基于改进蚁群算法梯式轨道及橡胶混凝土隔振基础优化研究

论文摘要

近几年,随着我国地铁建设的快速发展,地铁振动产生的问题也日益严重。地铁列车引起的振动不仅影响线路两侧精密仪器的正常使用,更导致沿线居民的正常生活受到影响。梯式轨道作为一种新型轨道减振措施,在一定程度上解决了上述问题。但是,如何更好地发挥梯式轨道的减振性能以及协调减振效果和列车运行安全性两者之间的平衡关系,成为亟待研究的问题。针对以上问题,结合国内外研究现况,对梯式轨道枕下减振垫铺设型式、单块梯式轨道长度、扣件竖向刚度和枕下减振垫竖向等效刚度进行了优化分析。其中,重点研究了梯式轨道在环境振动要求的减振量和行车安全要求的动态钢轨位移量之间的平衡关系。另外,本文还探索研究了适用于梯式轨道的橡胶混凝土隔振基础,扩大了梯式轨道在城市轨道交通减振降噪的能力。论文主要研究内容及结论如下：（1）通过研究不同类型蚁群优化算法,提出了单目标“觅食-返巢”机制连续域蚁群算法（SO-FHACO）。并通过函数测试,认为SO-FHACO在全局搜索、早熟收敛和收敛过慢等方面都很优秀。在SO-FHACO基础上,推导了基于Pareto原理的多目标“觅食-返巢”机制连续域蚁群算法（MO-FHACO）。（2）对单块梯式轨道进行了实验室测试,研究了枕下减振垫不同铺设形式对梯式轨道动力特性的影响。认为在现有梯式轨道枕下减振垫铺设型式基础上,再增设梯梁端部减振垫,可提高梯式轨道减振效果。（3）对3.65/6.15/8.65m长梯式轨道进行了数值模态分析,得到了不同长度梯式轨道的各阶振型和对应的自振频率。在此基础上,通过时程分析、频谱分析、传递率分析以及传递损失分析,认为现行6.15m长梯式轨道单元相比另两种长度梯式轨道具有更好的减振性能。（4）将“觅食-返巢”机制连续域蚁群算法（FHACO）嫁接到Ls-Dyna动力有限元软件,利用Matlab实现了自编程序FHACO和商业软件Ls-Dyna之间的数据传递。由此,开发出了具有物理参数优化功能的FHACO&Ls-Dyna软件。利用该软件,针对减振性能和列车运行安全性的平衡关系,对梯式轨枕道扣件竖向刚度和枕下减振垫等效竖向刚度进行了优化分析。进一步,优化分析了能为梯式轨道提供最优减振效果的橡胶混凝土隔振基础参数。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 地铁运营引起的振动问题
• 1.1.1 影响居民日常生活
• 1.1.2 影响精密仪器正常工作
• 1.1.3 影响古建筑安全
• 1.2 地铁（振源处）减隔振措施
• 1.2.1 车辆减振措施
• 1.2.2 轨道减振措施
• 1.2.3 隧道隔振措施
• 1.3 梯式轨道历史、应用及研究现状
• 1.3.1 梯式轨道历史
• 1.3.2 梯式轨道应用
• 1.3.3 梯式轨道研究现状
• 1.4 “北京交通大学轨道减振与控制实验室”研究进展
• 1.5 需要进一步研究的问题
• 1.6 本博士论文研究目标、内容、路线和主要创新点
• 1.6.1 研究目标
• 1.6.2 研究内容
• 1.6.3 研究路线
• 1.6.4 主要创新点
• 2 “觅食-返巢”机制连续域蚁群算法
• 2.1 蚁群算法及其研究现状
• 2.1.1 生物学背景
• 2.1.2 基本蚁群算法（AS）
• 2.1.3 蚁群算法研究进展
• 2.2 “觅食-反巢”机制的提出
• 2.3 单目标“觅食-返巢”机制连续域蚁群算法
• 2.3.1 “觅食”数学模型
• 2.3.2 “返巢”数学模型
• 2.3.3 单目标“觅食-反巢”机制连续域蚁群算法部分程序代码
• 2.3.4 函数测试
• 2.4 多目标“觅食-返巢”机制连续域蚁群算法
