摘要:为探明轨距杆对重载铁路小半径曲线轮轨动力学性能影响，基于车辆-轨道耦合动力学理论，分析了机车以 70 km/h 的运行速度通过 R300 m 曲线时的轮轨动态相互作用和轮轨磨耗，系统对比分析了运行速度、曲线半径和轨距杆对机车通过小半径曲线时钢轨跨中轨距动态扩大量和轮轨磨耗数，进一步研究了轨距杆的布置间距对线路横向稳定性的影响。 仿真结果表明：轨距杆能够加强轨道轨距保持能力并减小曲线外侧钢轨翻转角；相比未安装轨距杆的曲线，安装了轨距杆的曲线其内侧钢轨的接触点更靠近曲线内侧；机车通过有无轨距杆的小半径曲线时的轮轨磨耗数和轨距动态扩大量均随着曲线半径减小和运行速度增大而增大；增大轨距杆布置密度可以有效增强线路轨距保持能力，当轨距杆布置间距由 4 个轨跨减小至 3 个轨跨时， 轨距动态扩大量将降低 36.3%。

摘要:深部隧道岩爆是地下工程建设中的安全隐患，准确预警岩爆能够保障工程人员的生命财产安全。 机器学习等智能技术的出现为岩爆预警带来了新的思路和方法，提高了预警的准确性、及时性和智能化水平。 对机器学习在深部隧道岩爆微震监测预警中的应用现状开展了系统研究。 首先，对岩爆微震监测评估预警中的机器学习算法进行总结，分析了现有各类机器学习算法的特征优势，然后，对微震监测岩爆预警指标体系进行了归纳，进一步，分析了基于不同机器学习的岩爆微震监测预警应用效果。 结果表明神经网络（NN）是岩爆预警算法中的热门方法，微震事件数（N）、微震能量（E）、视体积（V）及其变体是使用频次最高的岩爆预警指标，大部分岩爆预警指标个数主要在 3~7 个之间。 岩爆等级是岩爆预警的研究热点，大部分机器学习方法的预警准确率基本能达到 80%及以上，表明机器学习方法具有较好的应用效果与发展前景。 最后，对发展方向进行了展望，更先进的机器学习算法、预警指标体系的有效性与全面性、样本的丰富性、岩爆发生时间预警、数据处理能力等需要进一步深入研究。

摘要:从路面缺陷检测系统组成和特点出发，首先简要回顾了路面缺陷检测系统与传统路面图像处理方法的发展过程。 在此基础上，探讨了国内外典型路面缺陷检测系统的现状，包含重型道路状况智能检测系统、轻量化路面质量检测系统，并对检测系统的性能及部分参数进行了描述。 然后，详细介绍了基于机器学习、深度学习理论的路面缺陷智能化检测方法的演变历程，重点分析了基于深度学习技术的路面缺陷智能化检测方法国内外的研究进展，主要包含基于区域卷积神经网络、单次多框检测器、YOLO 目标检测、Transformer 检测模型等路面缺陷智能检测方法。 最后，从多模信息融合、双轻量化设备、稳健智能化算法等方面对路面缺陷智能化检测系统的发展趋势和应用前景进行了展望。

摘要:针对铁路机车轴承在真实复杂环境下故障特征难以提取而导致故障诊断困难的问题，提出一种改进多尺度符号动力学熵（IMSDE）的铁路机车轴承故障诊断方法。 首先，通过邻域滑移均值化的方式改进多尺度符号动力学熵，克服了传统粗粒化造成的熵值偏差缺陷；然后，利用 IMSDE 充分提取振动信号在不同尺度下的关键故障特征；最后，结合极限学习机（ELM）实现铁路轴承不同故障类型与程度的识别。 在此基础上，分别进行了 3 组试验分析。 结果表明，对人为构造的轴承故障和工程实际产生的轴承故障，该方法都具有精准的故障识别效果，对比其他 4 种方法故障识别率更高，验证了该方法具有一定的工程实际应用价值。

