地铁列车内饰运动机构可靠性多目标优化设计.pdf

9研究开发文章编号：1 0 0 7-6 0 34（2 0 2 3）0 4-0 0 0 9-0 4D0I:10.14032/j.issn.1007-6034.2023.04.002地铁列车内饰运动机构可靠性多目标优化设计邓锐，曹下阳，黄显硕，侯闻韬（中车南京浦镇车辆有限公司，江苏南京2 1 0 0 31）摘要：为提升地铁列车内饰运动机构的可靠性能，提出基于BP神经网络的机构可靠性多目标优化设计方法。首先，基于机构运动仿真平台，构建内饰运动机构参数化运动仿真模型，并对其开展试验设计；其次，根据试验设计结果，建立机构BP神经网络模型，并对模型有效性进行验证，进而依据可靠性分析原理，计算机构的可靠度指标；最后，根据多目标优化设计原理，提出相对可靠度指标目标函数构建方法，并赋予各设计变量相应约束条件，构建机构多目标可靠性优化设计模型，采用NSGAI I 算法及可靠度指标意义筛选Pareto最优解。分析结果表明：构建的BP神经网络模型能够合理体现内装运动机构内部信息传递关系；优化后机构角度可靠度指标及力可靠度指标分别提升至1.8 2 6 6 及2.1 8 9 7，该结果可为车辆其他运动机构可靠性提升提供参照关键词：内饰设备；BP神经网络；运动可靠性；多目标优化中图分类号：U268.3文献标识码：B内饰运动机构作为车辆内部重要的电气、机械防护设备，其运动可靠性直接影响车辆内部美观性及整车运行安全性。因此，研究设计工艺参数对内饰运动机构运动性能的影响，并开展针对性的运动可靠性优化设计，对提升车辆内部美观性及车辆运行安全性具有重要意义。考虑气弹簧设计参数对内饰运动机构性能的直接影响及其选型的复杂性，目前大量学者将目光聚焦于此并开展了一系列研究。文献1 基于机构设计方法，对轨道车辆内饰设备中的气弹簧选型原理做出了阐述；文献2 结合余弦定理及Simulink仿真技术，对气弹簧的安装方式进行了理论上的探索；文献3 考虑气弹簧在运动过程中的受理特性，基于ADAMS平台对气弹簧开展了优化设计；文献4结合气弹簧工程实践运用要求，考虑气弹簧在安装、工作过程中的多种性能，总结了气弹簧安装设计方法，提升了效率；文献5 考虑开闭机构的几何与力学行为关系，构建了机构优化模型，对提升车辆系统舒适性奠定了理论基础；文献6 为降低气弹簧报废率，构建了气弹簧结构的二维静力学模型，对不同工作状态下的气弹簧支撑力进行了分析；文献7 基于优化设计思想，构建了气弹簧的机构优化模型，对气弹簧的综合性能进行了分析。上述研究分析了气弹簧在工作过程中的受力特点并进行了针对性的优化设计，为内饰运动机构性能的提升提供了理论收稿日期：2 0 2 2-1 1-0 1作者简介：邓锐（1 9 8 4一），男，正高级工程师，硕士。依据，但上述研究主要基于设计参数为确定性条件，在探索参数波动性对运动机构性能的影响方面具有局限性。基于此，本文提出基于BP神经网络的机构多目标可靠性优化设计方法，旨在提升地铁列车运动机构的运动可靠性。首先，基于机构运动仿真平台，构建运动机构参数化模型，完成DOE仿真试验；其次，以试验设计结果构建样本空间，建立运动机构BP神经网络模型并进行验证，基于拟合而成的代理模型计算机构可靠度指标；最后，确定各设计变量、约束条件及优化目标，构建运动机构可靠性多目标优化设计模型，并采用NSGAI 算法获得Pareto各层次优解，综合分析可靠度指标意义筛选得出最优解，为其结构性能提升提供参考。1内饰运动机构BP神经网络模型BP神经网络是模拟人类信息学习机制，重现大型复杂机构内部信息传递准则的重要代理模型之一，被广泛用于机构的可靠性分析当中8-)。典型的BP神经网络结构图如图1 所示。由图1 可知，BP神经网络为输人层、隐含层、输出层组成的3层结构。其中输入层X=x 1，2，,为结构的n个不确定性因素向量；输出层Y=y i,y 2，y m为结构的m个响应向量；隐含层Z=【z，2 2，z,为结构的q个信息传递向量；V与W分别为输入层与隐含层、隐含层与输出层的传递权值向量。