1.一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述方法包括：分别进行敏感度分析和动力学仿真，获取高灵敏度参数和关键响应动态数据，并进行预处理，得到样本集；构建长大重载列车车钩稳定性代理模型，所述模型包括双通道特征提取模块、多维度特征融合模块、双通道卷积特征回归模块、自适应数据损失与物理限制模块；采用所述样本集对所述长大重载列车车钩稳定性代理模型进行训练；构建以车钩横向稳定性为优化目标的多参数优化问题，采用基于SOBOL和SHAP分析的改进的NSGA-Ⅲ算法基于所述代理模型进行全局寻优，获取最优参数组合并生成车钩横向失稳优化调控策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述分别进行敏感度分析和动力学仿真，获取高灵敏度参数和关键响应动态数据包括：采用敏感度分析筛选影响车钩横向失稳的高灵敏度参数，并确定参数取值范围；基于重载列车多体动力学模型开展仿真计算，获取关键响应动态数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述预处理包括：对所述高灵敏度参数和关键响应动态数据进行归一化处理，按预设比例划分为训练集、测试集和验证集。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述双通道特征提取模块和双通道卷积特征回归模块由卷积神经网络和全连接层组成，所述多维度特征融合模块由级联编解码网络组成。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述自适应数据损失与物理限制模块包括：基于输出通道权重和输出参数的物理限制计算前向传播损失；基于所述前向传播损失和模型参数确定反向传播梯度。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述构建以车钩横向稳定性为优化目标的多参数优化问题为：其中，钩缓参数中钩尾弧面半径 r 、前从板弧面半径 R 和钩尾弧面摩擦系数 μ ，以及悬挂参数中二系弹簧刚度 K sy 、二系止档横向自由间隙 h sf 和二系止档横向刚度 K z ，可表示为矢量 x =（ x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， x 5 ， x 6 ）=（ r ， R ， μ ， K sy ， h sf ， K z ），指定为设计变量， 表示其中任意一个目标函数， 为表示目标函数中需要最小化的函数的总数， 为不等式约束， 为不等式约束的总数， 表示其中任意一个变量， 为设计变量的总数， 为设计变量下限， 为设计变量上限， 为最小化目标函数， 定义了优化问题中的约束条件， 值找到满足目标函数和约束条件的变量值；所述优化目标为：其中， 为车钩摆角， 为轮轴横向力， 和 分别为其最大限制；车辆动力学性能标准作为约束条件，表示为：其中， 为脱轨系数约束， 为轮重减载率约束， 为轮轨横向力， 为轮轨垂向力， 为轮重减载量， 为平均静轮重。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的重载机车车钩失稳的优化调控方法，其特征在于，所述采用基于SOBOL和SHAP分析的改进的NSGA-Ⅲ算法基于所述代理模型进行全局寻优包括：根据每次迭代的函数表达式找到差异值最大的表达式的索引；根据差异值最大的表达式的SOBOL一阶效应和交互效应动态调节遗传种群数量以及变异率和幅度；根据参数的动态变化以及SHAP分析提供的不同特征，确定每个特征在不同取值下对模型输出的具体影响。
