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『簡體書』高速铁路轨道不平顺大数据分析与智能维修

書城自編碼： 3887516
分類：簡體書→大陸圖書→工業技術→汽車/交通運輸
作者： 何庆 王平
國際書號(ISBN)： 9787564390631
出版社： 西南交通大学出版社
出版日期： 2023-06-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 141.5

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內容簡介：
在高速铁路长期运营的过程中，运维部门采用轨道动检车和轨检小车动、静态检测相结合的方法，积累了海量的轨道不平顺动、静态检测数据。为了满足当下大数据时代铁路的发展需求，有效提高我国高速铁路智能化运维水平，作者及其研究团队开展了一系列轨道不平顺大数据分析研究：针对当下轨道动检数据存在的里程误差问题，提出了动检数据里程误差修正模型以及异常值处理方法，为轨道不平顺大数据分析建立了可靠的数据基础；根据海量轨道动检数据，深入探究了车体动态响应和轨道动态不平顺之间的映射关系，据此开发了车辆-轨道系统快速仿真、结构参数识别和车对地便携式检测等应用技术，显著提高了轨道不平顺检测效率以及线路设计初期的动力学仿真计算效率。
　　轨道不平顺的评价体系是决定和检验维修工作有效性的最终环节，为维修后线路运营列车达速运行提供科学的安全保障。我国高速铁路面临线路空间跨度巨大、地区地质条件迥异、轨道部件参数劣化、运营环境复杂等多种问题。因此，通过轨道线路在多年运营过程中的历史检测数据，建立针对不同线路的轨道不平顺个性化评价方法具有一定的实际意义。作者提出了针对车体响应的轨道不平顺指标相对权重分析方法，以及在不同服役条件下各项轨道不平顺指标的管理建议值；此外，作者还建立了针对高速铁路无砟轨道线路的不平顺指标变化趋势分析模型，该模型可以用于线路维修状态评价，识别反复维修的敏感线路区段，为我国高速铁路轨道平顺性验收评价标准的制定提供了有价值的参考，可以更好地帮助运维相关人员开展科学的轨道平顺性验收工作。
　　在轨道平顺性维修方面，轨道几何精调是目前针对高速铁路无砟轨道较为常用的维修技术之一。过去通过人工制定精调策略的方法效率低下，无法适应我国高速铁路飞速建设、轨道维修工作量日益剧增的发展现状。因此，作者开展了轨道不平顺动、静态检测数据相关性分析，建立了动、静态检测数据里程对齐方法，并进一步探究了动、静态检测数据的内在关联规律。在此基础上，作者建立了基于有限元仿真和多目标优化理论的轨道不平顺动态精调方法，该方法能够有效地保证在复杂约束条件下轨道不平顺状态优化和维修成本优化。
　　《高速铁路轨道不平顺大数据分析与智能维修》参考并引用了西南交通大学轨道工程科研团队近年来在攻克轨道不平顺性方面的部分研究成果，旨在为我国高速铁路大数据分析及智能运维领域的学术研究与技术创新提供新的视角。
目錄：
1 轨道不平顺概述
1．1 轨道不平顺的类型
1．2 轨道不平顺检测技术简介
1．3 轨道不平顺数据分析简介
1．4 国外高速铁路轨道不平顺管理办法
2 数据驱动的车辆．轨道耦合动力学研究
2．1 车辆·轨道耦合动力学理论概述
2．2 偏微分方程算子回归理论
2．3 数据驱动的车辆-轨道耦合动力学模型：理论及实现
2．4 本章小结
3 轨道动态检测数据里程误差修正研究
3．1 轨道动态不平顺里程误差研究现状
3．2 轨道动态不平顺检测数据的里程误差评估模型
3．3 轨道动态不平顺检测数据的里程误差修正模型
3．4 基于多次检测数据的轨道不平顺异常值处理模型
3．5 本章小结
4 轨道动、静态检测数据映射关系研究
4．1 动、静态检测数据波形特征相关性
4．2 动、静态检测数据里程对齐及误差修正
4．3 动、静态检测数据映射关系研究
4．4 本章小结
5 轨道不平顺估计车体响应研究
5．1 轨道不平顺估计车体响应研究现状
5．2 动检数据分析
5．3 多体动力学模型与悬挂参数估计
5．4 基于深度学习的车体加速度估计
5．5 本章小结
6 车体响应反演轨道不平顺与轨道板变形识别研究
6．1 车载式不平顺检测及轨道板变形识别研究背景
6．2 基于车体加速度的轨道不平顺反演模型
6．3 基于轨道不平顺的轨道板变形识别及预测模型
6．4 本章小结
7 轨道不平顺管理值研究
7．1 国内外高速铁路轨道不平顺管理概述
7．2 关联车体响应的轨道不平顺各项指标相对权重分析
7．3 基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性数据分析
7．4 基于极值理论的轨道不平顺峰值超限管理研究
7．5 本章小结
8 数据物理模型融合下的轨道不平顺精调方案研究
8．1 轨道不平顺精调简介
8．2 智能化轨道不平顺精调方案
8．3 精调方案的效果评估方法
8．4 精调工具软件
8．5 本章小结
9 我国高速铁路十年动检数据趋势分析与修理评价
9．1 板式无砟轨道十年动检数据分析
9．2 基于信息熵和S-G滤波器的线路区段维修评价模型
9．3 本章小结

 

 

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