车体垂向位移伯德图分析：深度强化学习应用

本文主要介绍了使用频率响应分析法来研究车体垂向位移的伯德图，这是深度强化学习在动态系统分析中的一个应用。频率响应分析是通过输入一系列幅值为1的正弦信号，观察系统在不同频率下的稳态响应，从而推断出系统的传递函数。在分析中，提到了两个模型——模型A和模型B，它们的输出量包括第一轮对的横向位移、车体的垂向位移和车体的垂向加速度。 在模型B中，第一轮对横向振动的自振频率为2Hz，对应增益为11.2dB，而在模型A中，相同频率下的增益为10.8dB。车体垂向振动的自振频率在两个模型中都是1.1Hz，增益约为8.1dB。随着频率升高，振动幅度快速衰减。车体垂向加速度的最大幅值也出现在1.1Hz，两模型增益相近，约42.7dB。在高频部分，模型B在4.4Hz时增益为39dB，模型A则为38.5dB。尽管在高频部分存在微小差异，但在低频区段两者表现几乎一致，因此在频率分析时可认为两个模型没有显著差别。 此外，提到了SIMPACK软件，这是一款用于动力学分析的工具，尤其适用于轨道车辆动力学的研究。文档涵盖了从基础知识如车辆动力学理论、前处理建模、轮对和转向架的建模，到常规车辆和列车的建模，再到动力学分析方法和后处理模块的详细内容。SIMPACK轮轨模块具有处理复杂动力学问题的能力，并且提供了丰富的分析工具，如2D和3D显示，以及线性随机分析等功能，便于用户理解和优化车辆系统的行为。