1.一种转向架悬挂参数优化匹配方法，步骤如下：

步骤一、根据车辆动力学模型进行悬挂参数优化分析，确定该模型所需的输入变量及其取值范围和输出评价指标以及阈值设置，通过SIMPACK脚本语言，将车辆动力学模型仿真与MATLAB建立联合仿真模块，并通过MATLAB针对输入变量均匀获取N组随机参数，N为

50000；输入变量包括影响列车横向稳定性的转向架的六大关键悬挂参数，一系悬挂纵向刚度、一系悬挂横向刚度、抗蛇行减振器阻尼、二系横向减振器阻尼、抗蛇行减振器关节刚度和二系横向减振器关节刚度；

步骤二、将获取的随机参数赋予车辆动力学模型，并对该模型进行200km/h速度下的低锥度稳定性仿真，通过SIMPACK与MATLAB联合仿真接口提取稳定性指标ζlow；

步骤三、判断车辆的低锥度稳定性指标ζlow是否满足要求，若为“否”，则调用下一组随机参数并转步骤二，赋予车辆动力学模型继续进行该低锥度稳定性仿真，直到出现满足ζlow指标要求的随机参数时，进行下一步；

步骤四、对步骤三所得满足ζlow指标要求的随机参数下的车辆动力学模型进行350km/h速度下的正常锥度稳定性仿真，并提取稳定性指标ζnorm；并判断其是否满足要求，若为“否”，则调用下一组随机参数并转步骤二，直到出现同时满足ζlow和ζnorm指标要求的随机参数时，进行下一步；

步骤五、对步骤四所得满足ζlow和ζnorm指标要求的随机参数下的车辆动力学模型进行悬挂参数健壮性的计算，并提取稳定性指标std(ζpar)；判断其是否满足要求，若为“否”，则调用下一组随机参数并转步骤二，直到出现同时满足ζlow、ζnorm和std(ζpar)指标要求的随机参数时，进行下一步；

步骤六、对步骤五所得满足ζlow、ζnorm和std(ζpar)指标要求的随机参数下的动力学进行等效锥度健壮性的计算，并提取稳定性指标std(ζλ)；判断其是否满足要求，若为“否”，则调用下一组随机参数并转步骤二，直到出现同时满足ζlow、ζnorm、std(ζpar)和std(ζλ)指标要求的随机参数时，则保存该组数据，且继续调用下一组随机参数并转步骤二，进行下一个循环；

其中，每次执行调用下一组随机参数后，均需要对该调用的随机参数进行是否为空集的判断，若为“否”，才能转步骤二继续进行循环，若为“是”，则代表生成的所有组随机参数均被调用，本次匹配优化结束；

步骤七、最后采用归一化和离散统计的方法对所得优化结果进行数据处理，依据实际需求从优化结果数据中挑选出符合要求的悬挂参数匹配组合的参数具体值及其对应的优化目标值，并结合三维柱状图进一步挖掘悬挂参数之间的匹配关系。

2.根据权利要求1所述的一种转向架悬挂参数优化匹配方法，其特征在于：该方法涉及到机车车辆性能指标中的低锥度稳定性指标、正常锥度稳定性指标、悬挂参数健壮性指标和等效锥度健壮性指标四项子目标，在优化过程中分别针对四个子目标设置阈值，当赋予随机参数的车辆系统满足四个子目标设置的阈值范围时，对该组随机参数进行保存，即满足阈值范围视为优化匹配结果。

3.根据权利要求1所述的一种转向架悬挂参数优化匹配方法，其特征在于：所述根据车辆动力学模型进行悬挂参数优化分析，具体操作为：

首先根据CRH3型车辆结构参数进行动力学建模，基于列车横向稳定性现有的一些规律和悬挂参数取值，确定该模型所需设计的输入变量及其取值范围；并根据该模型的实际运行情况，将低锥度稳定性指标ζlow、正常锥度稳定性指标ζnorm、悬挂参数健壮性指标std(ζpar)和等效锥度健壮性指标std(ζλ)纳入优化目标范围，总共四个优化目标作为输出，并设置四个优化目标的阈值；然后通过SIMPACK脚本语言，将车辆动力学模型仿真与MATLAB建立联合仿真模块，并依据现有车辆的悬挂参数取值，通过MATLAB针对输入变量生成均匀分布的50000组随机参数；将生成的随机参数逐个赋予车辆动力学模型，对该模型依次进行低锥度稳定性仿真、正常锥度稳定性仿真和悬挂参数健壮性以及等效锥度健壮性的计算；其中，每次仿真后均会对其仿真结果进行判断，对于满足要求的情况方能进行到下一步的仿真计算中，否则直接调用下一组随机参数并转步骤二；当被赋予该组随机参数的车辆系统满足全部四个优化目标的要求时，保存该组随机参数，并调用下一组随机参数继续进行仿真，最终从大量的随机参数中得到满足全部四个优化目标要求的所有悬挂参数组；其中每次调用下一组随机参数后，均需要对该调用的随机参数进行是否为空集的判断，若为“否”，才能转步骤二继续进行循环，若为“是”，则代表生成的所有随机参数均被调用，本次匹配优化结束。

4.根据权利要求2所述的一种转向架悬挂参数优化匹配方法，其特征在于：所述优化匹配结果的数据需要进行挖掘，具体操作为：

由于优化得到的数据众多，悬挂参数之间的匹配关系不易发现，因此对该优化匹配结果进行数据处理；采用归一化处理后所得优化匹配结果数据，使得大小不同的六大悬挂参数分布能够在一张图上进行比较，并依据实际需求从优化结果数据中挑选出的6种典型的悬挂参数匹配组合的参数具体值及其对应的优化目标值；此外还对优化匹配结果数据进行离散统计处理，结合三维柱状图进一步挖掘悬挂参数之间的匹配关系。