊架的极限状态方程难以用精确的数学解析式表达和采用传统可靠度计算方法工作量大的问题，将改进粒子群优化的支持向量回归模型和可靠性理论相结合，对电机吊架进行可靠性分析。首先，通过对电机吊架进行灵敏度分析，筛选出对目标响应影响较大的随机变量，采用Box-Behnken设计方法得到样本数据；其次，对样本数据进行训练，建立基于改进粒子群优化支持向量回归的电机吊架代理模型；最后，结合蒙特卡洛抽样和“应力-强度干涉“理论，计算得到电机吊架的可靠度。结果表明，采用该方法求得的电机吊架可靠度具有较高的精度，同时提高了计算效率。

Abstract

Aiming at the problem that the limit state equation of high-speed EMU motor hanger is difficult to be expressed by precise mathematical analytic formula and the heavy workload of traditional reliability calculation method, the reliability analysis of motor hanger was carried out by combining improved particle swarm optimization support vector regression model with reliability theory. Firstly, through the sensitivity analysis of the motor hanger, the random variables that had a great influence on the target response were screened out, and the Box-Behnken design method was used to obtain the sample data. Secondly, the sample data was trained, the agent model of motor hanger based on improved particle swarm optimization support vector regression was established. Finally, the reliability of motor hanger was calculated by combining Monte Carlo sampling and stress-strength interference theory. The results show that the reliability of the motor hanger obtained by this method has higher accuracy and improves the calculation efficiency.

关键词

高速动车组电机吊架改进粒子群算法支持向量回归可靠性分析有限元

Keywords

high-speed EMUmotor hangerimproved particle swarm optimizationsupport vector regressionreliability analysisFE

references

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