简介:建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计方法.首先考虑自然风的脉动特性,采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速,给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法.然后建立高速列车车辆系统动力学模型,计算高速列车的运行安全性,并基于可靠性理论,给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法.在此基础上,以高速列车动力学参数为优化设计变量,以失效概率和轮轴横向力为优化目标,采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优,建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计模型.经可靠性优化计算,高速列车的失效概率由原始的0.4884降低为0.1406,轮轴横向力由原始的45.13kN降低为43.01kN.通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全性.
简介:针对大展弦比机翼水平弯曲模态参与耦合颤振问题,首先用考虑几何非线性的颤振分析方法研究了某大展弦比机翼的颤振特性,结果表明水平一弯模态参与耦合降低了机翼传统模式的线性颤振速度;然后研究了复合材料的铺层主刚度方向角对机翼非线性振动特性和颤振特性的影响规律,提出了大展弦比机翼非线性颤振剪裁设计的新方法.结果表明主刚度方向角的变化主要引起了水平一弯模态振型的改变,一般表现为主刚度方向角从机翼后梁向后缘偏转,该阶模态的相对扭转振型节线位置向前缘移动;反之,该节线位置后移.进一步非线性颤振分析,发现水平一弯模态振型的变化引起了该阶模态参与耦合颤振速度的明显改变,主要表现为该颤振型的颤振速度随该阶模态的相对扭转振型节线位置前移量的增加而增大.通过两个算例验证了结论的正确性.
简介:熵在描述随机系统的演变、不稳定性、无序性或混乱程度以及信息传递方面起着重要的作用.本文对非高斯噪声驱动的一类耗散动力系统的信息熵演化进行了研究,文中通过线性变换的方法简化了所研究系统的FPK方程,然后根据Shannon信息熵定义推导出了该耗散动力系统随时间演化信息熵的精确表达式,最后分析了非高斯噪声和系统耗散参数对系统信息熵的影响.
简介:基于三维、非定常、不可压缩Navier-Stokes方程以及k-ε两方程湍流模型,利用计算流体软件FLU-ENT,对列车通过时路堤声屏障气动力特性进行数值仿真,研究了声屏障上脉动力的变化.建立了高速列车通过路堤声屏障的数值计算模型,采用FLUENT中的滑移网格技术,对声屏障时产生的气动力进行数值模拟,列车速度分别为200km/h、250km/h、300km/h、350km/h.通过计算得到不同列车速度下声屏障上气动力的大小和变化情况,分析了气动力沿声屏障垂向和声屏障纵向的变化规律,并拟合了声屏障压力波幅值与列车速度的关系式.在ANSYSWorkbench软件中建立了声屏障的结构计算模型,将声屏障上的气动力作为外部荷载加到声屏障上,对其进行了模态分析和瞬态动力学分析.
简介:利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型,通过数值模拟的方法,提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学.结果发现,当耦合项中不含时滞时,适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优,即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应,而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性.更重要的是,耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响.当时滞约为信号周期的整数倍时,神经元网络能够周期性地出现共振现象,即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振,而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现.