基于灰箱模型的垂向车-桥系统响应极值分布研究

唐 平，李永乐，向活跃

(西南交通大学 土木工程学院，成都 610031)

随着我国轨道交通建设的快速发展，高速列车以高速舒适的优势在全国范围内得到大规模地建设。在我国高铁大发展的同时，在营高铁的可靠性也越来越多地被研究。由于车-桥系统相对复杂的非线性和轨道激励的随机性，使得这一研究遇到很多障碍。

随着随机振动理论的发展和成熟，学者们提出了很多随机性方法，并被应用到了车-桥耦合振动中，如协方差分析法[1]、演变随机响应法[2-3]以及虚拟激励法[4-7]等，但当对象为非线性系统或需要计算小概率失效事件时，以上方法还有很多缺陷。除了上述随机振动方法，最直观通用的还是Monte Carlo模拟(Monte Carlo simulation，MCS)，此模拟方法不受系统线性或非线性影响，但得到的结果变异系数与模拟次数的开方成反比，在失效概率很小时，需要的样本数目很大。因此，提高每个样本计算效率或减少样本数目是非常必要的。在减少非线性结构小失效概率动力可靠性计算所需MCS样本量方面，比较有效的是子集模拟以及在其框架上衍生的一些方法[8-11]，其本质还是基于条件概率的MCS。

而在提高样本计算效率方面，有学者提出桥梁代理模型[12]；对于垂向车-桥系统，也有学者采用非线性神经网络模型[13]；还有学者针对轮轨几何接触点的计算[14]、轮轨力的预测[15]提出过一系列人工神经网络模型。以上方法都将重心放在简化车-桥模型的某个点上，使用各类代理模型简化计算。大部分代理模型虽然能在一定程度上提高计算效率，但由于未对计算框架进行简化，效率提高有限。……