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.     

基于小波的列车加速度和轨道不平顺关系分析

轨道不平顺是引起车辆系统振动的重要激振源．为适应现代铁路的发展,提高旅客乘车的舒适性,研究轨道高低不平顺与列车垂向加速度间的关系变得越来越重要．本文利用小波分析的方法,对综合检测车采集到的轨道高低不平顺信号和垂向加速度信号进行处理,将分析的重点集中在具体的某一频段上,并对其进行了相关性分析,确定了轨道高低不平顺和列车垂向加速度间的关系．     

沪宁城际铁路轨道高低不平顺状态分析

为分析轨道高低不平顺对沪宁城际铁路列车运行动力学性能的影响,建立了车辆轨道耦合模型,计算得到不同轨道谱激扰下的列车动力学性能指标,包括沪宁城际铁路实测轨道不平顺、秦沈有砟、无砟谱和德国高干扰、低干扰谱.经对比分析,结论如下：沪宁城际轨道谱实测不平顺激扰下,列车各项动力学性能指标均为最优值,且满足相应限值要求,反映出沪宁城际轨道良好的平顺性;其他4种轨道谱激扰下列车各项动力学性能指标也均满足相应限值要求,能够保证列车舒适度及行车安全.研究成果可为沪宁城际铁路养护维修中轨道高低不平顺管理提供参考.     

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。      

有砟轨道高低不平顺概率分布的时空特征

为研究有砟轨道不同线形区段上高低不平顺标准差所服从的最优概率分布函数及其时空特征, 采用三参数概率分布函数拟合有砟轨道高低不平顺标准差峰值及尾部特性, 选取了5种三参数理论分布函数, 并确定了最优概率分布函数的选择原则; 以既有沪昆线为例, 拟合了有砟轨道上6种不同线形区段上高低不平顺标准差服从的最优概率分布函数; 分析了高低不平顺标准差的时间特征, 采用非线性函数拟合了分布函数参数随时间的变化情况; 分析了高低不平顺标准差的空间特征, 比较了轨道质量状态在空间维度上的不同。分析结果表明: 在高低不平顺标准差大值区域, 三参数Lognormal分布理论值与实际值的相对误差小于5%, 而正态分布理论值与实际值的相对误差则大于50%, 因此, 采用三参数概率分布函数能有效解决两参数概率分布函数理论值在此区域与实际值发生偏离的问题; 在描述线形区段的统计分布特性时, 不同线形区段应选择不同的分布函数, 同一线形区段宜选取同一种分布函数; 既有沪昆线桥隧区段上, Burr分布有5次是最优概率分布, 且P值之差的均值和标准差分别为0.09和0.12;各区段高低不平顺标准差所服从分布的3个参数用非线性函数拟合的优度均大于0.6, 因此, 采用非线性函数可有效拟合3个参数随时间的变化规律; 维修与养护作业前后桥隧区段高低不平顺标准差的超限百分比都小于3%, 圆曲线、缓和曲线和直线区段上高低不平顺标准差的超限百分比为3.5%~12.8%, 而限速区段和道岔区段上均大于25%。确定的最优概率分布函数选择原则可应用于轨道不平顺概率分布特征研究。      

长大隧道施工中有轨运输轨道高低不平顺估计

针对长大隧道施工中有轨快速运输轨道高低不平顺检测方法缺乏便捷高效性问题，通过轴箱垂向加速度和轨道高低不平顺之间的关联关系，并结合长短记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元神经网络(GRU),建立LSTM与GRU融合的轨道高低不平顺估计模型。结果表明：利用LSTM-GRU模型估计的高低不平顺幅值和对比值变化趋势基本相同；估计值和对比值的差值最大为1.38 mm,占最大幅值的8.84%;其中差值在15%(1.02 mm)以内的数量占样本总数的86.4%。LSTM-GRU模型相对LSTM模型，训练时间下降37.51%;相对于GRU模型，高低不平顺均方根误差下降30.77%。针对长大隧道施工过程中的有轨运输，LSTM-GRU模型不仅能保证估计精度，还能明显降低估计时间，对长大隧道施工有指导意义。     

车辆——轨道耦合系统随机振动分析

将轨道高低不平顺视为平稳各态历经随机过程,利用车辆－轨道耦合动力有限元计算模型,对车辆－轨道系统垂向随机动做了计算,在时域和频域内对系统响应作了分析。     

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。     

关于轨道谱面积与TQI指标关系的研究

根据沪昆和金温两条不同线路的轨道不平顺检测数据,利用Matlab编程分别进行功率谱和TQI分析。然后利用梯形积分公式对各项轨道不平顺谱值进行积分,得出TQI单项指数与各轨道不平顺谱面积值具有很好的相关性,特别是在高低和轨向不平顺上,相关系数达到了0．91以上,从而验证了用轨道不平顺功率谱方法来控制和管理轨道平顺性的可靠性。最后建议将轨道不平顺功率谱作为控制提速线路轨道质量的主要指标之一。     