10机车车辆工艺第4期2 0 2 3年8 月研究开发误差反向传播VW输入层n隐含层输出层m信息正尚传播图1BP神经网络结构图据此，依据内饰运动机构主要设计指标，考虑气弹簧选型及安装部位对其产生的影响，取运动机构最大开闭角度及气弹簧最大受力为输出层，将气弹簧安装位置坐标为输入层，并设置中间层神经元个数为5，构建内饰运动机构BP神经网络模型为：52yu=fi(Zwufa(Zuuax:+ak+by)(1)=1i=1(j=1,2,m)(l=1,2)式中，u与b,为第1 个目标下的神经元传递阅值；i（）与f（）为信息传递函数。2内饰运动机构可靠性多目标优化模型基于构建的机构BP神经网络模型，为了实现机构的运动可靠性分析，根据可靠性原理构建机构运动功能函数是必要前提，一般情况下，运动机构可靠性功能函数可表示为：h,=yi-yj(2)式中，y为第l个目标广义强度。当h,0时，说明第1 个目标处于安全状态；当h=0时，说明第1个目标处于极限状态；当h0时，说明第1 个目标处于失效状态。在此基础上，为实现机构运动功能函数的求解，进而对机构的运动可靠性进行量化，选取蒙特卡洛仿真方法对机构进行运动仿真，其中蒙特卡洛仿真原理如下：1nPtP.：(3)Ng(x)0g(x):(4)g(x)0=-I(P,)(5)式中,P,为结构可靠性;为结构可靠度指标；N为蒙特卡洛抽样总次数；np为g（）0 的次数。在此基础上，为实现内饰运动机构的运动可靠性优化，将优化后与优化前可靠度指标做比值，建立机构相对可靠度指标，将其作为优化目标函数，并根据实际情况赋予各设计变量约束条件，构建机构多目标优化模型为：maxf.(x);(6)ls.t.XXXU式中，f.（x）为第i个机构优化目标函数；.及.分别为优化前、后第i个机构运动性能响应可靠度指标；X为设计变量矩阵；X为设计变量取值下限矩阵；X为设计变量取值上限矩阵。综上所述，本文内饰运动机构运动可靠性多目标优化设计流程如图2 所示开始建立内饰运动机构几何模型确定机构参数化点坐标确定BP神经网络基础结构添加质量参数、运动副、驱动样本数据归一化处理建立机构运动响应函数确定层间信息传递函数ADAMS试验设计并提取结果梯度下降法训练BP网络模型机构BP神经网络模型BP网络模型机构响应预测建立机构运动功能函数预测误差蒙特卡洛仿真求解可靠性指标NSGA-II算法求解建立相对可靠性指标目标函数输出各层Pareto次优解设置不确定性因素约束条件计算各次优解判别指数建立机构多目标优化模型随机挑选一组次优解是输出最优解判别指数最大结束图2内饰运动机构运动可靠性多目标优化设计流程3工程案例分析为验证本文所提优化设计方法的合理性，选取某型号地铁列车内饰运动机构作为研究对象，其主要组成部件包括车体支架、气筒、伸缩杆、侧顶板支架、侧顶板、侧顶板安装座等，各部件组成及连接方式如图3所示。为确保仿真工作顺利进行，根据内饰运动机构各部件相对运动关系，选取恰当的运动副连接方式是必要前提。根据内饰运动机构的运动原理，基于机构运动仿真平台，设置各部件间的运动副连接方11邓地铁列车内饰运动机构可靠性多目标优化设计锐，曹阳，黄显硕，等侧顶板安装座侧顶板支架侧顶板气筒伸缩杆车体支架图3内饰运动机构各部件组成及连接方式式见表1。表1内饰运动机构运动副设置方式构件构件运动副车体支架大地固定副车体支架伸缩杆转动副伸缩杆气筒移动副气筒侧顶板支架转动副侧顶板支架侧顶板固定副侧顶板侧顶板安装座圆柱副侧顶板安装座大地固定副在此基础上，为分析不确定性因素与机构运动性能响应之间的关系，选取气筒及侧顶板支架连接点作为参数化点1，伸缩杆与车体支架连接点作为参数化点2，令x为参数化点1 的方向变量，2为参数化点1 的z方向变量，x为参数化点2 的方向变量，x4为参数化点2 的z方向变量。据此，基于机构试验设计仿真平台，对内饰运动机构开展试验设计，得到具体试验设计过程见表2。