【CJME论文推荐】西南交通大学肖守讷研究员团队：多参数对B型地铁列车碰撞响应影响的研究
Liu, Y., Yang, B., Xiao, S. et al. Research on the Influence of Multiple Parameters on the Responses of a B-type Subway Train. Chin. J. Mech. Eng. 35, 85 (2022). https://doi.org/10.1186/s10033-022-00755-8
https://cjme.springeropen.com/articles/10.1186/s10033-022-00755-8(戳链接，下载全文)
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研究背景及目的
列车的耐撞性是保护乘员生命安全的最后一道屏障，在欧洲和北美已经成为强制法规要求。轨道车辆具有长编组和大重量的特点，碰撞时携带的巨大动能导致车辆结构发生塑性变形、同时产生冲击加速度，引起乘员伤亡。最大程度得保持列车或车辆一次碰撞后结构的完整性、降低冲击加速度，减缓乘员与车辆内部结构的二次碰撞，是保证乘员生命安全的重要措施。围绕列车耐撞性能，国内外学者已经进行了大量研究，总体可以概括为：在全局层面上研究编组列车的碰撞响应及能量管理，包括吸能结构的位置布置、吸能次序优化等；司机室、内装结构优化及乘员二次碰撞损伤评估等；基于吸能最大化，在局部层面上设计特殊的吸能装置，优化提升吸能装置的吸能性能等。车辆设计质量M、碰撞速度V是影响列车碰撞行为的两个关键因素，却鲜有相关文献研究其对列车碰撞响应的影响。同时，空行程D（头车半自动车钩剪切后防爬器接触前列车运行的距离）对不同界面吸能装置压缩行程也有显著影响。论文以一典型6车编组B型地铁列车为对象，建立一维碰撞动力学模型，定义列车综合耐撞性指标TS（沿列车方向总压缩位移）、TAMA（列车碰撞总体平均加速度），在标准碰撞工况下（25km/h），研究车辆设计重量M、空行程D对列车碰撞响应的影响规律及耦合作用相关性；基于拉丁超立方法（OLHD）、响应面法（RSM）建立TS、TAMA的近似模型，采用粒子群优化算法（MPOSO）对TS、TAMA进行多目标优化；采用熵值法对TS、TAMA分配权重并进行优化决策，为地铁列车耐撞性设计提供更多理论和工程应用参考。
图1 典型B型地铁列车的吸能装置及布局
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试验方法
利用LS-DYNA软件建立列车纵向一维碰撞动力学模型，并通过对比相同配置及边界条件的三维列车碰撞有限元模型仿真结果验证动力学模型的准确性；定义列车综合耐撞性指标TS（沿列车方向总压缩位移）、TAMA（列车碰撞总体平均加速度）。分别将车辆设计质量M/空行程D固定，另一个设计变量在定义范围内等间距取9点，在地铁列车碰撞标准工况下，基于列车一维碰撞动力学模型仿真结果，研究M/D对列车碰撞响应的影响规律。基于拉丁超立方法（OLHD）对M、D进行试验设计，采用响应面法（RSM）建立TS、TAMA的近似模型，采用粒子群优化算法（MPOSO）对TS、TAMA进行多目标优化，采用熵值法对TS、TAMA分配权重并进行优化决策。
图2 列车碰撞模型示意图:(a)一维动力学模型，(b)有限元模型
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结果
将车辆设计质量M固定为33t，在地铁列车碰撞标准工况下，随着空行程D由20mm增加到50mm，相比于初始量，前三个碰撞界面的压缩位移相对变化分别为20.59%、4.03%及-25.41%，吸能量相对变化为9.60%、4.48%及-27.25%；M1车速度平衡时间由0.396s增加到0.433s，M2车速度平衡时间由0.556s增加到0.595s；M4~M6车最大碰撞瞬时加速度相比于初始量，相对变化分别为-0.47%、-1.16%及-0.11%；TS相对变化为-2.11%，TAMA相对变化为-0.22%。
