基于高铁轨道不平顺的车轮不圆顺识别模型

为获取高速运行车辆的车轮不圆顺幅值，并进一步研究轨道谱，建立一种基于轨道不平顺的车轮不圆顺幅值快速测量模型. 首先分析了车轮不圆顺在轨道不平顺检测数据中的分布规律，提出车轮不圆顺的密集采样方法，进而建立基于稀疏轨道不平顺数据的车轮不圆顺动态识别模型. 通过数值仿真研究发现:车轮不圆顺对基于惯性基准法测得的离散轨道不平顺数据的幅值影响较小，对频域（轨道谱）影响较大；车轮不圆顺会干扰波长小于和等于轮长的轨道不平顺检测数据，且对前者影响更大；车轮不圆顺对波长大于轮长的轨道不平顺数据也有影响，最大影响波长仅与车轮周长和轨道不平顺的采样间距有关；识别模型能有效地从轨道不平顺检测数据中提取车轮不圆顺，误差可控制在0.02 mm以内.      

向莆铁路棋盘石隧道有轨运输系统的设置及管理

为解决长大隧道施工的通风问题和满足健康、安全的需要,新建棋盘石隧道采用在横洞施工结束进入平导和主洞施工时采用有轨运输进行出碴和运料。介绍了有轨运输的轨道设置方式（为满足运输调度的需要,正洞、平导洞内轨道布设为＂双轨单线＋错车道＂,按照需要设置道岔;横洞内轨道布设为＂四轨双线＂,每隔400m设一渡线）及设备选择,具体的运输管理规定;分析了车辆掉道的故障原因及处理措施;阐述了仰拱无干扰施工技术的应用。通过对有轨运输的综合有效组织管理,实现了快速运输的目的,为按期完成施工任务奠定了基础。     

基于深度学习的高速磁浮轨道不平顺预估

轨道不平顺是列车振动的主要激扰源,对行车的安全性和乘客舒适性造成直接影响。以实测的轨道不平顺为基础,结合高速磁浮TR08型车辆结构特点以及深度神经网络的基本原理,利用TensorFlow构建神经网络表征轨道不平顺与车辆振动加速度的关系。提出了一种通过测量振动加速度进而构建神经网络实现对不平顺检测的方案。研究结果表明,深度神经网络预测的轨道不平顺值与真实值相对精度超过99%,且能够同时对高低和水平不平顺进行测量,为轨道不平顺测量新方法提供了理论基础。     

基于多车型CNN-GRU性能预测模型的轨道状态评价

不同车型高速综合检测列车的动力学传递特性不同，使得其对同一线路的车体加速度评价结果存在一定差异.为解决上述问题，本文基于多列动检车的检测数据，将卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与门控循环单元（gated recurrent unit,GRU)相结合，建立了多车型车辆动力学响应预测模型，通过输入多项实测轨道不平顺和车速预测各车型的车体垂向和横向加速度，并将多车型车体加速度预测值的最大包络作为轨道状态评价依据.结果表明：将高低、轨向不平顺等8项轨道不平顺和车速共同作为输入参数的模型预测性能最优，车体垂向和横向加速度预测的评估指标分别提升了5%～13%和25%～36%;CNN-GRU模型所预测的车体加速度在时域和频域均与实测结果吻合较好，相关系数最大达到0.902；且相比于BP (back propagation)神经网络，各项车体垂向和横向加速度预测的评估指标分别提升了36%～109%和11%～167%；针对某轨道几何状态不良区段应用效果，预测6种车型中有4种车型达到车体垂向加速度Ⅰ级或Ⅱ级超限，有1种车型达到车体横向加速度Ⅰ级超限，提高了轨...     

单线铁路长大隧道有轨运输轨道选型的探讨

结合西(安)南(京)线桃花铺2号隧道的有轨运输施工,就有轨运输的施工组织,轨道布置和设备配套等进行探讨.     

