基于深度學習方法的構架端部懸掛部件疲勞應力監(jiān)測研究

摘要： 針對構架端部懸掛部件在長期服役中因振動導致的疲勞損傷難以直接監(jiān)測的問題，以軌道檢測裝置為例，分析其疲勞失效機理，提出一種基于深度學習方法的疲勞應力間接監(jiān)測方案。通過有限元分析識別危險測點位置，利用線路試驗采集構架端部振動加速度和部件應力數(shù)據(jù)；構建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)和時序卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(TCN)共3種時序回歸模型，建立構架端部加速度載荷與部件應力的映... （共11頁）