将空行程D固定为35mm，在地铁列车碰撞标准工况下，随着车辆设计质量M由30t增加到36t，相比于初始量，前三个碰撞界面的压缩位移相对变化分别为42.17%、19.43%及24.32%，吸能量相对变化为18.78%、22.49%及26.57%；M1车速度平衡时间由0.389s增加到0.433s，M2车速度平衡时间由0.53s增加到0.621s，M3~M6车速度平衡时间由0.62s增加到0.733s；各车辆的加速度相对变化都在-16%左右；TS由初始1248.459mm增加到1459.425mm，相对变化为16.90%；TAMA由初始1.4422g减小到1.2122g，相对变化为-15.95%。
通过对多目标问题进行优化求解，得到列车耐撞性评估指标TS、TAMA的Pareto前沿最优集，对于最小的TS，在Pareto前沿最优集的一端取到，而在另一个端部取到最小的TAMA。采用熵值法，得到列车耐撞性指标TS、TAMA的权重系数分别为0.50003、0.49997。赋予权重后再次采用粒子群优化算法（MPOSO）进行多目标优化，当空行程D取值为50mm，车辆设计重量M为32.4t时，取到最优解，此时TS为1307.5mm，TAMA为1.4g。
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结论
空行程D对列车前两个碰撞界面吸能装置压缩位移产生显著正影响，对第三个碰撞界面产生显著负影响，影响程度排序依次为第三界面、第一界面、第二界面。车辆设计质量M对列车前三个碰撞界面吸能装置压缩位移均产生显著正影响，影响程度排序依次为第一界面、第三界面、第二界面。车辆设计质量M直接决定车辆最大碰撞瞬时加速度，随着车辆设计质量M的增加，车辆的最大碰撞瞬时加速度线性减小。空行程D对车辆最大碰撞瞬时加速度影响很小。
不同空行程D下M1、M2车速度-时间变化曲线产生偏移且相互平行，不同车辆设计质量M下所有车辆速度-时间变化曲线均发生偏移且逐渐发散。在空行程D、车辆设计质量M的共同耦合影响下，考虑列车前三个碰撞界面吸能装置压缩位移、前两节车最大碰撞瞬时加速度、TS及TAMA，列车所有碰撞响应与车辆设计质量M均为强相关；M2-M3碰撞界面吸能装置压缩位移、M2车最大碰撞瞬时加速度与空行程D为强相关，而其它碰撞响应与空行程D均为弱相关。
对TS、TAMA进行多目标优化，采用熵值法确定权重系数并进行决策，优化后的地铁列车耐撞性综合指标显著提升，为列车耐撞性设计研究提供更多理论和工程应用参考。
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前景与应用
列车的耐撞性设计是现代轨道车辆的设计难点和痛点，实践中发现车辆设计重量M、空行程D（头车半自动车钩剪切后防爬器接触前列车运行的距离）对地铁列车的碰撞响应有较大影响。M、D作为车辆的可控设计变量，研究其在标准碰撞工况下（25km/h）对列车碰撞中吸能结构及各车辆的响应影响规律对提升地铁列车耐撞性设计、帮助设计工程师决策具有切实的指导意义。本文对M、D对列车碰撞响应的影响规律及对列车耐撞性综合指标TS、TAMA的多目标优化及决策进行了研究，取得了一定的成果，对提升地体列车耐撞性的设计及帮助设计师决策提供了更多的参考。相关文章/图书推荐
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团队带头人介绍
作者介绍
刘艳文（本文第一作者），1988年5月生，内蒙古集宁人，2013年7月硕士毕业于西南交通大学牵引动力国家重点实验室，目前为实验室在读博士研究生，研究方向为轨道车辆碰撞被动安全，已发表SCI论文2篇，申请发明、实用新型专利各专利1项。
团队研究方向
主要研究方向为：机车车辆结构设计与理论、列车碰撞安全性、结构强度、疲劳可靠性、吊挂设备耦合振动、复合材料与结构轻量化、动力学、疲劳断裂，以及车辆性能-参数关系与系统平台搭建等等；主要研究对象包括：车体（动车组系列、地铁车、磁悬浮车、低地板车、机车以及其它特种车辆（加载车、隧道检测车等）、转向架（构架、车轴、轴箱及其它部件）、吊挂件（电池箱、变压器等车体吊挂件）等。
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作 者：刘艳文责任编辑：谢雅洁责任校对：向映姣审 核：张 强
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