基于代理模型的高速列车齿轮箱裂纹识别研究

摘要

随着我国高速铁路事业的飞速发展，高速、重载铁路的比重逐渐增大，越发复杂的运行环境使列车各结构之间的相互作用日益增强，从而导致车辆运行安全性问题愈发严重。因此，对列车关键部件进行安全监测，能够有效防止列车突发故障，保证列车安全运行。 齿轮箱作为高速列车走行部的关键部件，其结构性能不仅影响列车运行速度，而且对转向架结构性能的影响也很大，严重时可能导致列车失稳。而裂纹作为一种重要的结构损伤形式，对齿轮箱的正常运作具有重要影响，因此如何对列车运行状态下齿轮箱裂纹的产生进行及时有效的判断和识别是一个亟待解决的问题。由于列车运行状态下齿轮箱系统所涉及参数较多，通过调用有限元模型建立裂纹数据库耗时长，效率低。本文利用代理模型技术代替传统的利用有限元模型修正建立裂纹数据库的方法，能有效对构建裂纹数据库时所需的大量样本模型重建和有限元计算次数进行简化，且通过代理模型修正技术，可以达到较高的识别精度，识别误差保持在3%以内。 本文旨在综合考虑齿轮箱在列车运行状态下的工作状况，从箱体裂纹故障识别入手，构建齿轮箱裂纹参数与其结构动态响应之间的Kriging代理模型，并利用粒子群优化算法在代理模型中对目标裂纹参数进行识别。文章主要研究内容为： (1)通过模态分析对箱体结构的固有振动特性进行分析。由于箱体发生损伤时会减小结构局部刚度，可通过模态参数如固有频率等反映其动力学特性，从而对建立的齿轮箱模型结构参数进行评估。从箱体固有属性出发，了解箱体容易发生损伤的部位，为构建裂纹模型时裂纹位置的设置提供指导。 (2)提出了基于Kriging代理模型的齿轮箱裂纹识别方法。利用拉丁超立方体抽样所选取的裂纹样本和其所对应的模态频率响应，构造裂纹模型参数和其结构动态响应之间的Kriging代理模型，来代替原有裂纹参数与其结构动态响应之间的关系，从而有效减少裂纹模型重建次数和有限元计算过程。 (3)研究齿轮箱在高速列车运行状态下所承受的内外激励。分析轮轨激励、牵引电机谐波转矩等外部激励和刚度激励、误差激励等内部激励对箱体动力学性能的影响，并在考虑内外激励的情况下，建立高速列车整车动力学模型来模拟齿轮箱运行状态，通过仿真采集箱体振动信号。对箱体进行瞬态动力学分析和谐响应分析，研究箱体在动态载荷下的动态响应，以此来对列车运行状态下的箱体结构进行分析。 (4)提出在列车运行状态下的基于Kriging代理模型的齿轮箱裂纹识别方法。利用列车参数、运行条件、裂纹结构等样本和其所对应的齿轮箱动态载荷下的结构动态响应，构建Kriging代理模型以代替原有的设计变量与结构动态响应之间的对应关系，在有效减少计算量的同时，使用随机粒子群优化算法和加点准则对代理模型进行寻优识别和迭代优化可达到较高的裂纹识别精度。并通过实验验证了基于Kriging代理模型的裂纹识别方法的有效性。

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