蔡国强，邢宗义，潘丽莎，程晓卿，秦 勇

(1.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，100044 北京;2.南京理工大学机械工程学院，210094 南京;3.广州市地下铁道总公司车辆中心，510320 广州)

采用遗传神经网络的轮轨力建模方法

蔡国强1，邢宗义2，潘丽莎3，程晓卿1，秦 勇1

(1.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，100044 北京;2.南京理工大学机械工程学院，210094 南京;3.广州市地下铁道总公司车辆中心，510320 广州)

为解决轮轨力建模问题，提出了一种基于遗传算法和径向基函数神经网络的轮轨力建模方法，该方法基于轨道不平顺输入实现了轮轨力的预测.在径向基函数神经网络的中心、宽度和权值参数上，分别采用遗传算法、最大距离法和最小二乘法来确定，从而提高建模精度并减轻该算法的计算量，实现了快速准确的轮轨力神经网络建模.仿真试验结果表明:提出的轮轨力建模方法具有较高的预测性能.

轨道不平顺;轮轨力;建模;神经网络;遗传算法

随着我国高速客运列车速度和货运列车重载的不断增加，机车车辆与轨道系统之间的相互作用状况越来越严重.作为导致轨道失效、破坏、车辆部件损伤的主要因素，轮轨力越来越成为轨道检测项目的重要内容之一，主要被用来评价列车运行的安全性、平稳性和舒适性［1－2］.目前轮轨力的测量主要是通过测力轮对的方式实现，将应变传感元件安装在车轮上，利用车轮的变形来获取轮轨力［3］.由于测力轮对……