【摘 要】
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本文采用Compose建立了轨道车辆Sperling指标计算的感觉滤波器并注册至HyperGraph中,实现快速计算车辆平稳性指标.为提高车辆运行平稳性,对OptiStruct中计算的车辆地板振动响应,采用NVH模块进行模态贡献度分析,识别出频响峰值处贡献度较高的模态,随后采用灵敏度分析确定地板对板件厚度对质量及加速度的灵敏度,确定设计变量,优化地板下方底架中部刚度.以本文研究的动车组对象为例,3
【机 构】
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同济大学铁道与城市轨道交通研究院 上海 201804
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本文采用Compose建立了轨道车辆Sperling指标计算的感觉滤波器并注册至HyperGraph中,实现快速计算车辆平稳性指标.为提高车辆运行平稳性,对OptiStruct中计算的车辆地板振动响应,采用NVH模块进行模态贡献度分析,识别出频响峰值处贡献度较高的模态,随后采用灵敏度分析确定地板对板件厚度对质量及加速度的灵敏度,确定设计变量,优化地板下方底架中部刚度.以本文研究的动车组对象为例,33.6Hz峰值处模态贡献量最大的是34Hz模态,采用尺寸优化后,33.6Hz振动加速度峰值减小了39.65％,质量仅增加了10kg,Sperling平稳性指标提高了0.2.
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