表2内饰运动机构试验设计过程角度力序号XX2x4D/()F/N1-1140.953040.97-1067.423186.12107.66261.822-1 142.603039.45-1070.023184.48107.65262.983-1142.953.033.75-1.069.093189.43108.57252.26198-1150.853038.93-1069.713182.87108.67251.01199-1 150.933.041.35-1068.293 182.99108.31251.09200-1151.103.040.81-1067.633189.65109.63246.54为合理重现机构不确定性因素与运动学响应间的信息传递关系，基于内饰运动机构试验设计数据，构建内饰运动机构BP神经网络模型，得到机构开闭角度（D）及气弹簧最大力（F）函数分别为：D=-0.755 0 tansig(-1.121 5x,-1.761 6x,-0.139 6x,+0.046 6x4+2.0935)-0.788 0tansig(1.082 9x+0.093 3x,-0.494 4x,+1.719 5x4-1.046 7)+0.496 1 tansig(0.413 0 x,-1.9553x-0.5639x，-0.2 6 6 4x 4）-0.7 7 1 9 tansig(0.061 1x,-1.436 5x,-1.304 1x-0.783 9x4+1.046 7)+0.307 3 tansig(0.156 8x,+0.3020 x2-0.2282x,-2.0530 x4+2.0935)0.274.7(7)F=-0.014 8 tansig(1.275 9x,-0.942 0 x,+1.316 5x,+0.366 2x4-2.0935)+0.469 1tansig(1.670 0 x,-0.414 1x-0.710 8xg+0.957 6x4-1.046 7)-0.077 2 tansig(1.274 8x,+1.601 6x2+0.1711x，+0.40 41 x 4)-0.48 33tansig(1.757 0 x,+0.801 9x-0.390 8x,+0.707 0 x4+1.046 7)+0.122 7 tansig(-0.934 5x,-0.3181x-1.5492x,-1.0041x4-2.0935)+0.122 1(8)为验证构建的BP神经网络合理性，将表2 试验设计数据带入至BP模型中，分别计算各组样本下的BP模型响应预测，并与试验结果做差，得到力及角度的预测误差曲线如图4所示0.15力误差曲线角度误差曲线0.100.05%/善0.00-0.05-0.100101520测试样本个图4BP神经网络预测误差由图4可知，运动机构BP网络模型的力预测误差绝对值小于0.0 5%，角度预测误差绝对值小于0.15%，且各模型的决定系数分别为0.9 9 9 9 及0.9984,该结果表明构建的BP网络模型能够合理再现机构内部的信息传递关系，可用于后续机构的运动可靠性分析。据此，根据内饰运动机构性能设计指标，设置开闭角度阅值为1 1 0，最大力阅值为2 55N，并根据可靠性分析原理，构建运动机构运动功能函数为：g1=D-110(9)g2=255-F依据蒙特卡洛仿真原理，对机构运动功能函数12机车车辆工艺第4期2 0 2 3年8 月研究开发求解，得到开闭角度可靠度指标为1.58 8 4（失效概率0.0 56 1），最大力可靠度指标为1.6 9 7 5（失效概率0.0 448），该计算结果表明，机构在运动过程中存在失效风险，需对其开展可靠性优化设计。根据相对可靠性指标构建方法，选取各运动响应与初始可靠度指标比值作为目标函数，并赋予各参数化点坐标约束条件，构建内饰运动机构多目标优化模型为：fi=1.588.4maxrj.=1.697 5-1 156.59x,1 136.59(10)3028.94x23048.94s.t.