基于GA-SVM的钢轨廓形类型在线识别算法研究

针对轨道交通日常运维中钢轨廓形自动化检测识别率不高的情况,提出了一种基于几何描述符和支持向量机(SVM)的高精度钢轨廓形在线识别算法。利用结构光传感器对钢轨廓形数据进行采集,采用几何去噪算法对廓形进行离群点剔除和重采样预处理。通过廓形几何描述符对不同类别钢轨廓形进行特征提取,制作廓形特征数据集用于训练SVM。采用遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选取。将优化训练后的SVM模型用于钢轨廓形检测并和传统廓形识别方法进行对比。结果表明:提出的采用几何描述符的GA-SVM模型平均准确率达到99.62%,单帧廓形识别用时6.43 ms,能有效提升廓形识别准确率与高速性,满足轨道车辆在线检测的需求,并为轨道自动化检测提供了理论和技术支撑。

基于钢轨廓形下的钢轨打磨技术应用研究

钢轨作为与列车直接接触部分,在列车动荷载作用下,容易产生钢轨磨损,文章从钢轨磨损机理出发,探讨了利用对钢轨廓形进行优化设计,再通过打磨成设计的目标廓形,来解决减少钢轨磨损、提升轨道整体性能的方法。详细阐述了从钢轨廓形测量开始,对测量后钢轨廓形进行拟合出该线路段的钢轨代表廓形,用钢轨代表廓形与车轮踏面廓形进行耦合分析,得出打磨目标廓形,利用打磨车等设备按照打磨目标廓形进行打磨,最终得到良好的钢轨廓形。以武广铁路某段的实际案例验证了上述方法的有效性,通过打磨前后对比,钢轨GQI指数显著提升,证明了优化钢轨廓形能有效改善轮轨接触,达到既定的维护标准。

基于钢轨廓形的精确打磨方法研究

钢轨打磨是通过降低钢轨表面粗糙度提高其疲劳强度和抗冲击性能的工艺。钢轨打磨技术由最初的人工打磨到机械打磨,再到现在的自动化打磨,打磨效率越来越高,精度也不断提高。由于现有的钢轨打磨方法无法保证打磨后的钢轨廓形达到预定要求,研究基于钢轨廓形的精确打磨方法十分必要。提出一种棍式打磨结构,通过控制进刀量使得钢轨的打磨力保持恒定。同时,对打磨过程进行仿真分析,通过研究打磨过程中砂轮水平速度和垂直位移的变化控制砂轮在钢轨的各个位置的打磨力,提升打磨质量。

智能化钢轨廓形打磨方案设计研究及应用

根据钢轨打磨磨削理论和钢轨实测廓形数据,建立单遍和多遍最优打磨方案设计模型,提出一种基于个性化模式库的钢轨廓形打磨方案设计方法,开发了智能化钢轨廓形打磨方案设计系统,并开展现场钢轨打磨作业应用。结果表明:将钢轨等效偏差指数作为最优打磨方案设计的优化目标函数,能够较好实现打磨后钢轨廓形逐步向目标廓形贴合;开发的智能化钢轨廓形打磨方案设计系统,能够根据现场实测钢轨廓形进行批量打磨方案设计,并能预测打磨后的钢轨廓形,可显著提升打磨方案设计效率;采用该打磨方案设计方法开展现场打磨作业,打磨后钢轨实测廓形与模拟廓形基本吻合,主要轮轨接触区域钢轨廓形与目标廓形较打磨前贴合程度明显提升,打磨后钢轨廓形GQI指标均达到优良等级且钢轨表面状态良好,能够较好地满足打磨作业要求。研究的相关成果可显著提升钢轨廓形打磨方案的准确性和设计效率,为铁路钢轨打磨作业提供直接、有效的指导。

