基于数字散斑的轮轨垂向载荷识别方法研究

快捷有效地进行轮轨垂向载荷检测对保障轨道车辆的服役可靠性与运行安全具有重要意义。现有轮轨载荷检测方法尽管能实现轮轨垂向载荷的有效检测,但其测量精度受传感器布设方案、系统标定的限制,仅能实现定点检测。因此,引入数字散斑图像相关技术,为轮轨垂向载荷的快速、非定点检测提供新的技术方案。为了实现钢轨轨侧应力场的非接触、快速测量,通过左右相机同步采集垂向载荷作用下的钢轨散斑图像序列,并通过图像相关理论模型进行变形前后子区像素点的匹配和应力场计算。为了利用数字散斑检测获得的钢轨轨侧应力分布进行轮轨垂向载荷的识别,提出一种基于极限学习机(ELM)的轮轨垂向载荷识别方法。该方法采用Workbench有限元软件建立钢轨的数值模型,通过数值模拟结果选取应力变化相对敏感的区域作为轮轨垂向载荷检测的兴趣域,基于应力场数据集和对应的载荷数据集设计ELM网络参数,进而实现轮轨垂向载荷的自动识别。为了验证提出的轮轨垂向载荷识别模型的有效性,搭建基于XT-DIC的轮轨垂向载荷数字散斑检测实验平台。实验结果表明,用Y和Z方向模应力输入的方式构建的ELM模型有着最佳的识别性能,其垂向载荷预测误差仅有5.357%。研究结果为轮轨垂向载荷的非定点快速检测提供了新的可靠途径。

基于ABAQUS/FRANC3D的钢轨三维表面裂纹的扩展分析

为分析钢轨三维表面裂纹在轮轨载荷作用下的疲劳扩展路径和应力强度因子的变化,研究钢轨剥离掉块的损伤机理。运用Fortran语言编写用户子程序DLOAD和UTRACLOAD施加轮轨接触应力,利用有限元软件ABAQUS和FRANC3D模拟车轮在钢轨上的移动并分析钢轨三维表面裂纹的应力强度因子随车轮移动的变化情况,并基于PARIS公式和最大周向应力准则对钢轨三维表面裂纹的疲劳扩展行为进行分析。结果表明轮轨载荷仅为赫兹接触压力时,车轮在钢轨表面滚过,裂纹前缘距钢轨表面越深,越易发生扩展,裂纹主要在钢轨的深度方向扩展,可使半圆形裂纹变成长轴在深度方向的椭圆形裂纹;轮轨载荷为赫兹接触压力和滑动摩擦力共同作用时,随着车轮循环次数的增加,表面裂纹的等效应力强度因子Keq不断增大。车轮作用会使距钢轨表面越近的裂纹前缘越易发生扩展,裂纹主要向钢轨的宽度方向扩展,使半圆形裂纹变成形状较为复杂的长轴在钢轨宽度方向的近椭圆形裂纹。