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公开(公告)号：CN117265926A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311193983.0
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种适用于复杂线路条件的三枕智能捣固装置及控制系统，属于铁道工程铁路线路养护维修设备技术领域，通过在三枕捣固装置本体上设置轨枕空吊状态监测装置、镐掌有效夹持压力检测装置和捣镐夹持角度检测装置，实现了复杂线路隐蔽病害的准确评估和捣固作业过程中各捣镐力学状态的精确检测。结合设置在捣固车车厢本体的道床刚度预评估子系统、外部参数输入输出子系统、有效夹持力自调整子系统，构建了三枕智能化捣固作业控制系统，可实现轨枕空吊病害的快速修复和基于道床刚度特征和线路几何条件的捣固作业参数实时调整。能及时掌握复杂线路道床状态，科学合理的调整捣固作业参数，实现了复杂线路条件的智能化养修。
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公开(公告)号：CN117574282A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311433381.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , B61K9/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种模型与数据混合驱动的钢轨波磨车载检测方法。该方法包括：建立车辆‑轨道刚柔耦合分析模型，将轨道不平顺空间域样本输入到车辆‑轨道刚柔耦合模型中，生成模拟车体垂向加速度时域数据，采集列车运行过程中产生的真实车体垂向加速度时域数据以及对应的真实钢轨波磨数据；构建基于改进卷积注意力模块的一维深度卷积残差网络的钢轨波磨检测模型，使用模拟车体垂向加速度时域数据、真实车体垂向加速度时域数据训练钢轨波磨检测模型，将待识别的真实车体垂向加速度数据输入到训练好的钢轨波磨检测模型，得到对应的钢轨波磨识别结果。本发明方法能够实现利用少量真实车体垂向加速度样本实现对钢轨波磨的波长和波深信息进行识别。
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公开(公告)号：CN117312850A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311232075.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/214 , G01M17/10 , G01H1/00 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督生成对抗模型的列车车轮健康检测方法及系统，包括：获取钢轨振动数据；对钢轨振动数据进行变换获得时频图样本，并根据标签信息将时频图样本分为有标签样本与无标签样本；构建一种半监督深度生成对抗网络多标签分类模型，并在所述时频图样本上进行训练和测试，得到训练好的车轮健康检测模型；输入待检测钢轨振动数据到训练好的车轮健康检测模型中得到车轮缺陷类型。本发明利用生成对抗网络在大量的无标签样本上进行训练，使判别器充分学习时频图的潜在特征，再利用少量有标签样本进行监督学习，使得后续的车轮健康检测具有高效、准确、节省运营成本等优点。
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公开(公告)号：CN117875146A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410075976.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F30/13 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种高速有砟铁路冰雪飞溅过程的建模分析计算装置。包括有砟道床离散元模块采用离散单元法构建有砟道床离散元仿真模型，模拟冰块与道砟颗粒之间的碰撞；轨道动力仿真模块采用多体动力学构建轨道动力仿真模型，模拟轨枕承受和传递的轨道动力荷载；高速列车‑有砟轨道流场分析模块采用流体力学构建立轨枕、钢轨、列车三维几何仿真模型，利用轨枕、钢轨、列车三维几何仿真模型基于滑移网格分析方法，模拟列车与轨道结构相互运动条件下产生的流场，完成高速列车‑有砟轨道冰雪飞溅耦合分析计算过程。本发明可还原有砟道床的散粒体特性，轨枕的连续介质特性以及高速列车‑有砟轨道气动环境的流场特性，为研究冰雪飞溅问题提供了理论参考。
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公开(公告)号：CN116383673A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310393235.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供了一种基于Seq2Seq模型与振噪数据融合的地铁钢轨波磨测量方法。该方法包括：基于地铁列车历史数据构建地板纵向加速度和列车速度对应的时间序列数据集；构建基于Seq2Seq模型的地铁列车里程匹配预测模型，利用时间序列数据集对地铁列车里程匹配预测模型进行训练，将待检测的地铁列车车内地板纵向加速度输入到训练好的地铁列车里程匹配预测模型中，得到待检测的地铁列车的运行速度；根据待检测的地铁列车车内振动及噪声数据计算得到钢轨波磨振噪综合指数，确定波磨对应的波长和幅值信息。