• 2.4.1 多目标优化问题基本理论
• 2.4.2 多目标“觅食-反巢”机制连续域蚁群算法
• 2.4.3 多目标“觅食-反巢”机制连续域蚁群算法部分程序代码
• 2.4.4 函数测试
• 2.5 本章小结
• 3 梯式轨道枕下减振垫铺设型式试验优化研究
• 3.1 测试平台
• 3.2 测试设备
• 3.2.1 INV3020D型数据采集仪
• 3.2.2 自动落锤激励装置
• 3.2.3 LC13型小力锤
• 3.2.4 内装IC压电加速度传感器
• 3.3 测试
• 3.3.1 枕下减振垫铺设型式
• 3.3.2 测点布置
• 3.3.3 测试仪器参数设置
• 3.3.4 测试结果评价理论及数据处理方法
• 3.3.5 测试过程
• 3.4 测试结果分析
• 3.4.1 模态分析
• 3.4.2 频响函数分析
• 3.4.3 振动加速度级分析
• 3.4.4 传递损失分析
• 3.4.5 插入损失分析
• 3.4.6 Z振级插入损失分析
• 3.5 本章小结
• 4 梯式轨道纵向轨枕长度数值优化分析
• 4.1 不同纵向轨枕长度梯式轨道
• 4.2 不同纵向轨枕长度梯式轨道模态分析
• 4.2.1 Abaqus建模
• 4.2.2 Abaqus模型验证
• 4.2.3 振型分析
• 4.2.4 自振频率分析
• 4.3 不同纵向轨枕长度梯式轨道减振效果优化分析
• 4.3.1 Ls-Dyna建模
• 4.3.2 时程分析
• 4.3.3 频谱分析
• 4.3.4 传递率分析
• 4.3.5 传递损失分析
• 4.4 本章小结
• 5 基于改进蚁群算法梯式轨道物理参数优化分析
• 5.1 设计变量和优化目标
• 5.1.1 设计变量
• 5.1.2 优化目标
• 5.2 SO-FHACO耦合Ls-Dyna梯式轨道动力特性参数优化
• 5.2.1 SO-FHACO耦合Ls-Dyna程序
• 5.2.2 SO-FHACO&Ls-Dyna参数设置
• 5.2.3 提高减振效果
• 5.2.4 减少钢轨位移
• 5.3 MO-FHACO耦合Ls-Dyna梯式轨道动力特性参数优化
• 5.3.1 MO-FHACO耦合Ls-Dyna程序
• 5.3.2 MO-FHACO&Ls-Dyna参数设置
• 5.3.3 兼顾减振效果和钢轨位移优化结果
• 5.4 本章小结
• 6 橡胶混凝土隔振基础动力特性优化研究
• 6.1 橡胶混凝土隔振基础
• 6.1.1 橡胶混凝土
• 6.1.2 橡胶混凝土隔振基础
• 6.2 利用Periodic Fourier方法计算车轮作用力
• 6.2.1 扣件、支承块及混凝土基础复合刚度计算
• 6.2.2 单点移动简谐荷载
• 6.2.3 单点移动转向架
• 6.3 橡胶混凝土隔振基础Ls-Dyna模型
• 6.3.1 几何参数
• 6.3.2 物理参数
• 6.4 橡胶混凝土隔振基础动力特性优化
• 6.4.1 优化目标和设计变量
• 6.4.2 参数设置
• 6.4.3 提高减振效果
• 6.5 本章小结
• 7 结论与展望
• 7.1 本文完成的主要研究工作
• 7.2 本文得出的主要结论
• 7.3 本文主要创新
• 7.4 展望
• 附录Ⅰ 基于改进蚁群算法轨道系统减振优化软件V1.0
• Ⅰ.1 运行环境
• Ⅰ.2 使用方法
• Ⅰ.3 函数优化演示
• 附录Ⅱ 改进蚁群算法耦合四端参数法梯式轨道优化研究
• Ⅱ.1 四端参数法参数化分析
• Ⅱ.2 SO-FHACO单目标参数优化
• Ⅱ.3 MO-FHACO多目标参数优化
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集