铁路路基病害的智能识别

探地雷达适合于铁路路基病害的检测,但后期资料处理工作费时费力,不利于其在铁路路基检测中的推广使用。本文分析各种路基病害图像的特征,从图像中提取分段能量、方差和层面位置作为特征值。根据这些特征值的大小不但能区分各种病害类型,而且可以比较病害的发育程度。根据已知样本数据计算这些特征值,建立学习向量量化神经网络模型,通过不断调整神经元的权值和阈值对特征值进行学习,直到满足给定精度为止。应用调整好的神经网络模型对沪宁线检测数据进行测试,结果表明,该模型对路基翻浆冒泥病害的识别率达90%以上。     

铁路桥梁桩基优化计算方法研究

研究目的:铁路工程总承包项目设计时，桥梁桩基础体量庞大、控制因素繁多，存在较大优化空间。本文从桩基类型、桩长、桩身配筋等方面进行研究，在满足桩基设计安全和质量要求的前提下，提出桩基优化计算方法。研究结论:(1)构建了旋挖挤扩灌注桩的具体计算方法和流程，增加了桩基类型的比选方案；(2)提出了地震荷载下桩长优化的联动迭代算法，准确计算出桥墩摩擦桩基础的最优桩长；(3)提出等效地质参数法模拟上覆淤泥层较厚时的桩基计算，优化桩身配筋量效果明显；(4)提出了三次坐标转换的计算方法，解决了桥墩与基础产生扭角时计算精度不够的问题；(5)以上算法纳入桩基计算系统，大规模应用于多条铁路总承包项目，实现了铁路桥梁桩基础的精细化计算，满足了高经济性、高安全性与高质量的设计需求，为各项目节约了0.5亿～1.8亿不等的工程造价，可为铁路桥梁桩基结构优化设计提供借鉴。