本发明模型通过车体纵向加速度来精确预测地铁列车的速度及里程，使用车内地板垂向振动加速度和车内声压信号融合实现对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119647179A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411713852.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的有砟轨道道床含沙状态预测方法，包括：建立风沙道床的离散元仿真模型并分析获得风沙道床在不同位置和深度区域的刚度参数；基于刚度参数，建立车辆‑沙化有砟轨道耦合有限元仿真模型并分析获得不同含沙状态下轨枕的振动加速度；将振动加速度作为训练数据并输入至构建的含沙状态预测模型，以对含沙状态预测模型训练，获得训练好的含沙状态预测模型，并利用训练好的含沙状态预测模型进行含沙状态预测，含沙状态预测模型是基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型。本发明能够对道床含沙状态进行高精度预测。对于指导线路养护维修作业和保障列车平稳运营具有重要参考价值。
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公开(公告)号：CN118278276A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410387829.5
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种大型捣固稳定车作业效果预测方法及系统，属于铁路有砟轨道道床力学状态预测技术领域，本发明在动力稳定装置‑有砟轨道耦合模型中输入轨道表面状态特征及道床质量状态，获得轨枕垂横向振动仿真信号，结合现场数据和仿真数据，利用卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合驱动数字孪生方法，实现实测振动信号与仿真模型的深度融合，以现场获取的稳定装置及轨枕振动信号为训练数据集，构建基于稳定装置振动特征的轨枕振动状态预测模型，实现不同线路条件及稳定作业参数条件下轨枕振动特征的准确还原。融合实测信号和仿真信号特征，构建大型捣固稳定车作业效果预测多层数字孪生模型，实现大机作业前后道床状态的快速检测、评估及预测。
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公开(公告)号：CN116988339A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310985211.4
申请日：2023-08-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种适用于极端气候特殊地质条件的韧性复合有砟轨道结构，属于铁路新型轨道结构技术领域，该结构主要由钢轨本体、扣件系统本体、韧性复合单元、碎石道砟本体组成，其中韧性复合单元是由第一轨枕块、第二轨枕块、第一聚合块、第二聚合块、第一加强螺纹管、第二加强螺纹管构成。该新型结构具有现场或工厂制造，现场装配式施工，大变形区段单元化智能养修的特点，兼具离散体和连续体的优点，有很强的整体性、弹性和可维修性，可解决高速行车条件下道砟飞溅、高频冲击荷载作用下的传统散体道床的劣化和累积塑性变形大、极端气候和特殊地质区段线路维护困难等关键问题；可为极端气候和特殊地质区段铁路线路的建造与运维提供关键技术支撑。
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公开(公告)号：CN119777215A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411964643.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种抗倾覆的箱式路基结构，包括箱式路基和复合地基，复合地基埋入地面，箱式路基设置在复合地基上，顶部用于承载轨道结构；箱式路基的宽度方向的两侧设有扶肋，扶肋的地面贴合在复合地基上，箱式路基腔体内设有横隔板和竖隔板，与箱式路基顶板组成两个上腔室，用于铁路沿线附属设备的设置。本发明提供的箱式路基结构具有如下优点：通过简单的设置，显著提高其抗倾覆能力，以适应更复杂的地质条件和外部荷载。通过创新结构设计，保证箱式路基结构本身刚度和地基刚度，显著提高了铁路路基的稳定性和安全性，同时降低了因倾覆和扭转导致的维护和修复成本，具有重要的实用价值和市场应用前景，有利于箱式路基的推广和应用。
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公开(公告)号：CN119601037A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411799302.X
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G10L25/48 , G10L21/0208 , G10L21/0272 , G10L21/0232 , G10L19/02 , G10L19/26 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于钢轨波磨打磨的辅助决策方法及系统，其方法包括：S1、获取车内噪声数据：采集列车运行过程中产生的真实车内噪声信号，真实车内噪声信号由声压传感器和数据采集仪组成的采集系统采集；S2、获取列车运行速度及钢轨波磨数据；S3、预处理车内噪声数据；S4、预训练车内噪声数据；S5、构建钢轨波磨打磨的数据标签；S6、利用钢轨波磨打磨标签数据对自监督对比学习模型进行精调；S7、在最终的钢轨波磨打磨辅助决策模型里，输入现场实测的车内噪声数据，得到钢轨打磨建议。本发明方法能够根据车内噪声给出钢轨波磨打磨建议，具有高效、智能、主动维护等优点。
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