动态检测数据在转体桥挠曲变形监测中的应用

基于沪杭高铁转体桥的挠曲变形监测数据及上部轨道的动态检测数据,对比分析了转体桥挠曲变形幅值与动态检测长波高低不平顺幅值的关系,结果表明：挠曲变形幅值与长波高低不平顺幅值存在差异,但在主跨中心与边跨中心的变形趋势相同;在主跨中心与边跨中心处,挠曲变形幅值与长波高低不平顺幅值间的相关系数均超过0.97,呈现出高度相关性。根据动态检测长波高低数据,对转体桥主跨中心和两边跨中心处一年内的挠曲变形幅值进行估算,并与实际值对比,平均误差仅为1.7 mm。研究认为利用动态检测长波数据对转体桥挠曲变形进行推算,快速准确,是一种有效的辅助监测手段。     

铁路特长单线隧道出碴运输方案研究

长大隧道出碴运输是隧道快速掘进施工的关键工序，依据铁路通过能力计算方法进行出碴运输能力计算。根据乌鞘岭隧道的特点，对高原地区梭式矿车牵引质量进行了检算，探讨了出碴有轨运输方案，介绍了运输设备和作业流程。     

天心山隧道有轨运输技术研究

介绍了隧道施工有轨运输轨道选择及洞内轨道布置,并详细说明了洞内车辆调度的顺序,既保证了洞内施工环境,又加快了施工速度,可供类似工程借鉴.     

轨道综合作业对高速铁路有砟轨道几何不平顺改善效果

根据高速铁路有砟轨道综合作业前后的轨道几何状态检测数据, 分析了以大机作业、人工精调和钢轨打磨为主的综合作业对高速铁路有砟轨道几何不平顺的改善情况。分析结果表明: 大机作业、人工精调和钢轨打磨的综合作业可联合改善轨道几何不平顺, 其中, 大机作业对高低、水平、三角坑不平顺的改善率分别为20.95%、12.90%和13.16%, 人工精调对高低、水平、三角坑和轨距不平顺的改善率分别为11.97%、5.56%、7.43%和6.12%, 钢轨打磨对高低和轨向不平顺的改善率分别为4.85%和3.88%, 轨道质量指数在大机作业、人工精调、钢轨打磨后的改善率分别为11.54%、6.91%和1.10%, 因此, 大机作业和人工精调对各个单项不平顺改善效果明显, 大机作业的贡献最大, 而人工精调可在一定程度上改善轨距不平顺, 钢轨打磨对高低不平顺和轨向不平顺进一步改善, 但对水平不平顺、轨距不平顺和三角坑不平顺等改善效果不明显; 经过综合作业, 单项不平顺与轨道质量指数均呈下降趋势, 其中轨道质量指数、高低不平顺、水平不平顺、右轨向不平顺近似呈幂函数趋势降低, 左轨向不平顺近似呈线性函数趋势降低, 三角坑不平顺近似呈对数函数趋势降低, 反映了大机作业对轨道几何状态改善程度高, 人工精调、钢轨打磨进一步改善部分单项不平顺的情况。      

轨道不平顺概率模型

为了高效选取轨道不平顺随机样本, 以满足车辆-轨道系统随机动力与可靠度分析中的激振源遍历性要求, 依据轨道随机不平顺的弱平稳与谱相似特征, 提出了一种轨道不平顺概率模型; 采用离散概率积分和统计方法, 在时域中将大量轨道不平顺检测信号分成若干个时程序列, 对每个序列采用谱分析法计算其统计功率谱密度分布; 采用矩阵法对轨道不平顺功率谱密度函数进行集合表征, 视每条谱线在不同频率点的功率谱密度概率具有累加性, 采用单一频率下的功率谱密度概率分布推知整条谱线的出现概率; 采用通用随机模拟方法选取代表性轨道谱, 并反演随机不平顺序列; 实测了某高速铁路约269km的轨道高低和方向不平顺, 基于车辆-轨道耦合动力学理论, 从轨道不平顺模拟幅值与车辆-轨道系统动力响应的概率密度分布出发, 对比了轨道不平顺概率模型与轨道不平顺随机模型的计算结果, 以验证轨道不平顺概率模型的正确性和高效性。计算结果表明: 以2种模型生成的轨道随机不平顺为激振源, 获得的车辆-轨道系统动力响应分布熵差异小于2%, 2种模型均能准确表达不平顺激扰特性; 为保证模拟与实测不平顺的概率密度分布一致, 采用随机模型和概率模型分别需要生成131和33个随机样本, 概率模型具有更高的分析效率; 在给定计算工况下, 轮轨力和车体加速度的幅值分别为38~152kN和-0.042g~0.043g (g为重力加速度), 均未超过《高速铁路设计规范》 (TB 10621—2014) 中的限值(轮轨力为170kN, 车体加速度为0.25g), 表明此高速铁路轨道不平顺状态较优, 行车安全性和舒适性可以得到保证。      