一种基于叠加权重ICP的快速钢轨廓形匹配算法

影响钢轨使用性能的因素主要包括断裂、划痕、擦伤、磨耗等,其中磨耗会直接改变钢轨的廓形。修复钢轨廓形的第一步即精确测量得到钢轨廓形数据,然后应用钢轨匹配算法计算得到钢轨的磨耗量。实际应用时,钢轨廓形多变且测量精度要求高达±0.2 mm,匹配算法不仅要能适应各种异常的钢轨廓形且在匹配时不能因异形的轨廓而降低匹配精度。因此,钢轨廓形匹配算法的设计难度较高。经典迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法能快速进行点云匹配,但是存在对初始输入数据要求高、易陷入局部最优解、易受到噪声点干扰而出现匹配误差较大等问题。为此,文章提出一种改进的两步法钢轨匹配算法。其利用钢轨廓形的几何特征进行快速粗匹配,为ICP算法提供一个优质的初始输入;并利用改进的叠加权重ICP算法快速、准确地将实测获取到的钢轨廓形点云数据与标准轨廓点云数据进行叠加配准,计算钢轨的磨耗数据。多种劣化钢轨廓形的匹配试验结果表明,若考察轨顶处的磨耗值,叠加权重ICP算法的磨耗值误差相对于经典ICP算法的平均可以减少约0.763 mm,具有较好的匹配效果,可用于钢轨磨耗的计算。

基于机器视觉的钢轨廓形检测系统设计

为实现钢轨廓形的非接触式无损测量,人们设计出一种基于机器视觉的钢轨廓形检测系统,通过硬件外触发和软件多线程并行处理实现了多传感器数据采集、数据预处理以及数据拼接。实验结果表明,该检测系统具有检测精度高、操作方便等特点,可有效实现钢轨廓形的高精度动态测量。

基于激光轮廓仪的非接触式钢轨廓形检测系统

传统钢轨廓形几何尺寸测量多以手工测量为主,基于激光轮廓仪的高精度廓形检测系统的应用可解决手工测量效率低、误差大的问题。新补充利用中值滤波法对激光轮廓仪采集到的廓形数据进行预处理;通过坐标平移和坐标旋转将坐标系归一化;然后通过二次拟合选择合适的特征点对廓形拼接匹配。经现场测试,钢轨廓形尺寸的重复测量误差小于0.1 mm,绝对测量精度最高可达0.014 mm,满足国家标准对钢轨廓形检测精度的需要,说明该方法有效提高了钢轨的检测效率。

重载铁路曲线钢轨廓形多目标优化设计

针对重载铁路曲线轨道钢轨磨耗和压溃问题,建立了一种基于遗传算法和层次分析法的钢轨廓形多目标优化设计方法。在设计方法中,将实测重载曲线廓形作为遗传优化初始种群,利用改进的NURBS曲线参数化钢轨廓形,用C80货车车辆-轨道动力学模型仿真的磨耗指数、接触应力、脱轨系数、轮重减载率和平稳性指标作为优化目标,运用层次分析法确立各指标权重,通过遗传迭代求解出最佳曲线非对称钢轨廓形。轮轨接触分析表明,该钢轨廓形在降低轮轨磨耗和降低轮轨接触应力方面都非常有效。

钢轨廓形对动车组车体低频横向晃动影响研究

研究目的:国内部分高速动车组在服役过程中出现不同程度的车体低频横向晃动(以下简称"晃车")问题,影响旅客乘坐舒适性.本文通过调研出现动车组晃车的线路,结合动力学仿真,从钢轨廓形这一方面对高速动车组晃车现象成因进行分析,并提出针对性的打磨措施.研究结论:(1)部分地段左右股钢轨工作边侧廓形与设计廓形60D相比负偏差量过大导致轮轨等效锥度过小,或左右股钢轨廓形不对称度过大导致轮轨等效锥度过小及左右轮径差变大,是造成动车组晃车的重要原因;(2)钢轨打磨可有效治理高速动车组低频横向晃动,车轮镟修对其改善效果有限;(3)车轮凹磨可增大轮轨等效锥度,可一定程度上抑制晃车的产生;(4)对晃车现象应早发现早治理,治理时应详细调查晃车区段的钢轨廓形,制定针对性的打磨方案并采用合理的打磨方式;(5)本研究成果可为铁路工务部门治理高速动车组晃车提供理论依据.

