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原文传递基于机理和数据模型的地铁环境振动预测方法及应用

论文题名：	基于机理和数据模型的地铁环境振动预测方法及应用
关键词：	地铁线路;环境振动;轮轨耦合;数值模拟;机器学习
摘要：	随着我国地铁线路的高速建设发展，地铁引发的环境振动问题与环境友好型社会建设之间的矛盾日益突出。地铁引发过大的环境振动不仅会对居民身体健康、而且会对古建保护、精密仪器工作、工业生产等诸多方面造成干扰。在此背景下，实现地铁引发环境振动的精准预测和有效控制，具有显著的现实意义。　　本论文以某地铁运营引发的环境振动问题为背景，通过现场测试和理论仿真相结合的方法，揭示了地铁环境振动的衰减规律；研究了不同减振措施及其组合条件下的振动控制效果；并基于机器学习方法，提出了数据驱动的地铁环境振动预测方法。本论文主要研究工作和结论如下：　　（1）开展了地铁环境振动综合测试，揭示了环境振动传递规律。　　对地铁线路振动敏感段隧道区间的振源、附近地表和敏感建筑物室内进行综合测试，获得了钢轨、道床、隧道壁以及地面和室内楼板的振动加速度。采用时频混合分析方法，研究了振源（钢轨-轨道板-隧道壁）及传播介质（土体）和受振体（敏感建筑物）的振动响应特征，揭示地铁引发环境振动衰减规律，为后续模型建立奠定基础。　　（2）建立了地铁引发环境振动机理分析模型，实现了不同部件的精确化模拟。　　本文基于多体动力学、有限元方法、轮轨耦合动力学原理以及结构动力学理论方法，建立了车辆-轨道-隧道-土体-建筑物耦合系统机理分析模型。该模型能够精细考虑车辆、轨道、隧道、土体、建筑物等结构特征，能够从系统动力学角度实现各部分之间的耦合作用。通过与实测数据进行比较，对模型的正确性进行了验证。　　（3）对比分析了不同减振措施及其组合条件下的振动控制效果。　　基于所建立的车辆-轨道-隧道-土体-建筑物耦合系统机理分析模型，对比分析了钢轨打磨、更换扣件和降低车速三种单一减振措施的振动控制效果以及降低车速结合更换扣件、打磨钢轨结合降低车速、更换扣件结合打磨钢轨三种组合条件下的综合振动控制效果。结果显示，综合减振措施的减振效果由其组成的单一减振措施效果决定，单一减振措施程度越高，综合减振措施减振效果越明显。　　（4）建立了基于数据驱动的环境振动预测模型，实现了地铁引发环境振动的精准预测。　　利用耦合系统机理分析模型获得的振动数据建立了地铁引发环境振动振级数据库；基于该数据库分别建立了无优化BP神经网络、基于粒子群优化的BP神经网络、遗传算法优化的BP神经网络、以及遗传算法-粒子群混合优化的BP神经网络四种基于数据驱动的环境振动数据预测模型，对不同预测模型的预测结果进行了准确性评估。结果表明，本文建立的基于遗传算法-粒子群混合优化的BP神经网络环境振动预测模型能够精准预测建筑物室内振动振级。
作者：	王宇
专业：	道路与铁道工程
导师：	辛涛
授予学位：	硕士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2023