-1 079.21 x,-1 059.213175.80 x43195.80据此，采用NSGA多目标优化算法对优化模型进行求解，得到各层Pareto次优解分布情况如图5所示。由图5可知，各层次优解在二维空间内分布离散性较强，表明该优化过程可充分遍历变量取值范1.401.35第1 层1.30第2 层第3层1.25第4层1.201.151.101.051.0011.001.051.101.151.201.251.301.35角度相对可靠度指标图5各层多目标优化Pareto次优解分布围，表明了优化结果的有效性。为筛选最优解，依据可靠性指标几何意义，计算各次优解在二维样本空间中与原点的距离，得到各次优解的判别指数，具体计算结果见表3。由表3可知，当x取-1 1 44.7 4、x2取30 39.6 3、x，取-1 0 6 5.9 1、x4取31 8 2.2 3（即第1 2 组样本）时，次优解的判别指数取最大值3.0 0，表明该组样本使内饰运动机构整体可靠性提升效果最佳，此时根据相对可靠度指标定义，对表3中相对可靠度指标进行转换，并与优化前进行对比，对比结果见表4。表3Pareto次优解判别指数计算结果序号层数X2X3X4D/()F/N判别指数11-1144.553.040.271 064.023191.671.071.002.15211147.343.039.83-1070.563191.171.061.062.24311 153.203038.63-1 069.523.184.061.031.132.3342-1 143.363039.311067.953189.681.091.042.2752-1146.493038.59-1064.143182.321.111.032.3162-1 154.173.039.46-1071.473181.151.081.072.3072-1148.803037.73-1068.613185.171.031.152.3983-1146.583033.98-1 067.483188.691.181.072.5493-1 145.393.037.66-1.067.393194.031.031.252.64103-1154.793036.88-1068.163187.141.051.212.581141 140.233.041.32-1 070.363183.261.031.352.89124-1 144.743039.63-1 065.913182.231.151.293.00134-1 146.493039.81-1065.993181.441.191.132.70144-1 145.363.042.55-1 066.013183.121.331.002.78154-1144.863.040.491071.433185.381.301.032.75164-1 143.953.037.50-1074.713 184.851.051.322.84表4内饰运动机构优化结果对比对比项目优化前优化后X-1146.59-1144.743038.943039.63X3-1 069.21-1 065.91X43185.803182.23角度可靠度指标1.58841.8266力可靠度指标1.697 52.189.7角度失效概率0.05610.0339力失效概率0.04480.0143由表4可知，经多目标优化后，内饰运动机构运动失效概率得到一定程度缩减，该结论可为其余地铁车辆运动机构运动性能提升提供参考。4结束语（1）基于机构运动仿真平台，构建了内饰运动机构BP神经网络模型，且角度响应、最大力响应的（下转第2 3页）23上接第1 2 页）吴柯江，杨城轨转向架轴承故障形式及诊断方法研究阳，温炎丰，等因素限制了声发射诊断的实际应用。4发展与展望综上所述，目前城轨车辆轴承故障诊断技术主要有温度、振动信号、油样分析、油膜电阻、声发射等技术，这些技术各有优势，但也有各自需要突破的难点。