摘要:针对无人机巡检中采集到的绝缘子图片受干扰严重、检测精度低的问题，在 YOLOv5s 算法的基础上进行优化，基于改进后的 YOLOv5s 算法进行了绝缘子故障检测的仿真研究。通过在颈部网络添加 CBAM 注意力模块、运用 K-means 聚类重新计算先验框大小、采用 MetaAconC 作为激活函数 3 种措施改进了原算法，并基于 Python 进行了实验结果分析。 实验结果表明本方案算法平均精度均值 mAP 达到了 96.7%，对比原 YOLOv5s 模型，平均精度均值 mAP 提升 3.3%；且方案算法训练出的权重文件大小仅有 15.1 M,仅比原 YOLOv5s 大了 0.1 M，仍然保持了轻量化的特点，在智能巡检工作的部署上有良好前景。

摘要:为了掌握城市干道交通运行规律，向交通管理部门制定相关交通需求管理政策提供理论依据，提出了一种基于组合模型的城市干道车辆出行群体辨识模型。 基于青岛市胶州湾隧道过车数据，从出行强度、出行时间与出行习惯 3 个维度构建了出行特征指标体系以全面刻画车辆个体的出行行为。 基于相关性分析剔除了冗余指标以避免对辨识研究的影响。 针对混合属性出行特征指标数据，使用改进 K-prototypes 算法以有效地实现车辆出行群体划分，将其与 GBDT 算法相结合，建立了一种基于改进 K-prototypes 与 GBDT 的辨识模型，随机选取 10 000 个样本开展辨识研究。 结果表明：研究道路存在 5 类车辆出行群体：高频通勤群体、低频通勤群体、营运群体、频次稳定群体与普通群体，对于这 5 类车辆出行群体，平均识别准确率为 97.75%，最高识别准确率可达 99.47%。

摘要:高速列车运行环境复杂多变，现有的给定运行速度目标曲线主要考虑列车运行的安全性和正点性，难以改善列车的其他运行性能。 为了满足高速列车日益增加的行车需求，并改善列车的运行性能，针对安全、节能、正点及舒适多个目标，考虑轮轨间最优黏着，提出一种改进的多目标运行速度优化方法。 首先，在满足区间限速以及列车动力学模型约束的前提下，建立安全、 节能、正点、舒适 4 个评价指标，构成高速列车运行过程多目标优化模型；其次，在节能模型中考虑轮轨间黏着的影响，优化牵引/制动力使得其保持在最优黏着范围内，节约运行能耗；最后，采用基于参考点的非支配排序的优化算法（NSGA-Ⅲ）对多目标运行速度曲线进行优化。 对真实线路的仿真验证表明，本文提出的考虑轮轨黏着的优化效果显著提高，尤其在节能方面；优化算法相较于 GA 和 NSGA-Ⅱ，NSGA-Ⅲ算法在收敛效果和收敛速度上均为更优。

摘要:为有效判别轨道几何状态、适应高速铁路养护状态修，开展轨道不平顺维修策略优化研究。 选取马尔可夫决策过程，设置轨道状态等级、维修动作空间和维修动作成本等模型参数，利用价值迭代算法进行求解，实现高速铁路线路维修计划的有效制定。 以华东地区某有砟高速铁路线路为例，结合典型劣化速度的轨道单元区段特征，分析马尔可夫决策模型的维修决策优化过程并验证效果，同时探究轨道单元区段在每个决策时刻的最优维修决策，利用蒙特卡洛法模拟规划周期内的维修总成本并与实际维修成本进行对比。 结果表明：基于马尔可夫决策过程的轨道不平顺维修决策，能够充分考虑轨道单元区段不平顺劣化的异质性，可以根据轨道单元区段的实际状态和劣化规律科学安排维修活动，提高维修作业的空间分辨率，规划周期内维修决策的优化效果显著，在保证线路高平顺性的同时减少维修成本，对铁路线路轨道养护维修具有指导作用。

摘要:城轨列车速度曲线研究对于优化列车运行过程具有重要的作用。 为得到更好的城轨列车速度曲线优化效果，本文针对列车运行准时性、运行能耗和舒适度 3 个目标，提出一种基于改进多目标差分进化算法的速度曲线优化方法。 首先，建立城轨列车运行过程的多目标优化模型；然后，通过采用精英镜像初始化策略、引入参数自适应和多变异策略，提升多目标差分进化 （MODE）算法的性能，并通过与其他 6 种对比算法在 ZDT 系列测试函数上所得的反世代距离评价指标（IGD）值进行比较，验证了所提算法的优越性；最后，结合南昌地铁一号线某区间真实线路数据进行仿真。 结果表明，改进的 MODE 算法（IMODE）相较于对比算法在综合性能方面具有一定优势，同时在列车节能优化问题中具有较强的实用性。

