一种列车轮轨力荷载获取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109297576A(43)申请公布日2019.02.01(21)申请号201811125874.4(22)申请日2018.09.26(71)申请人北京市劳动保护科学研究所地址100054北京市西城区陶然亭路55号(72)发明人邬玉斌宋瑞祥刘必灯何蕾吴丹吴雅南(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王莹吴欢燕(51)Int.Cl.G01G19/08(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称一种列车轮轨力荷载获取方法(57)摘要本发明实施例提供一种列车轮轨力荷载获取方法，包括：根据场地土测试点的振动加速度时程测试数据，获取列车的振动加速度频谱测试数据；根据振动加速度频谱测试数据和参考轮轨力荷载模型，获取参考轮轨力荷载模型中每一频率正弦力的幅值参数和列车的初始轮轨力荷载；根据列车的初始预测轮轨力荷载和钢轨道床隧道场地土有限元模型，获取所述测试点的振动加速度级预测数据；直到获得的振动加速度级预测数据和振动加速度频谱预测数据满足预设条件，并将获得的列车预测轮轨力荷载作为最终轮轨力荷载。本发明实施例不需要进入地铁隧道内部开展振动源强测试工作，极大降低了测试条件限制，具有很强的可操作性，并且提高了计算精度。CN109297576ACN109297576A权利要求书1/2页1.一种列车轮轨力荷载获取方法，其特征在于，包括：根据场地土测试点的振动加速度时程测试数据，获取列车的振动加速度频谱测试数据，所述振动加速度时程测试数据通过传感器获得；根据所述振动加速度频谱测试数据和参考轮轨力荷载模型，获取所述参考轮轨力荷载模型中每一频率正弦力的幅值参数和所述列车的初始预测轮轨力荷载，所述参考轮轨力荷载模型由若干个不同频率的正弦力组成；根据所述列车的初始预测轮轨力荷载和钢轨道床隧道场地土有限元模型，通过有限元动力时程分析获取所述测试点的振动加速度时程预测数据；根据所述振动加速度频谱测试数据中的每一频谱的幅值与所述振动加速度频谱预测数据中每一频谱的幅值之比，对所述参考轮轨力荷载模型中每一频率正弦力的幅值参数进行修正，获取修正后的参考轮轨力荷载模型，并将修正后的参考轮轨力荷载模型重新作为所述钢轨道床隧道场地土有限元模型的输入荷载，所述振动加速度频谱预测数据根据所述振动加速度时程预测数据获得；重复上述步骤，直到获得的振动加速度级预测数据和所述振动加速度频谱预测数据满足预设条件，所述振动加速度级预测数据由所述振动加速度时程预测数据获得，并最终确定轮轨力荷载。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据场地土测试点的振动加速度时程测试数据，获取列车的振动加速度频谱测试数据，具体包括：对所述振动加速度时程测试数据进行傅里叶变换，获取所述振动加速度频谱测试数据。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述参考轮轨力荷载模型的具体公式如下：其中，F(t)表示所述列车单个车轮t时刻的轮轨力荷载，M表示所述列车单个车轮平均承担的列车重量，θω表示相位差，φ(ω)表示频率为ω的正弦力幅值，n表示所述振动加速度时程时程测试数据中频率的个数。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预设条件为：其中，表示所述振动加速度频谱测试数据中频率为ωi的幅值，表示所述振动加速度频谱预测数据中频率为ωi的幅值，VALy表示实测振动加速度级，所述实测振动加速度级根据所述振动加速度时程测试数据获得，VALx表示预测振动加速度级，所述预测振动加速度级根据所述振动加速度时程预测数据获得，δω表示频率预设误差，δVAL表示加速度预设误差。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述实测振动加速度级和所述预测振动加速度级根据如下公式获得：2CN109297576A权利要求书2/2页其中，a0表示基准加速度，表示所述振动加速度时程测试数据，表示所述振动加速度时程预测数据。6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述钢轨道床隧道场地土有限元模型根据所述场地土地勘信息、隧道埋深信息、尺寸结构信息和地铁线路信息获得。3CN109297576A说明书1/4页一种列车轮轨力荷载获取方法技术领域[0001]本发明实施例涉及物理技术领域，尤其涉及一种列车轮轨力荷载获取方法。背景技术[0002]近年来，地铁快速发展带来了严重的振动噪声污染问题，地铁线路周边新建振动敏感建筑时有必要采用有限元数值仿真方法首先进行地铁振动影响预测评价，而建立符合实际情况的地铁列车荷载模型及输入方法是影响数值仿真预测精度的关键因素，地铁振动源强频谱特性及强度受车型、运行状态、线路条件、轨道减振措施等多种因素影响，[0003]振动源强离散性很大，国内外学者提出了多种地铁列车荷载模型，但要获取符合实际情况的准确列车荷载