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J-GLOBAL ID：201702285893536062   整理番号：17A1289872

RSMモデルおよびNSGA-IIアルゴリズムに基づく低床車両曲線を,性能最適化によって最適化した。【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Curving Performance for Low Floor Rail Vehicles Based on RSM Model and NSGA-II Genetic Algorithm

著者 (5件)： Yang Yang (西南交通大学 机械工程学院,四川 成都,610031) ,  Ding Junjun (西南交通大学 机械工程学院,四川 成都,610031) ,  Li Fei (西南交通大学 机械工程学院,四川 成都,610031) ,  Qi Zhuang (西南交通大学 机械工程学院,四川 成都,610031) ,  Jiang Kuan (广州電力机車有限公司 技術中心,广東 广州,510850)
資料名： Tiedao Xuebao  (Tiedao Xuebao)
巻： 39  号： 3  ページ： 25-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1488A  ISSN： 1001-8360  CODEN： TIXUF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最適化効率を改善し,単一パラメータの変化により車両動力学性能を最適化するために,RSM近似モデルとNSGA-II遺伝的アルゴリズムに基づく車両曲線の性能最適化法を提案し,より正確な結果を得て,設計周期を短縮した。70%低床電気自動車の動力学モデルを確立することにより,サスペンションパラメータを設計変数として,曲線を通して,RSMモデルを近似し,そして,近似モデルに基づき,曲線の性能を,多重パラメータおよび多目的最適化によって,近似的にモデル化することができた。最適化の結果により,車輪の横方向力,車輪軸の横方向力,脱線係数および車輪荷重の減少率は,オリジナルの設計最適化方法と比較して,異なる程度に減少し,そして,最適化効率は,大いに改善された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  輪荷重 ,  *最適化 ,  電気自動車 ,  車軸 ,  近似法
準シソーラス用語： 設計最適化 ,  横方向力 ,  多目的最適化 ,  近似モデル ,  *性能最適化 ,  *低床 ,  *NSGA-II , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： low floor rail vehicles ,  RSM model ,  NSGA-II genetic algorithm ,  curving performance ,  performance optimization

分類 (3件)： アンテナ  (ND06000M) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  管内流  (BC02090Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  アルゴリズム ,  低床 ,  曲線 ,  性能最適化 ,  最適化