总的来说，温度诊断技术与振动信号诊断技术发展相对成熟、检测也比较方便，是目前应用最广的轴承故障检测技术。然而，对于温度诊断技术，当轴温显著异常时通常轴承故障程度已较为严重，存在难以发现早期故障的问题，而振动信号诊断技术由于城轨车辆转向架运行环境复杂工况恶劣，需要通过多种方式优化算法提升诊断准确性。油样分析诊断技术与油膜电阻诊断技术应用效果较好，成本较低，但对可应用的轴承结构类型有特殊的要求，应用面相对较窄，且不能实现在线监测，只能采用离线检测的方式。声发射诊断技术可在不影响轴承运转的同时进行无损检测，声发射信号较振动信号频率范围更宽、信息量更大，对轻微故障更加敏感，但声信号传播过程影响因素多，容易受到干扰，故障识别难度大，有待进一步研究。因此，现有的转向架轴承故障诊断技术仍然需要进一步的发展研究，包括但不限于更优的故障诊断算法以提高诊断的准确性，克服复杂的行车环境等干扰因素；车辆轴承的实时性监测及故障预警；轴承长期监测、诊断数据的大数据分析，并应用于轴承寿命预测、车辆状态修乃至更进一步的车辆智能运BP模型决定系数分别为0.9 9 9 9 及0.9 9 8 4，表明了模型构建的合理性；（2）结合可靠性分析原理及蒙特卡洛仿真方法，计算了内饰运动机构的运动可靠度指标，得到机构角度响应、最大力响应的可靠度指标分别为1.5884及1.6 9 7 5;（3）根据多目标优化设计方法，构建了内饰运动机构多目标优化设计模型，利用NSGAI 算法及可靠度指标几何意义筛选出Pareto最优解，并计算了优化后的角度响应、最大力响应的可靠度指标分别提升至1.8 2 6 6 及2.1 8 9 7。参考文献：1 刘佳浅析轨道车辆内装侧顶板中的气弹簧安装设计J中国设备工程，2 0 2 2（7）：1 0 51 0 6.维等。城轨车辆轴承故障诊断技术的发展对于提高城轨运行安全性有着重要的意义。参考文献：【1 彭飞，张尧.轨道交通轴承故障诊断与寿命预测技术综述J.城市轨道交通研究，2 0 2 0，2 3（1 2）：1 6 2-1 6 8.【2 陈德文，城市轨道交通车辆转向架故障诊断与维修探讨J.交通世界,2 0 2 0（4）：1 4 0-1 4 1.3周鸣语，金健，石鹏鹏，等地铁车辆轴箱轴承故障智能检测系统J.城市轨道交通研究，2 0 2 3，2 6（1）：2 2 3-2 2 7,2 30.【4 刘海涛，舒友，薛世海，等。城铁列车转向架齿轮箱轴承故障分析及改进J：轴承，2 0 2 1（6）：6 0-6 2.5吴四二.地铁车辆转向架齿轮箱失效型式分析J现代城市轨道交通，2 0 2 1（1）：2 9-34.【6 梁瑜地铁列车轴承故障诊断及在途诊断系统研究D.北京：北京交通大学，2 0 1 4.7 张高明.基于ZigBee和GPRS的铁路货车轴温监测系统的设计D成都：西南交通大学，2 0 1 6.【8 马庆杰，程佳，王国庆：城轨车载走行部故障检测系统研究与设计J.中国设备工程，2 0 2 2（1 4）：8 2-8 4.9徐磊，王田天，谢劲松，等：高速列车轴箱轴承故障特征与诊断技术研究J】中南大学学报（自然科学版），2 0 2 2，53（5）：1 6 0 0-1613.【1 0 姚德臣，刘恒畅，杨建伟，等。基于深度学习的城轨列车轴承复合故障诊断研究J.铁道学报，2 0 2 1,4 3（6）：37-4 4.【1 1 熊庆.列车滚动轴承振动信号的特征提取及诊断方法研究D.成都：西南交通大学，2 0 1 5.【1 2 聂哗动车组转向架轴承可靠性分析与故障诊断的技术研究D长沙：中南大学，2 0 1 1.1 3黄跃.铁路货车滚动轴承故障振动诊断系统研究D.北京：北京工业大学，2 0 0 5.1 4 张力伟.混凝土损伤检测声发射技术应用研究D大连：大连海事大学，2 0 1 2.【1 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