基于机器学习与轨道不平顺的钢轨重伤预测

重载铁路作为铁路的发展方向之一,因其轴重高、运量大,维护有很大的难度,如果能发现轨道不平顺与钢轨伤损间的数据关系,可以辅助维护,及早发现伤损。利用包神重载铁路53 km区段30个月内101处钢轨重伤数据和相应片段的轨道不平顺数据,使用贝叶斯优化训练了支持向量机(SVM)模型和最近邻(KNN)模型。SVM模型的分类准确率达到了78.2%,对重伤的召回率达到了84.2%,KNN模型的分类准确率达到了85.1%,对重伤的召回率达到了87.1%。结果证明,轨道不平顺和钢轨重伤间存在数据层面的关联,利用轨道不平顺数据预测钢轨重伤的出现是可行的。

重载铁路道砟旋转压实特性及参数优化试验研究

级配较为均匀的道砟颗粒的压实质量对重载铁路道床的服役性能起着至关重要的作用。然而,目前尚无统一的标准或规范可用于指导和控制道砟材料的室内外压实质量。针对道砟的室内压实特性,在重载铁路特级道砟规范级配范围内选取3种不同的代表性级配以及其他3种不同堆积类型的级配碎石级配,分别在不同的含水率和压力水平下开展室内击实和旋转压实试验,评价不同级配、含水率、旋转压实压力和旋转次数等因素对道砟材料压实效果和特性的影响。研究结果表明:旋转压实过程可分为初始压密、旋转压密和稳定3个阶段,级配类型对于旋转压实阶段划分的影响较大,粗颗粒含量越多旋转压密阶段越长;缩放道砟级配的最优旋转压实参数为:含水率1.5%,压强800 kPa和旋转压实61次;旋转压实压强的增大和粗颗粒含量的增多均会导致试样颗粒破碎率增大。研究成果可为重载铁路道砟材料的密实和现场捣固作业提供参考。

论企业经济效益审计的重点和方法

实施经济效益审计,是当前企业审计工作的重点。经济效益审计是由审计机构或人员依照一定的评价标准,对企业利用资源的经济性、效率性、效果性进行综合评价,通过评价效益的优劣,挖掘提高效益的潜力,以促进企业改善管理。本文从经济效益审计的重点和方法入手,结合审计实践,进行探讨。