多保真度TDNN与物理约束残差学习预测铁路转向架响应
原文标题：Toward Reliable Railway-Bogie Response Prediction Using Multifidelity TDNN and Physics-Informed Residual Learning
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研究提出一种多保真度铁路转向架响应校正方法，将多体仿真视为低保真信息、滚振台测量作为高保真证据，结合实验锚定的保真度分配与物理约束的差异学习。方法用时延神经网络（TDNN）刻画工况相关仿真趋势，并用残差校正网络建模基线未解释的可复现响应分量，同时以有效动态平衡方程约束学习到的差异。在385 km/h留出工况下，校正后响应平均决定系数达0.8197，NRMSE为4.6055%。
- 问题
- 铁路转向架在多工况下无法穷举测试，仅靠有限工况标定的仿真模型难以保证其他工况的预测精度。
- 方法
- 多保真度校正：用 TDNN 刻画低保真仿真趋势，残差网络学习基线未解释的高保真响应，并以有效动态平衡方程约束差异。
- 结果
- 385 km/h 留出工况下平均决定系数 0.8197，NRMSE 4.6055%。
- 影响
- 为工程仿真与实测融合提供可落地的物理约束残差学习范式，减少对昂贵滚振台试验的依赖。
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