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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种高速列车转向架动力学性能博弈优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120124192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510369343.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种高速列车转向架动力学性能博弈优化方法是由张海柱;陈向;黎荣;王双不;饶大佺设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速列车转向架动力学性能博弈优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高速列车转向架动力学性能博弈优化方法，包括步骤S1‑S4：步骤S1：构建高速列车动力学仿真代理模型，包括动力学仿真模型构建，代理模型训练；步骤S2：构建不确定性量化模型，包括不确定性表征和不确定性传播；步骤S3：构建博弈模型，包括博弈格局构建、策略集划分和效用函数构建；步骤S4：博弈模型求解。采用本发明提出的方法能兼顾高速列车运行过程中的随机变化同时保证动力学性能之间的整体最优。

本发明授权一种高速列车转向架动力学性能博弈优化方法在权利要求书中公布了：1.一种高速列车转向架动力学性能博弈优化方法，其特征在于：包括步骤S1-S4： 步骤S1：构建高速列车动力学仿真代理模型，包括动力学仿真模型构建，代理模型训练； 步骤S2：构建不确定性量化模型，包括不确定性表征和不确定性传播； 步骤S3：构建博弈模型，包括博弈格局构建、策略集划分和效用函数构建； 步骤S4：博弈模型求解； 步骤S1具体包括以下步骤S11-S16； 步骤S11：构建动力学仿真模型； 步骤S12：确定设计变量、约束区间与优化目标；包括S121-S123： S121：确定设计变量，选取需要优化的悬挂参数； S122：确定约束区间，明确悬挂参数可选范围； S123：确定优化目标，确定待优化的动力学指标； 步骤S13：取样仿真；包括S131-S133： S131：基于S12中确定的设计变量和约束区间，采用拉丁超立方取样抽取一定数量的设计变量组合样本值； S132：将抽取的样本值输入到仿真模型中去，计算出动力学性能指标； S133：将设计变量和对应的动力学性能指标组合形成样本值用于构建动力学代理模型； 步骤S14：划分代理模型样本 采用随机划分的样本划分规则，将数据集随机划分为训练集和测试集； 步骤S15：训练代理模型； 基于上述划分样本训练集和测试集，采用训练集对代理模型进行训练； 步骤S16：代理模型精度验证； 步骤S2包括步骤S21-步骤S22； 步骤S21中采用概率的方法表征其随机不确定性，明确悬挂参数随机变化范围； 步骤S22包括步骤S221-步骤S226： 步骤S221：初始化样本集； 步骤S222：设置阶数展开范围； 步骤S223：低阶交互截断，采用如下的低阶交互截断： AM,p,q≡{α∈NM:||α||q≤p,0＜q≤1}2 式中，AM,p,q为特定输入和阶数下的候选混沌多项式基集合，M为输入的维数，N是设计变量空间，α为输入向量，p为混沌多项式阶数，||·||q为q-范数；q为1的时候为标准截断；q＜1将会剔除高阶交互项，q越小则会剔除越多； 步骤S224：最小角回归，基于最小角回归进一步获得更稀疏的混沌多项式基集合； 步骤S225：最小二乘法计算混沌多项式系数，将样本和相应的函数响应值分别代入到混沌多项式模型的右端和左端，得ψb＝Y，其中： 式中，Φ为多项式，M为输入的维数，p为混沌多项式阶数，ψ为多项式矩阵，s为向量维数，ξ为标准随机变量； 式中，b为系数矩阵，Y为输出的矩阵，g为响应值，x为输入向量，s为向量维数； 根据最小二次回归方法，求得混沌多项式系数： b＝ψTψ-1ψTY5 式中，b为系数矩阵，Y为输出的矩阵，ψ为多项式矩阵； 步骤S226：采用留一法进行后验交叉误差估计： 式中，k为留一法建立的原模型数，gxi为xi点处的原模型响应输出即代理模型输出，gPCExi构建的混沌多项式代理在xi处的输出值，为k个混沌多项式代理模型响应值的均值；在构建混沌多项式模型循环中，依据最小的εLoocv获得最佳的混沌多项式展开阶数； 基于求出的混沌多项式系数，获得随机输出的统计信息；响应均值等于混沌多项式常数项系数，方差σc等于混沌多项式常数项其余系数平方和： 式中，μc和E[Y]为响应均值，σc2和Var[Y]为响应方差，αi为展开系数；ΦiX为标准化后的正交多项式基底；P为正交多项式最高阶次。

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