news 2026/1/18 5:50:57

基于正交设计与GA-BP算法的铁路货车车体结构优化附Matlab代码

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于正交设计与GA-BP算法的铁路货车车体结构优化附Matlab代码

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🔥内容介绍

铁路重载货车车体在运用中出现的疲劳裂纹往往发生在焊缝连接处,为了从设计源头有效遏制此类问题的发生,对车体结构设计传统策略进行了优化,并给出了适用于车体结构设计的优化方法.车体结构设计策略优化是在车体设计传统策略基础上,通过车体静强度仿真,确定应力集中部位,然后建立包括焊缝的应力集中部位实体模型,在结果分析时除了关注焊缝连接处的应力最大点,同时重点关注焊缝连接处的应力变化趋势.为了进一步降低焊缝连接处的应力,给出了正交试验设计、BP神经网络、遗传算法相结合的优化方法.最后采用车体设计策略与GA-BP优化方法对C80E车体从整体到局部进行结构优化,不仅提升了车体结构的疲劳可靠性,同时也验证了本文给出的车体设计策略与结构优化方法合理、可行.

⛳️ 运行结果

========= 最终优化结果 ==========

原设计参数:t0=5mm, t1=7mm, d=300mm

原设计应力:75.0 MPa

优化后参数:t0=7.0mm, t1=6.8mm, d=250.1mm

优化后应力:71.45 MPa

应力降低值:3.55 MPa

应力降低百分比:4.7%

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]刘文飞,刘志明,胡伟钢,等.基于正交设计与GA-BP算法的铁路货车车体结构优化[J].铁道学报, 2019, 41(5):8.DOI:10.3969/j.issn.1001-8360.2019.05.004.

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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