车载动态条件下钢轨廓形快速追踪算法

高速综合检测列车高速运行时,车载非接触式钢轨廓形检测系统对钢轨廓形追踪的影响因素,主要包括钢轨结构、车体运动姿态和环境光照变化。为有效避免以上因素的影响,提出基于时空上下文信息的快速追踪和最近点迭代的钢轨廓形定位算法。首先,基于标准钢轨廓形,计算实测钢轨的轨头目标特征;然后,根据时空上下文信息更新廓形追踪区域的置信图;最后,利用点迭代最近算法快速定位钢轨位置,并持续追踪钢轨廓形区域。将该算法与已有追踪算法对比,结果表明:该算法准确率约99.7%,且可适用于道岔区段,相比已有追踪算法处理效率提升约40%,可满足高速综合检测列车350 km·h-1检测准确性和时效性的要求。

基于轮轨法向间隙的道岔钢轨廓形优化方法

针对道岔转辙器区钢轨容易出现磨耗和滚动接触疲劳的问题,根据轮轨接触理论,以轮轨法向间隙最小为目标对道岔区钢轨廓形进行优化,获得了钢轨打磨的目标廓形。优化结果表明:优化后的轮轨界面之间有较好的共形特征,能有效降低轮轨接触应力,从而降低轮轨磨耗和滚动接触疲劳损伤,且优化后的轮轨接触点分布更加均匀。

钢轨廓形偏差对动车组构架横向振动的影响

基于实测高速铁路轮轨型面数据,分析不同偏差的钢轨廓形分别与新车轮、磨耗车轮匹配时的轮轨匹配状态,通过动力学仿真对比了不同轮轨型面匹配条件下动车组构架横向振动加速度时频特性。结果表明,不同轮轨型面匹配条件下的名义等效锥度随负偏差减小而增大,随正偏差增大而增大;不同偏差钢轨廓形对应轮轨接触点分布与现场钢轨光带分布特征对应,负偏差钢轨廓形对应轮轨接触范围相对集中,正偏差钢轨廓形对应的轮轨接触范围相对分散;钢轨廓形偏差由-0.4 mm到+0.8 mm,构架横向振动加速度呈现明显增大趋势,较大正偏差钢轨廓形与磨耗车轮匹配时构架横向振动幅值和振动剧烈程度明显增大,正偏差增大可能引起构架蛇行失稳,出现8~10 Hz的抖车频率特征;构架横向振动加速度随车速提高而增大;较大负偏差钢轨廓形与新车轮匹配时,车速提高将增大构架1.5 Hz低频振动幅值,加剧构架横向振动,增加车辆低频失稳风险。

高速铁路实测钢轨廓形数据分析与平滑处理方法

实测钢轨廓形的局部畸变点对轮轨接触参数计算结果有较大影响。针对该问题,首先将实测钢轨廓形与标准钢轨廓形对齐。其次,求解实测钢轨廓形与标准钢轨廓形的法向距离曲线,并结合FFT(快速傅里叶变换)和逆FFT、边界延拓等方法将该曲线的局部畸变点消除。最后,将平滑处理后的法向距离曲线与标准钢轨廓形叠加,得到平滑处理后的实测钢轨廓形。通过对比廓形处理前后计算得到的轮轨接触点、左右滚动圆半径差以及等效锥度,验证了处理后的钢轨廓形数据更有利于轮轨接触参数计算。

基于轮径差的直线钢轨廓形优化设计方法

为了配合直线线路提速下高速轮对踏面外形的优化,提出一种基于轮径差函数的钢轨廓形优化设计方法,该方法兼顾了轮对动力学性能和磨耗特性,以逆向工程设计理念为优化手段,设计了优化算法的闭环流程,并通过计算机程序实现该算法。以50、60和75?kg/m钢轨为例进行优化,证明了该方法的有效性和高效性,可为直线线路升级和新线路设计提供依据。