轨道不平顺激励下直线电机车辆/轨道动力响应

为了提高直线电机轮轨交通车辆运行的安全性与乘坐舒适性,分析了车轨结构特征,建立了直线电机车辆/板式轨道横、垂向动力学模型。通过三角级数法得到轨道随机不平顺的时间序列,以其作为系统激励,分析了直线电机车辆与轨道的随机振动特性。把轨道不平顺描述为余弦函数,研究了高低不平顺与方向不平顺的波长和幅值对系统动力响应的影响规律。计算结果表明:磁轨气隙变化的频率主要集中在1.2～2.0Hz范围内,波长小于10m的高低和方向不平顺对系统轮轨作用力、脱轨系数及轮重减载率等影响显著增大,应予以重点控制。     

伊朗Dez至Qomroud引水隧道施工方案探讨

对伊朗引水隧道工程施工方案的关键技术进行了较为详细的介绍,着重探讨了隧道无轨、有轨及其混合运输方式,斜井底车场施工,隧道通风等问题,对了解伊朗引水工程设计和施工物点,小断面长大隧道施工,具有一定的参考价值.     

地铁盾构隧道施工对邻近管线的影响分析

为了获得地铁隧道盾构法施工对临近地下管线的变形和应力的影响规律,以大连地铁二号线某区间隧道工程为背景,利用FLAC3D软件对隧道盾构施工引发的地层变形所导致的管线变形、应力进行了精细模拟,得到双线隧道施工完成后横向地表沉降槽不符合叠加理论,存在少量差值,双线隧道贯通时最大沉降值为11.26 mm,盾构隧道地层体积损失率为1.46%,地表沉降槽宽度系数为0.81.按两条隧道互不影响沉降叠加,最大沉降值为11.93 mm;右线隧道贯通时,燃气管最大沉降值为10.1 mm,左线隧道贯通时,燃气管最大沉降值为11.4 mm,最大沉降位置向左有少量偏移.随着右线盾构掘进施工,污水管道沉降逐渐增大,最大沉降变形为5.45 mm,线隧道贯通后,污水管线最大沉降值为9.79 mm.整个过程两管均处于安全状态.     

基于专家先验信息的轨道不平顺预测研究

为了研究在缺乏历史数据时如何准确预测轨道不平顺的发展趋势。提出了一种可以考虑专家先验信息的轨道不平顺预测方法。通过问卷调查法获取专家先验信息并构建具有先验信息的贝叶斯线性回归模型，然后使用马尔科夫链蒙特卡洛方法对模型参数进行求解，最后对轨道不平顺的幅值进行预测和误差分析并对比了不同模型在缺乏历史数据时的预测效果。结果表明：该方法可以准确预测短期内有砟轨道不平顺的发展趋势，相关系数均在0.9以上。在缺乏历史数据的情况下，贝叶斯线性回归模型也能保持较高预测精度R2为0.88，比传统线性回归模型高17%。     

