成果名称:  相关性失效下基于高效代理模型及时变Copula的高速动车组转向架疲劳可靠性方法研究
 完成单位:  电子科技大学广东电子信息工程研究院
 研究人员:  智鹏鹏
 介绍:  

 课题来源广东省科学技术厅。当前,新一轮科技革命和产业变革给人们的生产和生活方式带来剧烈变迁,使我国的经济发展进入新常态,制造业发展面临新的挑战。严把质量关,坚持以质取胜的发展道路已成为中国制造2025的基本方针。先进轨道交通装备作为中国制造2025战略的十大领域之一,旨在研制先进可靠适用的产品和轻量化、模块化、谱系化产品。然而,当前我国高速动车组由大规模“设计制造”阶段转入长期“运营维护”阶段后所面临安全稳定运营维护之挑战,需要研究关注的核心科学问题是高速动车组结构的系统动态性能演变及疲劳可靠性。转向架作为高速动车组最重要部件之一,不仅保证了列车整体的动力学性能,而且是体现旅客乘坐舒适性与安全性的根本。因此,保证高速动车组转向架的疲劳可靠性对于保障列车可靠、有效运行,提高运行效率和安全性至关重要。高速动车组转向架主要由构架、基础制动装置、一系/二系悬挂装置、轮对和驱动装置组成,其主要功能是可靠地承受作用于车辆的各种力并传递给钢轨,缓和相互冲击、减少车辆振动,确保车辆灵活、安全平顺地沿钢轨运行和通过曲线,进而保证足够的运行平稳性和良好的运行质量。在此过程中,由于南北温差大、跨度广、速度高、长时间运行等复杂服役环境,使得转向架的疲劳失效(如焊缝开裂、齿轮箱开裂、制动盘磨损等)问题已成为影响列车运行安全性和可靠性的主要因素。通常情况下,高速动车组转向架在服役运行期间受高维时变简谐载荷和随机载荷作用,加之环境的复杂性和随机性,使其容易造成疲劳引起的点蚀、磨损、断裂等多失效模式的出现,从而恶化转向架的动力学性能,影响乘客的舒适性和行车安全。值得关注的是,随着服役里程的增加,车轮磨耗、踏面擦伤、钢轨波磨等耦合作用以及转向架各部件的性能退化,使其面临的疲劳可靠性问题越来越多。服役过程中环境、载荷、性能具有极强的时变特征,导致引发的多重疲劳失效模式呈现一定的时变相关性,这为高速动车组转向架疲劳可靠性问题的解决及优化方法的提出增加了难度,属于疲劳可靠性、时变可靠性与优化设计交叉研究的前沿范畴。尽管相关企业和科研院所在高速动车组转向架结构抗疲劳设计及可靠性研究中已做出了巨大努力,但因疲劳失效导致的故障仍屡屡发生,严重威胁到列车的运行安全,加大了服役运行成本。因此,系统探寻高速动车组在复杂环境-随机性交互作用下的动态性能演化规律,分析不同失效机制下的疲劳失效机理及其耦合与交互作用,构建考虑载荷及环境随机性与时变性的高精度疲劳可靠性模型,研究多失效模式及其相关性下的疲劳可靠性指标建立,形成含相关性失效疲劳时变可靠性约束的结构优化设计方法,已成为高速动车组当前亟待开展的一项重要工作,是高铁技术发展当前/今后重点关注的核心科学问题和技术挑战。

本课题从理论上拓展和完善了结构/疲劳可靠性分析与优化设计方法体系,从技术上解决了转向架关键部件服役过程中面临的失效模式多样、失效机理与模式对应关系复杂以及结构/疲劳可靠性分析难等问题。首先,提出了基于RMQGS-APS-Kriging的主动学习结构可靠性分析方法,处理转向架关键部件单失效模式可靠性分析面临的输入-输出表征难、计算精度和效率低的问题;其次,针对转向架关键部件多失效模式量化、相关性失效表征难的问题,相继提出了基于主动学习MRGP-SS的可靠性分析方法、优化Kriging和混合时变Copula相结合的可靠性分析方法以及基于T-M-Copula的时变可靠度分析方法;再次,结合动应力试验,提出了基于等效时变动态应力-强度干涉模型的转向架构架疲劳可靠性分析方法,提升了转向架构架真实服役周期下的疲劳可靠度评估结果;最后,以失效机理分析数据(材料断裂分析、动应力测试、有限元分析)为基础,提出了基于双层Kriging代理模型的疲劳稳健优化设计方法,实现了转向架轮对提吊的抗疲劳能力提升。该研究对量化转向架服役性能可靠性及安全性提升具有切实的应用价值,对机电装备的结构/疲劳可靠性评估与优化设计具有较大的参考价值。本课题研究成果有利于实现高速动车组关键部件/产品的短周期高可靠性设计,对增强我国轨道交通装备的国际市场竞争力具有重要的社会效益和经济价值。研究过程中,以第一或通讯作者共发表论文11篇,其中SCI2区论文1篇、EI论文2篇、核心论文1篇;受理发明专利2件;获市厅级科技奖项2项;获省部级科技奖项1项;培养毕业硕士研究生3名。
 登记号:  
 登记日期:  2024/12/3
 研究起止时间:  2021-10-01至2024-07-01
 成果应用行业:  科学研究、技术服务和地质勘查业
 高新科技领域:  
 学科分类:  
 鉴定单位:  广东省科学技术厅
 评价日期:  2024/7/22
 登记办理状态:  公示中
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