BP神经网络求解轮轨力作用点位置的研究
《中国测试技术》杂志社028-84404872

王建维, 陈建政 
(西南交通大学牵引动力国家重点实验室,四川 成都 610031) 

摘  要:测力轮对(Instrumented wheelset)是测量轮轨力最直接最准确的方法。利用有限元法建立测力轮对的有限元模型,并通过计算机模拟研究载荷作用点位置对测力轮对辐板应力的影响,在此基础上,建立加载位置的BP神经网络模型。实践表明,采用BP网络模型仿真的结果可以得到更理想的输出波形,解决或减少了传统组桥过程中存在的一系列问题,证明了所设计的网络具有足够的精度,所建立的网络也是具有应用价值的。 

关键词:测力轮对;有限元法;神经网络;BP算法;横垂向桥 

中图分类号:U213.2+12      文献标识码:A     文章编号:1672-4984(2007)01-0054-03 

Research on solution of wheel/trail force load position based on BP neural network 
WANG Jian-wei, CHEN Jian-zheng 
(Traction Power State Key of Laboratory,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China) 

Abstract:Instrumented wheelset is the most direct and precise method to measure wheel/trail force.A finite element (FE) model of Instrumented wheelset was researched,and the effect of load position to the stress of the Instrumented wheelset was simulated by computer.A BP neural network model was set up based on simulation result.It turned out that a more perfect output wave form can be gotten using the BP neural network.This method solvesd or reduces a series of problems which produced in traditional bridge.The model’s simulation data have proved the high precision and application value of the neural network. 

Key words:Instrumented wheelset;Finite element method;Neural network;Back propagation algorithm;Lateral and vertical bridge