蚁群算法优化LS-DYNA模拟的梯式轨枕轨道动力特性

"本文主要探讨了蚁群算法与LS-DYNA动力有限元程序的耦合应用，旨在优化梯式轨枕轨道的动力特性，特别是研究枕下减振垫的材料密度和弹性模量对其影响。文章由金浩和刘维宁在2013年的《振动与冲击》期刊上发表，属于工程技术领域的论文。通过该算法，作者们找到了最佳的材料参数，即材料密度为620 kg/m³，弹性模量为6.25×10^6 N/m²，这些参数有助于改善地铁运营线的振动问题，降低1-80Hz频段的加权振动水平（VL）6.5dB，显示出优化方法的有效性。" 本文的研究重点在于铁路轨道的动力学性能，特别是针对梯式轨枕轨道，这种轨道结构在中国城市轨道交通中广泛应用。梯式轨枕轨道的减振垫是关键部件，其材料性质直接影响轨道的动力响应和减振效果。为了优化这一特性，作者采用了连续函数蚁群算法，这是一种模拟自然界中蚂蚁群体行为的优化算法，能够高效搜索复杂问题的最优解。 蚁群算法首先被用来优化设计变量，即减振垫的材料密度和弹性模量。此算法的优势在于其全局搜索能力，可以避免陷入局部最优，从而找到更优的解决方案。接着，优化后得到的参数被输入到LS-DYNA动力有限元程序中，这是一个强大的非线性动态分析软件，可以精确模拟复杂的结构动力学问题。通过LS-DYNA的计算，可以得到减振垫改变后轨道的动力特性变化。 计算结果显示，在一定的材料参数范围内，最佳的减振垫材料密度为620 kg/m³，最佳弹性模量为6.25×10^6 N/m²。这样的参数组合能显著降低轨道振动，减少对周围环境和乘客舒适度的影响。在实际应用中，采用优化后的减振垫，地铁运营线的1-80Hz频段的加权振动水平降低了6.5dB，这表明了蚁群算法耦合LS-DYNA方法在优化轨道动力特性方面的有效性。 该研究展示了蚁群算法在工程优化问题中的潜力，尤其是在轨道交通领域。通过与LS-DYNA的结合，可以对复杂结构的动力特性进行精确优化，为提高轨道系统的稳定性和乘客舒适度提供科学依据。这种方法也为其他类似的工程问题提供了新的解决思路。