基于双重加权灰色预测模型的大跨度桥梁施工控制

针对传统灰色预测理论存在的缺陷,采用任意两点间的加权生成值对灰色预测模型的背景值和初始条件,提出了桥梁施工双重加权灰色控制模型,并应用于大跨度桥梁悬臂施工控制过程中,结果表明桥梁各浇筑块的实测值与预测值最大差值为4.5 mm,合龙前桥梁实际预拱度与预测预拱度最大误差出现在边跨最大悬臂梁端,最大差值为15 mm,满足桥梁平顺性要求,对大跨度桥梁施工控制具有一定的参考价值。     

象山特长隧道施工风险分析

在隧道宏观工程背景分析的基础上,对龙厦铁路象山隧道施工风险进行了详细的分析,指出了象山隧道施工面临突水突泥、地表失水、塌方、软岩变形、岩爆、瓦斯爆炸、高地温、有轨运输溜车等八项典型施工风险,对长大隧道施工风险控制具有指导意义。     

轨道平顺性与土动力特性对地铁隧道振动的影响

为精确计算列车动荷载作用下软土地铁盾构隧道频域振动响应,考虑地基动刚度随应变频响的非线性变化,建立了车辆/轨道/隧道/软土地基的垂向耦合动力学模型,研究了不同轨道平顺等级下软土动刚度随应变频响非线性变化对地铁盾构隧道随机振动的影响规律.研究结果表明:随着轨道平顺性的恶化,地基动刚度随应变频响非线性的变化将引起地铁盾构隧道各频段内的振动加速度级出现明显的非均匀变化;轨道不平顺恶化后,软土地基动刚度的非线性将改变地铁盾构隧道频域振动幅值大小,且其对应频率会出现约有0.2 Hz的偏移,致使地铁盾构隧道频域振动能量出现重分布现象.      

基于实测数据的动车组轴箱横向载荷特性

研究了轴箱横向载荷高精度测试方法,将经过标定的轴箱安装于运用车辆,获得了载荷-时间历程,结合车辆运行状态分析了在高速线路典型服役条件下的载荷特性,编制了对应于进出站工况、低速运行、高速运行的恒幅载荷谱。研究结果表明:轴箱横向载荷影响因素主要为列车运行速度、曲线半径、道岔、轨道不平顺;运行中普遍存在着相对固定且与车辆运行速度无关的2 Hz的低载荷主频;对于大于5 Hz的频率,载荷主频与列车的运行速度直接相关,曲线通过时内轨侧轴箱载荷变化幅值稍大于外轨侧,且载荷均值以及最大载荷幅值均随列车运行速度的增大而增大;曲线半径增大的同时横向载荷均值逐渐接近于0,最大载荷幅值也逐渐减小;进出站道岔会造成横向载荷出现约10 s的一次波动,同时包含短时间冲击载荷;横向轨道不平顺会造成轴箱横向载荷在通过相应区间时出现多个大幅波动,随着运行速度的增加,波动周期缩短,峰值减小;进出隧道对横向载荷影响不明显;对于不同运行工况下的载荷谱,进出站工况载荷幅值最大,作用频次占很少部分;低速运行载荷幅值次之,作用频次占比约为1/3,高速运行载荷幅值最小,作用频次占比达到60%以上。      

轨道不平顺非线性预测模型

分析了轨道高低不平顺非线性预测理论,根据广深线运量和轨、车检测数据,采用多元回归分析得到广深线轨道高低不平顺非线性预测模型,将该模型用于预测未来轨道不平顺的发展情况,并与实际检测值进行对比和误差分析.结果表明,两者图形趋势较为一致,说明用该模型预测轨道高低不平顺发展趋势是可行的.     

基于组合方法的轨道不平顺预测

准确把握轨道不平顺的变化规律,对于科学制定铁路养护及大修计划具有重要意义。对此,提出了一种基于灰色模型与神经网络的轨道不平顺组合预测算法,先用传统灰色预测模型对轨道不平顺数据进行初步预测,然后用BP神经网络对初步预测值进行修正。结果表明,该预测算法与实际轨道不平顺的平均误差可控制在5%以内,预测精度高于单一算法,可应用于铁路养护工作中广泛存在的轨道不平顺趋势分析问题。