摘要:为了研究合理的轨道结构抗震设计参数，基于轨道结构动力学理论，建立考虑地震激励源的轨道动力学分析模型，计算地震激励引起的 CRTSⅢ型板式无砟轨道结构动力响应，进而研究轨道结构参数变化对各动力响应变量的影响规律，得出以下结论：典型地震波的频率基本处在 0~10 Hz 范围内，轨道结构的三向自振频率均大于 10 Hz；地震作用下的轨道位移可能会超过规范限值要求，可通过将复合轨道板和底座相连接的方式加强轨道结构抗震；当扣件刚度或底座板弹性模量递增时，轨道结构动力响应指标均随之递增，因此在确保轨道参数合理匹配的前提下，适当降低扣件刚度、底座弹性模量有利于结构抗震设计；当扣件刚度或底座板弹性模量改变时，轨道板横向位移、底座板纵向应力、钢轨横向加速度显著变化，检算时需重点关注。 研究成果可为轨道结构抗震设计、抗震评估、抗震加固措施提供借鉴。

摘要:铁路桥梁是铁路建设中的重要环节，其施工质量对整体工程质量有重大影响 。 随着智能技术的发展，将 BIM、AI、 VR 和 GIS 等技术应用于铁路桥梁施工，能够提高施工水平和效率。 通过建立参数化 BIM 模型，可以实现动态化模拟施工过程，深化 BIM 在质量方面的应用，实现智能化和信息化施工。 这些新理念、新技术的融合为铁路桥梁施工带来更多可能性。

摘要:为实现桥上Ⅱ型板式无砟轨道无缝线路纵向受力与变形分析的智能化，考虑了桥梁结构、轨道板以及钢轨之间的相互作用，利用有限元法建立了多跨简支梁和大跨度连续梁桥上 CRTSⅡ 型板式无砟轨道无缝线路精细化有限元模型；采用 C# 语言对 ANSYS 进行二次开发，研发了集参数输入、有限元建模、荷载施加、自动计算、数据提取及数据智能处理于一体的纵向力智能分析系统。 通过与已有文献对比，验证了智能分析系统的通用性和可靠性,可为桥上Ⅱ型板式无砟轨道无缝线路的设计提供参考。

摘要:铁路路基设计施工是铁路基础设施建设的重要环节，对于确保铁路运行安全和效率具有重要作用。 然而，传统铁路路基设计施工中存在设计效率低、施工质量监控难、设计施工协调差等系列问题和挑战，无法适应高效、精准、可持续的铁路路基建设需求。 BIM 技术快速发展，其作为一种全新的设计和管理工具，已成为现代化铁路路基设计施工的重要辅助技术，为铁路路基的发展带来了巨大的机遇和挑战。 文章基于 BIM 技术的铁路路基设计施工应用现状进行分析，并探讨其面临的挑战和发展趋势。 研究发现，BIM 技术在铁路路基设计施工中具有提高设计精度、减少错误和冲突、优化施工管理等优势，但在技术、组织管理、法律等方面存在诸多挑战。 而未来，BIM 技术在铁路路基设计施工中将向智能化、协同化和数字化方向发展。

摘要:针对当前基于语义分割的开口销缺陷检测算法存在分割精度不高、检测效率低等问题，提出一种基于改进 DeepLabv3+ 的接触网开口销缺陷检测方法。 首先，采用减枝后的 MobileNetv2 作为 DeepLabv3+的骨干特征提取网络，提高检测效率。 然后， 通过在 DeepLabv3+的编码器网络中引入 CBAM 注意力机制，提高开口销语义分割精度。 同时，为缓解开口销区域和背景之间不平衡带来的负面影响，采用 CEDice Loss 作为损失函数。 最后，根据开口销语义分割图像的颜色、形态信息，对开口销进行缺陷识别。 实验结果表明：在语义分割方面，相比于原 DeepLabv3+模型，改进 DeepLabv3+模型的平均像素准确率和平均交并比分别提高了 3.54%和 3.42%，且测试用时减少了 14.41 ms/张，模型参数量缩减了 88.61%；在缺陷识别方面，对开口销缺失，松脱， 正常三种状态的识别准确率分别为 100%，98.1%，99.5%，能够快速有效地识别出开口销缺陷。