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题名基于改进自编码解码网络的轨道不平顺评价方法
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作者
杨建伟
王小慧
刘佩珊
杨飞
王金海
孙培文
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机构
北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
广州大学土木与交通工程学院
中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
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出处
《铁道学报》
北大核心
2025年第2期131-144,共14页
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基金
国家自然科学基金(52272385,52205083)
中国博士后科学基金(2024M750619)
博士研究生科研能力提升项目(DG2023019)。
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文摘
目前无砟轨道平顺性的评价方法只适用于中短波长,难以满足大范围动态复杂线路的变化需求。如果仅依靠单一波长轨检数据评价轨道状态,会导致其他波长局部波动或潜在病害不能被有效识别的现象。通过挖掘不同波长下的轨道不平顺信息,将深度学习方法与现有评价方法相融合,提出改进的自编码解码高斯生成对抗神经网络(DAGGAN)及自适应轨道质量指数方法(DAE_TQI),实现对轨道状态的实时监控。为验证方法的准确性和有效性,将其与其他方法进行对比,验证DAGGAN模型在识别单几何不平顺时的有效性,同时DAE_TQI方法可综合评价无砟轨道状态,结果可作为高速铁路轨道养护维修的理论依据。
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关键词
轨道不平顺
轨道质量指数
自编码解码网络
高斯对抗网络
自适应轨道质量指数
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Keywords
track irregularity
track quality index
auto-encoding and decoding
Gauss adversarial network
deep adaptive track quality index
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分类号
U216
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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