基于改善轮轨共形度的60kg/m钢轨廓形优化

重载铁路及客货共线铁路运营条件下,轮轨磨耗问题尤为突出.为了有效减缓轮轨磨耗发展,以不同接触条件下轮轨廓形共形度最优为原则,设计目标函数及约束条件,建立钢轨廓形非线性优化数学模型,并基于序列二次规划法进行求解,提出60 kg/m钢轨廓形的优化方案;从轮轨接触几何关系、车辆-轨道系统动力作用、磨耗的角度对优化廓形的优化效果进行了对比分析.结果表明:1)所提出的60 kg/m钢轨优化廓形相对于原始廓形使目标函数值降低了50%,与LM车轮廓形具有更高的共形度水平;2)优化廓形的轮轨接触点分布更为均匀,在轮对横移量较小的条件下轮径差更小,在轮对横移较大的条件下轮径差更大;3)优化廓形对车辆运行安全性和平稳性无显著影响,可有效增大轮轨接触面积达11.24%,降低接触应力达20.42%,减缓轮轨磨耗发生发展速率.

基于实测钢轨廓形的轮轨匹配等效锥度对比研究

为了系统对比我国高速铁路轮轨型面匹配特性,在京沪、武广、哈大、兰新、贵广、丹大等6条高速铁路选择典型地面测点和16列动车组车轮进行为期2年的现场测试。分别应用LMA、S1002CN、LMB-10和XP55车轮踏面与不同线路钢轨实测廓形匹配,分析不同钢轨廓形对等效锥度的影响。基于实测钢轨廓形和车轮踏面廓形开展轮轨匹配等效锥度计算,对比分析3种主型平台动车组车轮踏面与不同线路钢轨廓形匹配的等效锥度差异,描绘出主型平台动车组镟轮初期和镟轮末期的等效锥度变化范围,并提出下一步轮轨型面匹配研究的重点方向,不断探寻最优的轮轨匹配空间,为不同线路控制合理的轮轨匹配状态提供支撑。

基于动态测量的钢轨廓形打磨智能分析系统的研发

开发了一套基于动态测量的钢轨廓形打磨智能分析系统。该系统由钢轨廓形动态测量子系统、打磨策略子系统和接口子系统3个子系统构成。钢轨廓形动态测量子系统采用线结构光视觉技术对钢轨廓形进行动态测量;打磨策略子系统根据钢轨廓形动态测量子系统获得的现场钢轨廓形数据,实时生成可供钢轨打磨列车使用的打磨策略;接口子系统通过TCP/IP协议与打磨策略子系统通信,将打磨策略子系统生成的打磨策略传输给钢轨打磨列车的作业控制系统,从而控制钢轨打磨列车作业。

基于MATLAB钢轨廓形法线值计算及现场应用

钢轨廓形法线值是指导现场钢轨打磨和检测打磨效果的重要参数之一,传统方法人工干预多,计算效率低。针对现场运用现状,基于MATLAB编制了钢轨廓形法线值计算程序,运用AutoCAD对结果进行验证。现场运用表明:该方法对打磨方案的编制、现场打磨质量的“快检”具有重要的指导意义。

基于分时曝光技术的钢轨廓形激光成像系统简析

针对打磨后钢轨表面激光成像易受阳光干扰的问题,本文设计了一种基于分时曝光技术的钢轨廓形激光成像系统。基于双曝光机制,一次拍摄进行、长短2次曝光,通过数据融合可获取钢轨断面的清晰激光图像,避免钢轨反光干扰。

大西高速铁路钢轨廓形偏差管理及影响研究

本文根据国内外对高速铁路钢轨廓形偏差管理的研究,结合线路实际条件及动车组运用情况,对大西高速铁路现场钢轨廓形与运用动车组轮对踏面进行匹配分析。结合目前高速铁路钢轨运用的设计廓形,对现场钢轨廓形偏差进行研究。通过对不同车辆、不同磨耗状态的车轮与不同偏差的钢轨廓形进行匹配分析和动力学仿真对比分析,得到廓形偏差对轮轨关系及动力学性能的影响,进而提出了适应于大西高速铁路钢轨廓形容许偏差的建议值。