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摘要
动车组转向架的关键部件构架是整个转向架的安装基础，为了验证构架的结构是否满足安全要求，保障转向架的安全稳定运行，提出了一种基于替代模型与主动学习策略的结构可靠性研究方法。分析构架承受的载荷及约束情况，找到不同工况中承受Von Mises应力最大的工况条件。采用前馈多层感知器网络估算转向架构架的极限状态函数，基于蒙特卡洛模拟和多基因遗传编程构造替代模型进行结构可靠性研究。为了提高模型的精度，采用改进的有效全局优化算法寻找次要点，扩充替代模型的训练集，进而对替代模型进行迭代更新。结果表明，在较危险的工况条件下，转向架构架可靠性为98.71%,满足安全要求。所提方法通过减少数值模型的调用次数大大减少了计算时间，通过与其他研究方法相比较验证了其具有较高的精确性，该方法适用于无法得到准确显式极限状态方程的复杂系统，以及需要进行快速可靠性计算的产品设计优化过程。
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