铁路轨道养护维修计算机辅助决策系统中几个技术问题的研究

在分析国内外有关轨道养护维修辅助决策系统的基础上，提出建立我国辅助决策系统需解决的几个技术问题，并对轨道高低不平顺预测模型的建立进行了深入的分析。     

轨道交通无砟轨道不平顺谱的拟合与特性分析

以上海轨道交通实测的无砟轨道不平顺数据作为样本,利用经典周期图法计算其轨道不平顺谱,进而得到原始轨道平均谱。基于轨道不平顺七参数拟合谱模型,利用非线性最小二乘法对原始轨道平均谱进行拟合,得出轨道谱的拟合参数。最后,将计算所得的无砟轨道谱拟合曲线与美国6级谱、德国高低干扰谱和中国七参数谱对比分析,结果表明:在中长波范围内,轨距、水平和高低不平顺状态较为优良,低于美国6级谱、德国高低干扰谱和中国干线轨道谱,而轨向不平顺谱则与美国6级谱水平相当;在短波范围内则无砟轨道谱谱值较大。     

客运专线铁道车辆随机振动特性

为分析客运专线车辆在轨道随机不平顺作用下的振动规律,提出了轨道随机不平顺人工短波的概念,给出了短波的模拟样本.在同时考虑轨道高低不平顺和水平不平顺的基础上,采用德国高速低干扰谱与人工短波样本合成的轨道随机不平顺样本作为车辆-轨道耦合振动系统的激励,对车辆的随机振动进行了分析.探讨了轮轨动作用力、车辆各部件随机振动特性及其随列车运行速度变化的规律.研究结果表明,随列车运行速度提高,客运专线车辆各部件的随机振动响应如振动加速度、轮轨力、位移等均呈显著增大的趋势,其中以轮对加速度的变化最为明显,构架加速度、车体加速度和轮轨力次之,位移变化相对较小.     

提速线路轨道不平顺波长的动力仿真

基于耦合动力学理论,利用有限元方法建立了车辆-轨道耦合系统振动分析模型,输入不同截止波长的不平顺数据进行动力仿真计算,以确定轨道不平顺管理波长范围.高低不平顺主要影响车体的沉浮和点头运动,引起车体垂向加速度增大;轨向不平顺主要影响车体的侧滚和摇头,引起车体横向振动加速度增大.长波不平顺的影响主要体现在车体振动上,因此本文选定车体加速度作为确定不利波长的判定指标,对提速线路200km/h和250km/h速度下轨道不平顺波长管理的范围进行了探讨,并提出了提速线路轨道不平顺波长管理的建议.     

高低不平顺动静态关系的一种分析方法

轨道不平顺的检测通常可分为静态检测与动态检测2种类型。根据现场经验,动静态检测值之间往往存在一定的偏差。针对轨道不平顺中的高低不平顺,提出一种分析其动静态关系的方法,该方法首先建立一个动静态关系的计算模型,然后通过编程将其实现,最后结合现场实验数据对方法的适用性进行分析。分析表明,该方法能够在一定程度上较好地由动态不平顺原波形推算静态不平顺的原波形,但当实际静态不平顺波形在波峰处偶尔超过或明显低于动态不平顺波形时,则有可能无法被准确还原;因此具有一定的局限性。     

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。     

城市轨道交通轨道不平顺谱分析

以上海域市轨道交通的轨道不平顺检测数据为样本,对城市轨道交通轨道不平顺的特征进行分析.首先,利用轨道不平顺变化率法和经验模态分解法对检测数据进行预处理,有效消除轨距和轨向不平顺检测数据的异常值和非线性趋势线,其次,对检测数据进行功率谱密度分析,并与美国6级轨道谱、德国铁路高低干扰谱和中国提速干线7参数谱进行比较,结果表...     

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。     

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。      

提速列车轮轨附加动荷载分析

针对我国现有铁路情况，分析不同速度下轮轨竖向附加动荷载。根据随机振动基本原理，引入轨道不平顺谱。建立了轮轨相互作用模型，行车速度，轨道不平顺、轨道刚度以及车体和簧下质量是影响附加动荷载的主要因素。     

基于经验模态分解的轨道不平顺时频特征分析

高速铁路轨道不平顺测量值是由许多不同频率、不同幅值的单分量信号叠加而成的复杂随机过程.为分析轨道不平顺在空间域和频率域的分布特性,利用希尔伯特-黄变换方法提取轨道不平顺在时-频域的能量分布,为从幅值和波长两个方面综合评价轨道几何状态提供一种新的分析方法.首先,利用多元经验模态分解基于数据驱动的滤波特性,将轨道不平顺数据同时分解为不同尺度下的幅值-频率调制的多元本征模态函数;然后,通过希尔伯特变换计算各尺度下本征模态函数的瞬时频率,分析各层本征模态函数的频率和能量分布特征.通过对轨道检查车的实测轨道不平顺数据解算与分析表明:轨道不平顺的频率分布呈现出近似二进滤波特性,并且每个尺度下的频率带宽较窄;多元经验模态分解尺度图能确定轨道不平顺在各尺度下的能量分布及对应的波长特征;样本轨道不平顺数据中,轨距和水平不平顺的能量主要分布在中长波波段,轨向和高低的能量主要集中在空间波长4~36 m范围;扭曲的能量分布在波长为4.9 m和7.6 m的两个尺度内.