城市轨道交通轨道服役性能劣化机理分析及病害智能检测研究

以北京市轨道交通某隧道区间钢轨病害检测为研究对象,采用数值仿真分析、机器学习的方法,对轨道交通服役期间钢轨侧面磨耗病害、表面波磨病害产生机理、磨损过程进行了研究,并建立了智能化的检测分析方法。研究表明,磨耗过程可以明显地划分为Ⅰ阶段、Ⅱ阶段和Ⅲ阶段,最终的磨耗由3个阶段的磨耗量叠加而成;随着钢轨曲线半径的增加,其波磨等级增长速率逐步减小,表明增大轨道的曲线半径可以有效改善波磨的发展,同时不管是何种曲线半径,列车累计的通行数量均对波磨的发展起到决定性作用,并呈现近线性发展的趋势;基于相对向量机法RVM的智能化检测方法,识别钢轨局部塌陷病害BH01的准确率为79.40%、识别钢轨接头塌陷叠加扣件劣化病害BH02的准确率为81.67%、识别钢轨焊接不平顺病害BH03的准确率为94.01%、识别钢轨表面波磨病害BH04的准确率为96.42%、识别钢轨侧向磨耗病害BH05的准确率为95.31%。