基于轨检车检测数据的轨道状态预测模型研究

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1、中文摘要安全是铁路运输永恒的主题。要保证铁路运输的安全,必须确保线路设备完整和质量均衡。本文以轨检车检测数据为研究对象,在分析国内外轨检车检测数据和轨道状态变化模型的基础上,针对我国轨检车检测数据存在的问题,提出了轨检车检测数据里程校正模型及基于轨检车检测数据的轨道状态分析模型。论文研究的两个关键问题是:轨检车检测数据里程校正问题,利用轨检车检测数据预测轨道状态变化模型。轨检车检测数据是轨道状态变化预测的基础,如何获取这些数据并对其进行积累、存储、分析、整合是本文的一个重要研究内容。作者研究轨检车检测数据质量问题并分析里程漂移的原因,利用灰色理论中的灰色关联度分析研究轨检车检测

2、数据的波形的相似性,并提出里程校正的数学模型。论文分析我国现有各类轨道状态评价体系及方法,对现有轨道状态评价方法存在的问题进行了探讨,在原有区段轨道质量指数(TQI)基础上提出了针对单里程点轨道几何尺寸变化规律模型。在进行理论研究的同时,还结合济南铁路局实际情况,运用本文提出的轨检车检测数据里程校正模型、轨道状态变化预测模型,构建了济南铁路局胶济线轨检车检测数据管理与分析系统,该系统已经在现场实际运行,验证了模型的科学性。关键词:铁路;轨道状态;轨检车;轨道质量指数;灰色理论分类号:ABSTRACTSafetyisaneternaltopicofrailwaytransport

3、ation.Toguaranteethesafetyofrailwaytransportation,thelineequipments’integralityandqualityequilibriumshouldbeensured.TllisPaperstudiesontheTrackGeometryCarinspectiondata.Onthebaseofinspectiondataandthemodeloftrackconditionofdomesticandinternational,theauthorstudiesontheproblemoftheinspectiond

4、atainchina,thendevelopsamodelofmileagereviseandfinallydevelopsamodelof订ackconditionpredictionbasedontheTrackGeometryCarinspectionda组皿ePaperstudiestwokeyproblems.OneisthemileagereviseoftheTrackGeometryCarinspectiondata,theotheristhemodeloftrackconditionpredictionbasedontheTrackGeometryCarinsp

5、ectiondata.耽eTrackGeometryCarinspectiondataisthebaseofthemodeloftrackconditionprediction,howtoacA:essthesedataandtheiraccumulation,storage.analysis,integrationis眦importantresearchcontcaltofthepaper.ThegraycorrelationanalysisofGraytheoryisusedforstudyingthemileagedriftproblemoftheTrackGeometr

6、yCarinspectiondataandproposedamathematicalmodel.n坞paperanalysisallkindsoftrackconditionevaluation,thendevelopsamodeloftrackconditionpredictionsuitingonlyfortheexactlypointbasedTQI.Witlltheoreticalresearch。itiSalsousedintheJiuanRailwaybureau.Inthissystem,itusedthemileagerevisemodelandthetrack

7、conditionpredictionmodel.Sothesystemteststheaccuracyandusefulofthemodel.KEYWORDS:Railway;TrackCondition;TrackGeometryCar;TQI;GrayTheoryCI.ASSNo:扯复銮逼太堂亟圭堂焦盈塞鑫耳丞表目录表2-1各国轨检车比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..-.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.9表2-2各国轨道不平顺预测模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。20表3.1轨道动态几何尺寸容

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