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题名无砟轨道区段维修时间识别与劣化速率分析
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作者
何庆
邓亚杰
孙华坤
李坤
徐应立
王平
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机构
西南交通大学土木工程学院
西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室
中国铁路成都局集团有限公司成都高铁工务段
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期152-160,共9页
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基金
国家自然科学基金(52372400,51878576)。
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文摘
针对运营前期信息化程度不足导致的高速铁路线路历史维修记录缺失进而影响后期高速铁路运维合理规划的问题,建立基于信息熵和数值滤波的高速铁路高低不平顺维修时间识别模型.首先,基于挖掘长时间跨度下的轨道动检数据,获取精确的维修信息并揭示线路维修与不平顺劣化速度的关系.然后,将模型提取时间节点与某CRTSΙ型板式无砟轨道的综合检测列车历史维修数据对比,分析模型提取效果.最后,采用线性回归进行不同劣化时间段劣化速率预测和分析.结果表明:维修作业方案的改善程度不同,18%的维修方案能够实现高低不平顺原始数据70%的改善量,75%的维修方案能够实现高低不平顺原始数据30%的改善量;对比不同轨下结构类型,劣化速率最大的10%个线路区段所需平均维修周期隧道段最长,为28个月,桥梁段最短,为9个月;未开展维修的线路区段占整体线路的18%,高低不平顺标准差劣化速率分布较为集中,不超过0.01 mm/月;自2016年1月起,依靠日常检养修工作,预计下次维修时间最早为82个月后.
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关键词
高速铁路
轨道不平顺
数据分析
信息熵
时间识别
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Keywords
high-speed railway
track irregularities
data analysis
information entropy
time identification
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分类号
U213.2
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名高速铁路聚氨酯固化道床轨道不平顺数据分析
被引量：2
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作者
何庆
孙华坤
李晨钟
马玉松
王平
王凯
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机构
西南交通大学土木工程学院
西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室
中国铁路济南局集团有限公司济南西工务段
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出处
《铁道建筑》
北大核心
2022年第6期21-26,共6页
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基金
国家自然科学基金(51878576,U1934214)
四川省科技厅重点研发项目(2020YFG0049)。
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文摘
为研究聚氨酯固化道床的轨道不平顺发展特征,基于国内某线路的动态不平顺数据,通过UM动力学仿真,对一般道床区段与聚氨酯固化道床区段的时域、频域及动力学指标进行对比分析。结果表明:运营期内聚氨酯固化道床区段轨道质量指数存在突变,垂向指标标准差超限5%~12%;根据轨道质量指数拟合曲线计算得到的95%预测带,其上限处出现指标临界值;在5~70 m的中长波范围内,聚氨酯固化道床异常区段的分波段功率谱密度大于一般道床区段;与一般道床段相比,异常区段的安全性指标轮重减载率存在11%~66%的增幅,轮轴横向力增大约42%,舒适性指标增速增大1倍。聚氨酯固化道床的养护维修需要重点控制垂向不平顺指标。
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关键词
高速铁路
聚氨酯固化道床
动力学仿真
轨道不平顺
轨道质量指数
功率谱密度
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Keywords
high speed railway
Polyurethane curing ballast bed
dynamic simulation
track irregularity
track quality index
power spectral density
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分类号
U216.3
[交通运输工程—道路与铁道工程]
U238
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名浅析CAD技术在机械工程设计中的发展与应用
被引量：5
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作者
杨壮
孙华坤
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机构
华勘局第四地质大队
秦皇岛出入境检验检疫局煤炭检测技术中心
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出处
《世界有色金属》
2018年第23期241-241,243,共2页
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文摘
随着我国经济的快速发展,科学信息技术也在持续进步。CAD技术在机械工程设计中被广泛使用,同时它也提升了工程设计的工作速度,让工程质量获得保证。在设计机械中,有效使用CAD技术,需要先保证工作人员熟练掌握CAD技术。此篇文章主要是讲述CAD技术的概念,以及在机械工程设计中的有效使用。
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关键词
CAD技术
机械工程设计
应用
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Keywords
CAD technology
mechanical engineering design
application
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
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题名高速铁路轨道不平顺动静态数据反演研究
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作者
何庆
马玉松
孙华坤
李晨钟
何红宇
王平
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机构
西南交通大学土木工程学院
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出处
《铁道学报》
2025年第4期94-102,共9页
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基金
国家自然科学基金(52372400,52388102)
四川省科技计划(2023NSFSC1975)。
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文摘
依据轨道不平顺检测数据进行超限等级划分和扣分评定是铁路工务部门对轨道几何状态进行评价的重要管理办法。现有研究中针对动静态检测数据反演的模型较少且适用性相对较弱,利用动静数据间的映射关系,建立一种基于双向长短期记忆网络的峰值预测模型。模型以动态检测数据为输入,实现静态检测数据预测反演。同时,提出数据三步变换法和多步长匹配机制改进模型性能。结合某高速铁路线路不同区段的轨道几何检测数据进行案例分析,结果表明:改进后模型精度提高70%以上,可实现对不同区段的垂、横向检测数据的准确预测,预测结果的平均绝对误差和均方根误差分别降低了75.27%和71.21%。
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关键词
高速铁路
动静轨检数据
双向长短期记忆网络
多步长匹配机制
数据反演
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Keywords
high-speed railway
dynamic and static track inspection data
bidirectional long short-term memory network
multi-step matching mechanism
data inversion
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分类号
U216.3
[交通运输工程]
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